Веб-данные как основа ИИ: почему компаниям нужен новый инфраструктурный слой

Тихое узкое место: когда интеллект ИИ сталкивается с пустой базой знаний

Языковые модели становятся мощнее, агенты — автономнее, спектр сценариев применения — шире. И всё же многие компании на практике терпят неудачу из-за проблемы, которая имеет мало общего с архитектурой моделей. Истинное узкое место находится глубже: в доступе к актуальным, структурированным и достоверным данным из открытого веба. Какую ценность представляет высокообученная модель, отвечающая на основе информации двенадцатимесячной давности, когда рынки, цены и конкурентная среда меняются ежедневно?

Новый доклад MIT Technology Review, подготовленный при поддержке Bright Data, чётко обозначает эту проблему: веб никогда не создавался для автоматизированного и масштабируемого обнаружения и извлечения контента, которые требуются современным ИИ-системам. Этот структурный разрыв между тем, что содержит интернет, и тем, что ИИ-модели реально способны из него извлечь, является ключевой инфраструктурной проблемой нынешнего цикла развития ИИ.

Статических обучающих данных больше недостаточно

Ранние прорывы в области больших языковых моделей были во многом обусловлены масштабированием — большим числом параметров, большими объёмами обучающих данных, большими вычислительными мощностями. Однако эта парадигма достигает своих пределов. Компаниям, стремящимся продуктивно использовать ИИ, нужны не более крупные модели — им нужны более актуальные знания.

Классическое обучение на статических наборах данных создаёт моментальные снимки реальности. Для многих операционных сценариев использования — мониторинга конкурентов, динамического ценообразования, стратегии развития бренда, анализа потребительских настроений — эти снимки устаревают ещё до момента развёртывания. Retrieval-Augmented Generation (RAG), то есть обогащение запросов к модели данными, извлекаемыми из внешних источников в реальном времени, считается перспективным подходом. Однако даже RAG-системы на практике нередко не справляются с задачей своевременной, контекстуально корректной и качественно обработанной доставки данных.

По данным Gartner, 60 процентов всех ИИ-проектов, не опирающихся на так называемые AI-ready Data — то есть точные, структурированные и контекстуализированные данные, — будут свёрнуты уже в этом году. Показательная цифра, подчёркивающая неотложность данной проблемы.

Новый инфраструктурный слой: между краулером, комплаенсом и контекстом

То, что отрасль рассматривает в качестве ответа, — это выделенный слой веб-инфраструктуры данных: уровень между неструктурированным, хаотичным вебом и ИИ-системами, стремящимися получить к нему доступ. Этот слой берёт на себя задачи, которые на первый взгляд кажутся сугубо техническими, но в действительности имеют стратегически важное значение:

• Получение данных в реальном времени: Непрерывное извлечение актуального веб-контента с минимальной задержкой, в том числе со сложных, JavaScript-насыщенных или защищённых от ботов страниц
• Масштабирование: Одновременная обработка миллиардов запросов по сотням миллионов доменов
• Структурирование: Преобразование сырого HTML и неструктурированного кода в машиночитаемые, контекстуализированные потоки данных
• Compliance: Соблюдение глобальных нормативных требований в области защиты данных, таких как GDPR и CCPA, ограничение работы публично доступным контентом без обхода пейволлов или частных авторизаций
• Governance: Прозрачные сети с документально подтверждённым согласием владельцев IP-адресов и чёткими правилами использования

Техническая сложность состоит не только в колоссальном объёме данных, но и в их неоднородности: веб-сайты различаются по языку, формату, географии и условиям доступа. Работоспособная инфраструктура должна справляться со всем этим в фоновом режиме — незаметно для модели, которая в итоге потребляет чистые, актуальные данные.

Почему собственная разработка редко является правильным ответом

Многие компании поначалу недооценивают усилия, необходимые для создания подобной инфраструктуры собственными силами. Веб-скрапинг, ротация IP-адресов, обход антибот-защиты, нормализация данных, юридическая проверка — каждый из этих компонентов сам по себе представляет серьёзную инженерную задачу. В совокупности они образуют полноценную дисциплину, которая напрямую конкурирует с разработкой основного KI-продукта.

Dr. Maik Bunzel, основатель и генеральный директор mabucon.eu, наблюдает именно эту закономерность в своей работе с компаниями: «Большинство организаций слишком поздно осознают, что их KI-проект терпит неудачу не из-за недостаточного интеллекта модели, а из-за слабой основы данных. Тот, кто начинает решать инфраструктурный вопрос лишь тогда, когда модель уже в эксплуатации, уже потерял драгоценное время и бюджет». По его словам, построение надёжных пайплайнов данных — это зачастую та незаметная подготовительная работа, от которой зависит успех KI-проекта, а потому она так часто недооценивается.

Специализированные платформы для веб-инфраструктуры данных предлагают здесь прагматичный выход: они выносят сложность за периметр компании и позволяют сосредоточиться на основном бизнесе — разработке интеллектуальных, управляемых данными приложений.

Снижение галлюцинаций, укрепление доверия

Нередко недооценённым побочным эффектом высококачественных данных реального времени является снижение KI-галлюцинаций. Когда модель может опираться на актуальную, фактически проверяемую информацию, вероятность генерации устаревших или ошибочных ответов снижается. Согласно опросу, приведённому в отчёте, 56 процентов специалистов в области KI указали, что компаниям необходим доступ к веб-данным реального времени для повышения доверия к результатам работы KI.

Для корпоративного применения это отнюдь не мелочь. Решения, принятые на основе неверных или устаревших ответов KI, имеют реальные последствия — в ценообразовании, обслуживании клиентов, управлении рисками. Доверие к результатам KI — это не мягкий фактор, а жёсткое предварительное условие для реального внедрения.

«Мощный интеллектуальный слой, опирающийся на пустой слой знаний, подобен гению, который ничего не знает — на практике он бесполезен. Интеллект и знания должны объединиться.» — Or Lenchner, CEO Bright Data

Практические последствия для бизнеса

Переход к самостоятельному инфраструктурному слою веб-данных имеет конкретные стратегические последствия. Компании, серьёзно настроенные на внедрение ИИ, должны заблаговременно ответить на следующие вопросы:

• Актуальность данных: Насколько свежими должны быть данные, к которым обращается моя ИИ-система? Достаточно недель или необходимы часы и минуты?
• Диверсификация источников данных: Сочетание публичного веб-ретривала, лицензированных наборов данных, API и внутренних данных — как это интегрировано?
• Архитектура соответствия требованиям: Соответствует ли сбор данных требованиям GDPR? Используется ли только публично доступный контент?
• Make-or-Buy: Оправдано ли создание собственной инфраструктуры или специализированная платформа эффективнее?
• Задержка и масштабируемость: Способна ли инфраструктура поспевать за ростом использования ИИ?

Перспектива: инфраструктура становится конкурентным преимуществом

Dr. Maik Bunzel, основатель и генеральный директор mabucon.eu, резюмирует стратегическое измерение: «Мы видим, что конкуренция за качество ИИ всё больше смещается на уровень пайплайнов данных. Компании, которые сегодня инвестируют в надёжную, соответствующую требованиям GDPR инфраструктуру веб-данных, закладывают фундамент для ИИ-систем, которые завтра будут действительно работать надёжно.»

Конвергенция интеллекта моделей и инфраструктуры данных — не далёкая vision. Она происходит прямо сейчас. И, как это часто бывает в истории технологий, решающие конкурентные преимущества окажутся не только у тех, кто располагает наиболее мощной моделью, но и у тех, кто создал для неё наилучшую основу.

Публичный веб ежедневно пополняется миллиардами новых URL. Это самый обширный резервуар знаний, который когда-либо создавало человечество. Компании, научившиеся систематически, масштабируемо и в соответствии с законодательством задействовать этот резервуар, не просто будут наблюдать за эпохой ИИ — они будут активно её формировать.