Что такое интеллект? Ответ Jensen Huang взорвал Reddit

На Давосском форуме 2026 года Jensen Huang произнёс фразу, которая разлетелась по всему интернету и набрала почти 3000 очков на Reddit. Глава NVIDIA предложил радикальное переосмысление того, что мы считаем «умом», и почему традиционное понимание интеллекта безнадёжно устарело.

Определение, которое задело за живое

В беседе с CEO BlackRock Ларри Финком Huang пошутил, что если бы кто-то просто наблюдал за их работой со стороны, то подумал бы, что оба они — машинистки. Печатание — это задача, но не цель работы. Автоматизация печатания не уничтожит их должности, потому что их ценность не в скорости набора текста.

«Вопрос в том, какова цель вашей работы?» — Jensen Huang

Эта простая мысль оказалась неожиданно глубокой для тысяч комментаторов. То, что общество называет «умом» — способность быстро обрабатывать информацию, запоминать факты, решать логические задачи — становится commodity. AI справляется с этим лучше и быстрее.

Радиологи как доказательство

Huang привёл конкретный пример из медицины. Многие предсказывали, что AI уничтожит профессию радиолога — зачем нужен человек, если алгоритм анализирует снимки быстрее и точнее?

Произошло обратное. Число радиологов не сократилось, а выросло. Почему? Потому что цель радиолога — не изучать снимки, а диагностировать болезни и помогать пациентам. Когда AI взял на себя рутинный анализ изображений, врачи получили время на то, что действительно важно: общение с пациентами и коллегами, сложные случаи, требующие человеческого суждения.

Похожая история с медсёстрами. В США не хватает около 5 миллионов медсестёр, и почти половину рабочего времени они тратят на документацию. Компании вроде Abridge автоматизируют транскрипцию визитов и ведение записей. Результат — больницы нанимают больше медсестёр, потому что продуктивность растёт и появляется возможность обслуживать больше пациентов.

Пятислойный торт AI

Отвечая на вопросы о будущем индустрии, Huang описал AI как «пятислойный торт»: энергетика, чипы, облачные дата-центры, модели и приложения. Каждый слой требует людей для строительства и эксплуатации.

На уровне энергетики и инфраструктуры нужны электрики, сантехники, строители, сталевары. Дата-центры требуют сетевых инженеров и техников. Облачные сервисы — операторов и администраторов. И наконец, слой приложений — это место, где создаётся реальная экономическая ценность, и здесь нужны специалисты в конкретных областях: здравоохранении, финансах, производстве.

2025 год стал рекордным по объёму венчурных инвестиций — более $100 миллиардов ушло в AI-нативные стартапы по всему миру. Эти компании строят тот самый верхний слой торта.

Почему это задело нерв

Дискуссия на Reddit (410 комментариев, 2759 очков) разделилась на несколько лагерей. Одни увидели в словах Huang оптимизм: AI не отнимает работу, а освобождает от рутины. Другие — корпоративную риторику, прикрывающую реальные сокращения.

Критики указывают, что примеры с радиологами и медсёстрами — это частные случаи в профессиях с высоким порогом входа. Что насчёт колл-центров, переводчиков, контент-модераторов?

Сторонники Huang отвечают: вопрос не в том, исчезнут ли какие-то задачи, а в том, что останется после автоматизации. Если вся ваша работа сводится к выполнению механических операций — это проблема не AI, а того, как устроена работа.

AI как национальная инфраструктура

Huang настаивает на том, что AI должен стать частью базовой инфраструктуры каждой страны — наравне с электричеством и дорогами. Каждая нация должна развивать собственные AI-возможности, опираясь на свой язык и культуру.

«Создавайте свой AI, используйте свой фундаментальный природный ресурс — язык и культуру. Развивайте свой AI, продолжайте его совершенствовать, сделайте национальный интеллект частью своей экосистемы.» — Jensen Huang

Для развивающихся стран AI — шанс сократить технологический разрыв. Для Европы с её сильной промышленной базой — возможность прорыва в робототехнике и физическом AI. «Робототехника — это шанс раз в поколение для европейских наций», — подчеркнул Huang.

Что это значит

Слова Huang — не просто философия. NVIDIA сейчас на пике влияния: компания производит 80-90% чипов, на которых обучаются современные AI-модели. Когда CEO такой компании говорит, что «быть умным» перестаёт быть конкурентным преимуществом, к этому стоит прислушаться.

Практический вывод для тех, кто думает о карьере: инвестируйте не в навыки, которые AI автоматизирует легче всего (обработка информации, стандартные решения), а в то, что остаётся после автоматизации. Работа с людьми, суждения в неопределённости, креативность, которую нельзя свести к паттерну.

Умение работать с AI — направлять его, контролировать, оценивать результаты — становится таким же базовым навыком, как управление людьми. Это не вопрос «заменит ли AI мою работу», а вопрос «что в моей работе AI точно не заменит».