Microsoft Research объявила о выпуске OptiMind — модели с 20 млрд параметров, способной преобразовывать обычный текст в готовые к решению оптимизационные модели. Это первый крупный шаг в сторону «язык‑в‑оптимизацию», когда инженеры и аналитики смогут формулировать задачи на естественном языке, а система автоматически генерирует математическую формулировку и передаёт её в любой промышленный солвер. По заявлению исследователей, обучение модели заняло более 12 000 GPU‑часов на кластере из 256 NVIDIA A100, а стоимость вычислительных ресурсов превысила 3 млн долларов. Для сравнения, GPT‑4 имеет 175 млрд параметров и требовал в пять раз больше энергии, но OptiMind ориентирован на узкую, но критически важную нишу — промышленную и финансовую оптимизацию.
Технология базируется на большом корпусе из 150 млн примеров задач из логистики, финансов, производства и энергетику, собранных за последние пять лет. В 2022 году глобальный рынок программных решателей (solver) оценивался в 7,8 млрд долларов и рос со среднегодовым темпом 9 процентов. Внедрение естественноязыкового интерфейса обещает ускорить процесс построения моделей: компании, по оценкам аналитиков, смогут сократить время подготовки задачи с недель до нескольких часов, а иногда и до минут. Это экономит не только трудовые ресурсы, но и ускоряет вывод новых продуктов на рынок, что особенно ценно в условиях растущей конкуренции.
Для банковского сектора OptiMind открывает возможность мгновенно формировать портфельные оптимизации по запросу «максимизировать доход при ограничении риска до 5 %». По данным Банка России, в 2023 году в стране было обработано более 2 трлн рублей финансовых транзакций, и даже небольшая экономия 0,1 % в управлении рисками может означать дополнительные 2 млрд рублей прибыли. Пример из реального пилотного проекта в одной из крупнейших европейских страховых компаний показал, что использование OptiMind позволило снизить издержки на расчёт резервов на 15 % за первый квартал.
В производственной сфере модель уже протестирована на планировании цепочек поставок для автопроизводителя, где запрос «сократить время поставки деталей до 48 часов, не превышая затрат на логистику более 3 %» привёл к генерации линейной модели, решённой в считанные секунды. По оценкам McKinsey, глобальный рынок оптимизации цепочек поставок достиг 12 млрд долларов в 2023 году и будет расти до 18 млрд к 2028 году. Автоматизация формулирования задач может ускорить цифровую трансформацию, позволяя небольшим компаниям конкурировать с гигантами.
Оптимизационные задачи традиционно требуют глубокой экспертизы в математике и программировании. Теперь же, благодаря OptiMind, часть этой экспертизы может быть заменена на правильный запрос. Это меняет структуру рынка труда: спрос на специалистов по формулированию моделей может снизиться, а спрос на специалистов по проверке и интерпретации результатов возрастёт. По данным LinkedIn, количество вакансий «операционный исследователь» в 2022 году составило около 35 тыс., и ожидается, что к 2025 году их число упадёт на 12 процентов, однако появятся новые роли «AI‑оптимизатор».
Экономический эффект от более быстрых и точных решений может проявиться в макроуровне. По прогнозам OECD, улучшение эффективности ресурсов даже на 1 % может добавить к мировому ВВП около 0,4 трлн долларов к 2030 году. OptiMind, будучи доступным через облако Azure по подписке от 2 тыс. долларов в месяц, открывает такие возможности даже для средних компаний, которые ранее не могли позволить себе дорогие лицензии на CPLEX или Gurobi.
С точки зрения конкуренции Microsoft встала в один ряд с такими игроками, как IBM и Google, которые также инвестируют в AI‑поддержку оптимизации. Однако масштаб модели в 20 млрд параметров и её специализация позволяют претендовать на лидирующие позиции. Если компания продолжит интегрировать OptiMind в Power Platform, то пользователи смогут создавать бизнес‑процессы, автоматически оптимизирующие затраты, без выхода из привычных инструментов.
В заключение, OptiMind представляет собой важный прорыв, соединяющий естественный язык и промышленную оптимизацию. Технология обещает ускорить принятие решений, сократить издержки и открыть новые возможности для компаний всех размеров. При условии широкого внедрения рынок экономики может увидеть значительный рост эффективности, а традиционные барьеры между бизнес‑аналитикой и математическим моделированием начнут стираться.
