Данные — это нефть эпохи ИИ: как обычным людям пройти путь от разведки до продажи бензина?

Автор: Хуан Шилиян

«Данные — это новая нефть». Это выражение в среде искусственного интеллекта уже до боли избито. Однако в мейнстримном повествовании эта тема кажется нам, рядовым людям, совершенно нерелевантной: это капитальная игра технологических гигантов, где всё решают видеокарты и триллионы параметров.

Но потом я задумался: этот метафорический компас прекрасно подходит для практического применения в сфере ИИ.

I. Сильно искажённая метафора

«Данные — это новая нефть» сегодня практически стало библией эпохи ИИ.

Но, если говорить честно, первая реакция большинства при услышании этих слов наверняка такова: «Чёрт возьми, это проблема корпораций, какое оно имеет отношение ко мне, обычному человеку?»

Потому что в их мейнстримном представлении «данные» — это целый интернет или такие петабайтовые массивы, как Википедия; «технологии переработки нефти» — десятки тысяч GPU NVIDIA H100 плюс группа учёных с миллионной зарплатой; а «конечный продукт» — всезнающая модель-божество вроде GPT-5.

С точки зрения бизнеса эта логика, конечно, безупречна, но проблема в том, что она по сути говорит: «Не участвуй, за стол тебя не пустят».

Нас, рядовых пользователей, просто выбрасывают за борт.

А самый мрачный вариант этой теории вызывает у меня ещё больше раздражения при ближайшем рассмотрении:

Данные — это новая нефть, поэтому потребительские данные рядовых покупателей становятся аналогом венесуэльских месторождений, а такие компании, как Meituan, Alibaba и Douyin, выступают в роли американского Трампа.

Они «случайно» (хотя на самом деле умышленно) приезжают к нам, втыкают трубы и качают нефть: бесплатно забирают наши данные, перерабатывают их в «бензин АИ-98» (точно настроенные алгоритмы, ценовая дискриминация на основе больших данных), а затем навязчиво продают нам же обратно.

В результате мы превращаемся в лохов: не только бесплатно поставляем сырьё, но и помогаем платформам считать прибыль, даже когда нас самих развели на деньги.

В этой версии истории игроками являются только гиганты. У нас нет ни масштабных массивов данных, ни капитала, ни возможности тренировать крупные языковые модели. Поэтому фраза «данные — это новая нефть» превращается в громкий лозунг, который звучит круто, но абсолютно бесполезен для отдельного человека и даже слегка отталкивает.

II. Изменим угол зрения, и всё встанет на свои места

Мне кажется, такое единодушие ошибочно. Нам нужно взглянуть на это под другим углом.

Если мы настойчиво пытаемся втиснуть концепцию «данные — это новая нефть» в рамки жизни обычного человека, вопрос перестаёт быть вопросом «правильна ли метафора», а сводится к одному: как именно это руководство применимо на практике?

Отрасль добычи и переработки нефти гениальна тем, что опирается на предельно ясную логистическую цепочку, обойти которую невозможно:

Поиск месторождений (разведка) → Строительство НПЗ (переработка) → Стандартизация продукта (бензин) → Создание каналов сбыта (АЗС) → Продажа конечному пользователю.

Для обычного человека «нефтяные данные» эпохи ИИ также должны строго следовать этим этапам. Если пропустить хотя бы одно звено, ваша тревога по поводу ИИ никогда не превратится в производительность, а останется лишь внутренней турбулентностью вида «листание новостей + сохранение ссылок + зависть к чужим успехам».

Ниже я разберу по шагам, как рядовому пользователю действовать, следуя этой логике.

III. Шаг первый: Где месторождения? — Найдите «микрорудоносные районы» рядом с собой

1. Личные приватные данные: ваш собственный внутренний дворик

Это самый простой для упущения, но наиболее надёжный тип данных. Ему не требуется огромный объём, главное — высочайшая концентрация.

Например, ваши рабочие процессы, логика принятия решений, типичные ошибки и уроки из провалов, а также полулегальные правила игры в вашей отрасли, усвоенные за годы практики.

Кроме того, это ваш цифровой след: заметки, написанные за последние десять лет, репозитории кода, черновики, электронная переписка… Всё это считается.

Ценность этих материалов заключается в их полной эксклюзивности. Созданные на их основе «цифровые близнецы личности» или «агенты-эксперты в предметной области» невозможно заменить никакими общими большими моделями.

Если вы последние пять лет не особо использовали компьютер в работе или личной жизни и полагались исключительно на смартфон, скорее всего, вам будет крайне сложно трансформироваться в создателя решений на базе ИИ, и вам суждено остаться лишь потребителем.

Если вы серьёзно хотите зарабатывать на ИИ, по моему мнению, необходимо приобрести компьютер. Почему?

Без компьютера у вас с высокой вероятностью не сформируется систематизированный массив данных, и вы станете абсолютным «нефтедефицитным государством». Не стоит надеяться, что фотографии из галереи телефона или несколько десятков гигобайтов голосовых сообщений и бессвязной переписки в WeChat принесут какой-то результат: примесей слишком много, структура ужасная. Настоящий бензин АИ-92 из этого не получится сварить, максимум удастся выдать какую-нибудь суррогатную смесь низкого качества.

2. Открытые источники данных: соберите свою «разведывательную команду»

Ко второй категории относятся данные, видимые всем, но которые 99% людей лишь «потребляют», а не исследуют: X.com, официальные аккаунты в Китае, arXiv, YouTube… Это своего рода «открытое море» в эпоху данных.

Среда современного интернета, особенно социальных сетей, деградирует с пугающей скоростью. Посмею утверждать, что более 50%, а возможно и 90% контента — это AGRC (AI Generated Rubbish Content, мусор, сгенерированный ИИ).

Эти ребята используют ИИ для массового производства нудятины, напрямую загрязняя информационные пласты. Если вы проводите геологоразведку без должного контроля, то доберётесь лишь до шлака.

Хуже того: если скармливать этот мусор собственному мозгу или нейросетям, итогом вновь станет мусор, который может даже засорить вашу персональную «нефтеперерабатывающую установку».

Чтобы гарантированно избегать AGRC, рекомендую сформировать тщательно отобранную **「灵感源组合」。但注意：光看没用，这叫囤积原油。你得学会原油初加工 **——每个来源都要用 AI 过一遍，把它们变成机器能读懂的燃料： (Note: I will translate the bold part correctly preserving markdown/HTML context)我建议构建一套严格筛选的 «комбинацию источников вдохновения». Но имейте в виду: простое чтение ничего не даст — это лишь накопление сырой нефти. Вам необходимо освоить первичную обработку сырья — каждый источник нужно прогонять через ИИ, чтобы преобразовать его в топливо, понятное машине:

Глубинные осадочные породы (книги): это основа баланса. Составьте план чтения на год, включая профессиональную классику и художественную литературу.

Интеграция с ИИ: не просто читайте вхолостую. Обязательно используйте Gemini или ChatGPT для сопровождения чтения: после каждой главы обсуждайте материал с ними, просите составлять вопросы для самопроверки. По завершении обязательно создавайте электронные конспекты и загружайте их в ИИ — это и станет вашей базой знаний.

Периферийные зоны поиска (научные статьи и отчеты): регулярно мониторьте arXiv или Google Scholar. Устройте себе еженедельный «семинар во время обеда», заставляя себя разбирать одну статью в неделю.

Интеграция с ИИ: исходный текст непостижим? Скармливайте PDF-файлы напрямую NotebookLM или ChatGPT, чтобы они выделяли ключевые аргументы и данные, превращая «трудноусвояемый контент» в питательный «бульон» для последующего использования.

Поверхностные потоки (новости и сообщения): используйте RSS-рассылки или пользовательские новостные ленты. Я читаю новости, сканируя только заголовки, и глубоко сохраняю только по-настоящему ценные материалы.

Интеграция с ИИ: не ограничивайтесь сохранением ссылок. Копируйте текст, просите ИИ расставить теги, выделить ключевые слова и распределить материалы по папкам в вашем приложении для заметок, иначе всё это просто затеряется в архиве.

Сопутствующие газовые месторождения (подкасты и лекции): слушайте что-то вроде TED Radio Hour в дороге. Раз в месяц принудительно посещайте одну-две офлайн-конференции или встречи.

Интеграция с ИИ: столкнувшись с хорошей идеей, не довольствуйтесь кивком. Преобразуйте аудиозапись в текст через Whisper, а затем поручите ИИ оформить её в структурированные заметки. Звуковые файлы не подлежат поиску, а вот текстовые документы можно легко найти.

Высокопродуктивные скважины (социальные сети): подпишитесь в Twitter/X на реальных экспертов. Регулярно чистите списки подписок, отписываясь от тех, кто публикует эмоциональный мусор.

Интеграция с ИИ: наткнувшись на качественный поток мыслей (Thread), скопируйте его в ИИ, попросите проанализировать логические пробелы автора или интегрируйте полученные тезисы в свою систему знаний.

Полевые исследования (наблюдение за жизнью, этнографические исследования): сознательно практикуйте подход «наблюдение за жизнью сквозь призму конкретных вопросов». Это чувственные данные, недоступные для веб-краулера.

Интеграция с ИИ: когда накроет вдохновение, не пишите текст вручную, а продиктуйте мысли вслух и передайте материалы на озвучке ИИ для обработки в ежедневник. Позвольте алгоритмам трансформировать ваши мелкие наблюдения в логически выверенные инсайты.

Мы должны выработать привычку моментально брать смартфон и диктовать целые монологи в Doubao.

Эти шесть источников образуют ваш «смешанный нефтепромысел». Лишь при условии достаточно широкого, разнообразного ввода и обязательной первичной фильтрации через ИИ вы сможете избежать банальностей и получить уникальный продукт.

IV. Шаг второй: Где оборудование для переработки? — Не фокусируйтесь исключительно на больших моделях

Нефть найдена, следующий этап — переработка. Мейнстримные медиа ежедневно убеждают вас покупать видеокарты, однако для частного лица настоящей нефтеперерабатывающей установкой является ваша собственная программная среда в сочетании с авторскими методиками мышления.

1. Большая языковая модель — это лишь «котёл»

Оформление подписки на ChatGPT Plus автоматически не делает вас гением: это всё равно что купить мощный котёл, стоять рядом и любоваться его свечением, но не запустить производственный процесс.

Такие большие модели, как ChatGPT и DeepSeek, по своей сути представляют собой базовые силовые модули, фундаментальную основу. Они способны генерировать энергию, но это вовсе не гарантирует готовый продукт.

2. Реальная перерабатывающая установка — это «личная система инструментов»

Эффективная персональная установка требует следующих компонентов:

• Транспортные магистрали (инструментарий): VS Code, Python, Skillz и сопутствующий софт.
• Технологическая цепочка (методология): именно здесь кроется главный барьер для входа. Речь о том, как вы формулируете запросы (prompt), настраиваете базу знаний на базе RAG и организуете слаженную работу нескольких агентов (Skillz).
• Главный акцент всегда смещается не на «силу самой модели», а на качество вашего взаимодействия с ИИ и умение переводить неявный опыт из собственного сознания в инструкции, понятные машине.
• Именно эта «система личного инжиниринга» выступает вашим настоящим активом, а не сама базовая модель.

V. Шаг третий: Продукт — не конечная цель, настоящий бой начинается с продаж

Это самый беспощадный этап всей цепочки. Компании вроде CNPC просто доставляют топливо на АЗС, и водители встают в очередь сами. Однако в эпоху ИИ коммерциализация и реализация продукта оказались невероятно сложными задачами.

1. «Бензин», произведенный с помощью ИИ, обладает крайней степенью нестандартизации

Материалы, полученные вами в результате комбинации «личные данные» + «большая языковая модель», с высокой вероятностью не будут универсальным топливом, а представят собой:

• Скрипт на языке Python, работающий исключительно в ваших руках;
• Статью с абсолютно уникальным стилем;
• Обработанный ИИ медицинский отчет на основе результатов обследования врача;
• Комплекс персональных юридических рекомендаций.

Подобные продукты не обладают универсальностью и стандартизацией, да к тому же сильно зависят от конкретной сферы применения.

2. Главный вызов: кому продавать?

Поэтому прежде чем приступить к работе, задайте себе встречный вопрос: кому вообще я собираюсь сбыть эту продукцию? Этот пункт позволяет заранее определить саму специфику будущего продукта.

Продажа самому себе (для личных нужд): экономия времени приравнивается к заработку, что формирует простейший цикл монетизации.

Продажа предприятиям (B2B): упаковка ваших промптов или рабочих процессов в готовые решения. Для этого требуются выдающиеся навыки предварительных продаж (и умение убедительно преподносить информацию).

Продажа широким массам (B2C): создание мобильных приложений или авторских контентных рубрик. Здесь решающую роль сыграет ваша способность управлять трафиком и дистрибуцией.

Факт остается фактом: в эпоху ИИ производство контента («переработка нефти») становится всё доступнее, однако организация каналов сбыта («строительство АЗС» — дистрибуция и продажи) ранее была настолько трудоемкой задачей, как никогда сейчас.

VI. Не забывайте об экологии: не дайте отходам закопать вас

При традиционной нефтепереработке образуются шламы, сточные воды и токсичные газы. Без грамотной утилизации предприятие так и не выйдет на рентабельность, а работники могут серьезно пошатнуть здоровье.

В сфере работы с данными ситуация идентична: уровень «киберзагрязнения» критически высок, и необходим специализированный «экологический отдел» для регулярной очистки инфраструктуры.

1. Утилизация устаревшего «инструментального брака»

Темпы развития технологий искусственного интеллекта просто запредельно быстры.

Из списка «Десять лучших AI-порталов 2025 года», который вы сохранили месяц назад, к этой неделе половина может уже прекратить существование; настройки генерации изображений, над которыми вы бились сегодня, завтра устареют перед лицом технологии «генерации в один клик».

Категорически не становитесь «киберчистильщиком»: не копите горы давно устаревших инструментов, жалея их удалить. Отписывайтесь от ненужных каналов и удаляйте непрофильный софт. Инструменты созданы для использования, а не для создания цифрового музея.

Нагромождение старого софта работает точно так же, как хлам из ржавого металла в настоящем доме — это неизбежно замедляет вашу рабочую производительность.

2. Избавляйтесь от исчерпанных «информационных оболочек»

У многих наблюдается «синдром бурундука»: скачиваете любой попавшийся PDF, сохраняете любое видео, набиваете жесткий диск терабайтами информации и считаете, что владеете всем миром.

Это отнюдь не знания, а обычный бытовой мусор на свалке.

Реальный подход к экологической гигиене заключается в следующем: применяйте ИИ для экстракции полезного из PDF, видеозаписей и длинных статей — формировайте краткие выжимки, извлекайте ценные цитаты и конвертируйте всё в свои заметки.

Как только исходники полностью обработаны, избавляйтесь от них (либо помещайте в долгосрочное холодное хранилище). Ваше внимание — бесценный и ограниченный ресурс; не позволяйте огромным файлам занимать лишнюю полосу пропускания вашей оперативной памяти.

Сохраняйте исключительно «очищенное топливо», отказываясь от «пустышек сырой нефти» — именно так функционирует высокорентабельная перерабатывающая система.

3. Перекройте «кровососущие счета зомби»

Тревога вокруг ИИ заставляет нас совершать массу абсурдных поступков. Самый глупый из них — спешка в тратах ради иллюзии защищенности.

Запись на курсы, покупка обучающих программ, посещение конференций, приобретение статусов Plus… Стоимость всего этого немала. Самое опасное заключается в автоматических ежемесячных списаниях: часто пользователи забывают своевременно отказаться от подписки.

Ранее, устраиваясь на тестовую позицию, я арендовал сервер. Прошло уже более трех лет, а ежемесячные микроплатежи незаметно продолжали списываться со счета среди вороха чеков. Я этого даже не замечал, хотя использовал машину ровно в день приема на работу.

Также я импульсивно оформил подписки на ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity и прочий сервисы с постоянным автопродлением, а также приобрел доступы к некоторым API. Результат? Подавляющее количество времени эти инструменты пылятся на полке.

Сука, какое расточительство.

Все вышеперечисленное относится к категориям, требующим радикальной очистки в рамках вашей стратегии. Иначе вы рискуете полностью обесточить свой бюджет еще до появления первого коммерческого продукта, отдавая ресурсы подобным инфошуму.

VII. Две дополнительные ремарки: карта действий

Когда мы снимаем с концепции «данные — это новая нефть» эту грандиозную оболочку, она перестает быть недостижимой историей о капитале, превращаясь в прагматичную дорожную карту для рядового пользователя.

В современных реалиях, желая одержать верх, срочно оцените состояние своего «баланса активов и обязательств»:

• Запасы: продолжаете зомбировать себя в TikTok или уже сознательно аккумулируете качественные данные через комбинацию «источников идей» и ИИ-ассистентов? (Помните: избегайте AGRC-мусора)

• Производительность: существует ли у вас личный инструментарий и методология (собственная НПО), а также четкое понимание профиля выпускаемого продукта?

• Каналы сбыта: ясно ли вам определено целевое лицо для реализации ваших нестандартизированных разработок? Именно спрос определяет профиль производства (будет ли это базовый продукт уровня АИ-92 или премиальная версия АИ-98).

• Экология: не копите ли вы горы информационного хлама? Проверили ли вы историю операций по карте, чтобы ликвидировать подписки на мертвый сервис?

В завершение даю совет: забудьте про сенсации с объявлениями моделей на сотни миллиардов параметров. Начинайте прямо сегодня — приобретите персональный компьютер, разверните структуру «источников вдохновения», пробуруйте первую локальную скважину, реализуйте полученный ресурс сначала для собственных нужд и создайте системы автоматизации, где ИИ берет основной объем задач на себя, оставляя за вами контроль.

Признаюсь, я сам испытываю смешанные чувства: занимаюсь внедрением ИИ уже более трех лет, так и не запустив ничего масштабного. Моя лучшая разработка — использование ИИ для управления списком задач и структурирования моих учебных конспектов. Сейчас я продолжаю искать ответы на вопрос: что именно получится создать в дальнейшем?