בינה מלאכותית: בועה על סף פיצוץ או נכנסת לבגרות?

מחירי הכרטיסים הגרפיים יורדים, החזר ההשקעה נמצא תחת פיקוח רציני, תנודות במניות, הון ההשקעה אינו מסונכרן... האם קדחת הבינה המלאכותית דועכת?

ייתכן ששיגעון הבינה המלאכותית עבר את שיאו.

בינה מלאכותית (AI) נחשבת ל"מהפכה התעשייתית החדשה" עם ציפייה ליצור פריחה של טריליון דולר. עם זאת, לאחר תקופה של פריחה ספקולטיבית ודוחות שיא על הכנסות, השוק שולח סימנים ברורים של התקררות.

החל מירידת מניות הטכנולוגיה הגדולות, דרך הירידה בעלויות הכרטיסים הגרפיים (GPU), ועד לסדרה של מחקרים המראים ש-95% מפרויקטים של בינה מלאכותית טרם הביאו תועלת כלכלית, כולם גורמים לצופים לשאול את השאלה: האם הבינה המלאכותית עברה את "שיא הבועה"?

בינה מלאכותית: מהתקווה ל"מהפכה תעשייתית חדשה" למציאות הקשה

בתוך שנתיים בלבד, הבינה המלאכותית הועלתה לרמה של "מהפכה תעשייתית חדשה", ומשכה אליה סדרה של השקעות ענק מתאגידי טכנולוגיה, קרנות הון סיכון ואפילו ממשלות .

אנבידיה ממשיכה לרשום הכנסות שיא הודות לביקוש הגובר לשבבי בינה מלאכותית, מיקרוסופט וגוגל מוציאות עשרות מיליארדי דולרים על הרחבת מרכזי נתונים, בעוד ש-Meta מהמרת בעתידה על בינה מלאכותית כמנוע צמיחה מרכזי.

עם זאת, לאופוריה הזו יש צד שלילי. שוק המניות מגיב בצורה שלילית גם כאשר חברות "עולות על הציפיות", מה שמרמז על כך שציפיות המשקיעים הועלו גבוה מדי.

אנבידיה היא דוגמה מצוינת: ההכנסות זינקו, אך המניות ירדו לאחר פרסום הרווחים משום שהשוק חשב שהתחזית פחות ממצמרת.

מניות "מבוססות בינה מלאכותית" כמו AMD ו-Super Micro גם הן התאוששו בחדות כאשר הרווחים לא היו אטרקטיביים מספיק, מה שאותת על כך שמשקיעים הופכים זהירים יותר.

השקעות עצומות בתשתיות ושאלת היעילות האמיתית

מאחורי האופטימיות עדיין עומדים נתוני הוצאות עצומים. מיקרוסופט מתכננת להוציא יותר מ-80 מיליארד דולר על תשתית בינה מלאכותית בשנת הכספים 2025, נתון השקול להוצאות הביטחון של מדינות רבות.

גוגל ומטא לא רחוקות מאחור, ומודיעות ללא הרף על תוכניות לבניית מרכזי נתונים מהדור החדש. זה מוכיח שהאמון ארוך הטווח בבינה מלאכותית לא פחת, אך גם מעלה שאלה קשה: האם מקורות כסף עצומים כאלה יביאו רווחים הולמים?

למעשה, עלות התפעול והבנייה של תשתית בינה מלאכותית מכבידה יותר ויותר על שולי הרווח של "החברות הגדולות". זו הסיבה שחברות טכנולוגיה רבות מקצצות בו זמנית כוח אדם ומבצעות ארגון מחדש כדי לקזז את עלויות ההשקעה.

קיים פרדוקס: בינה מלאכותית נתפסת ככלי לאופטימיזציה של עלויות עבור עסקים, אך פיתוח הבינה המלאכותית עצמו גורם לתאגידים להוציא יותר מאי פעם.

בינה מלאכותית "מתקררת" בהדרגה בשוק

מחירי הכרטיס הגרפי מגניבים, האספקה ​​פחות לחוצה

אחד הסימנים הברורים ביותר לפריחה מתקררת בתחום הבינה המלאכותית הוא מחירם של שבבי בינה מלאכותית. רק לפני שנה, מחיר השכרת שבב Nvidia H100 בענן היה גבוה עד 8 דולר לשעה, מה שהקשה על סטארט-אפים רבים לקיים את המודלים הניסיוניים שלהם. כעת, מחיר זה ירד לכ-2.80 עד 3.50 דולר לשעה.

הסיבה לכך נובעת מהעובדה שאספקת החומרה החלה להתייצב, התחרות בין הספקים גברה ועסקים נאלצים לייעל את ניצול ה-GPU במקום "לבזבז" כמו בעבר. זהו גם איתות חיובי לבשלות השוק וגם השתקפות של כך ש"הביקוש" כבר אינו חם כמו בתקופת השיא של 2023-2024.

95% מפרויקטי GenAI נכשלים ופרדוקס ההשקעות

מחקר של MIT הדהים את הציבור כאשר הראה כי 95% מפרויקטי הפיילוט של בינה מלאכותית גנרטיבית לא הביאו תועלת כלכלית ברורה. עסקים רבים פורסים בינה מלאכותית ללא מדדי ביצועים (KPI) ספציפיים, מה שמוביל לתוצאות שלא ניתן למדוד או לשלב בתהליכי הייצור - תהליכים עסקיים. אין זה אומר שבינה מלאכותית חסרת תועלת, אך חושף פער גדול בין הציפיות למציאות.

במקביל, שוק ההון משקף גם חוסר איזון מדאיג. ברבעון הראשון של 2025 לבדו, מגזר הבינה המלאכותית משך 104 מיליארד דולר בהון סיכון, אך רק 36 מיליארד דולר במימוש השקעות. משמעות הדבר היא שתזרים המזומנים עדיין זורם "כמו מפל", בעוד שהאקזיט (IPO, M&A) אינו ברור. מצב זה דומה מאוד לבועות טכנולוגיה קודמות, שבהן הון ההשקעה עלה בהרבה על הערך שנוצר בטווח הקצר.

שוק הבינה המלאכותית רווי

בעוד שארה"ב ואירופה מתמקדות בתחרות טכנולוגית, סין עומדת בפני הסיכון של "בנייה של יותר ממה שהיא צריכה". סדרה של מרכזי נתונים מבוססי בינה מלאכותית נפרסים בהתאם להנחיות מדיניות, גם ללא שוכרים ספציפיים.

עליבאבא הזהירה מפני "בועת תשתית" שכן ההיצע עולה על הביקוש. מודל פיתוח "מתוכנן" זה עוזר לסין להדביק את הפער במהירות בתחום הטכנולוגיה, אך עלול גם ליצור עודף כושר ייצור יקר אם הביקוש בפועל לא יגדל מספיק מהר.

כל הסימנים הללו מצביעים על התקררות ההייפ סביב הבינה המלאכותית. אבל זו לא בועת דוט-קום שעומדת להתפוצץ, כפי שקרה בשנת 2000. ההבדל הגדול הוא שיש צורך אמיתי בבינה מלאכותית, התשתית הדיגיטלית העולמית זקוקה לשדרוג, ועסקים עדיין מחפשים דרכים להשתמש בטכנולוגיה כדי להגביר את הפרודוקטיביות.

הכל עניין של מהירות ויעילות. השוק נכנס לשלב "סינון", שבו רק חברות עם מודלים עסקיים בני קיימא והחזר השקעה ברור ישרדו. סטארט-אפים "נוצצים" ללא יסודות ייעלמו בהדרגה, בעוד שבינה מלאכותית תמשיך להתפתח, אך בקצב ריאליסטי יותר.

בינה מלאכותית כבר אינה "קדחת" שמאתגרת הכל, אלא הופכת בהדרגה לתעשייה בוגרת שבה כל הוצאה נבדקת בקפידה. משקיעים, עסקים וממשלות עברו את שלב החלומות ונכנסו לבעיה הקשה יותר: כיצד להפוך את הטכנולוגיה הזו לערך אמיתי.

חזרה לנושא

פאן היי דאנג

מקור: https://tuoitre.vn/ai-bong-bong-sap-vo-hay-buoc-vao-giai-doan-truong-thanh-20250903103854784.htm