כאשר בועת הבינה המלאכותית תתפוצץ, מי יעמוד?

(דן טרי) - בעוד שוול סטריט מאמינה שמהפכת הבינה המלאכותית רק מתחילה, סם אלטמן - אבי צ'אטGPT - מזהיר מפני בועה מטורפת שעלולה לגרום למשקיעים רבים "לשרוף את כיסיהם".

"האם אנחנו בשלב שבו משקיעים מתרגשים יותר מדי מבינה מלאכותית? אני חושב שכן", הודה סם אלטמן, מנכ"ל OpenAI, בבוטות במהלך מסיבת עיתונאים. הוא חזר על המילה "בועה" שלוש פעמים תוך 15 שניות בלבד, כמו אזהרה מצמררת מצד האיש שבמרכז שיגעון הבינה המלאכותית.

אבל בעוד אלטמן מזהיר, וול סטריט נמצאת בטירוף. סטארט-אפים בתחום הבינה המלאכותית עם מעט עובדים מגייסים מאות מיליוני דולרים בהערכות שווי "מטורפות", ואנליסטים אופטימיים כמו דן אייבס מוודבוש טוענים ש"מהפכת הבינה המלאכותית נמצאת רק ברגע של האינטרנט ב-1996", כלומר שחר של עידן חדש, לא שיא בועת 1999.

מצד אחד עומדים חדשנים טכנולוגיים זהירים, ומצד שני פיננסים פזיזים שמהמרים על טריליוני דולרים. בין שתי הדעות המנוגדות, התמונה מורכבת יותר. לדברי המומחה פייסל הוק, אין רק בועת בינה מלאכותית אחת, אלא שלוש, הקיימות במקביל, והבנתן היא המפתח לעסקים למצוא דרך לצאת ממנה כשיגיע יום ה"התפוצצות".

אנטומיה של שלישיית בועות הבינה המלאכותית

האנליסט פייסל הוק מציע נקודת מבט ייחודית, לפיה שיגעון הבינה המלאכותית הנוכחי הוא למעשה חפיפה של שלוש בועות שונות, שלכל אחת מהן השפעות וסיכונים משלה.

בועת נכסים (ספקולטיבית): "מאניה צבעונים" מודרנית

זוהי הבועה הבולטת ביותר. אנבידיה נסחרת במכפיל 50 לרווחים, טסלה במכפיל מדהים של 200. חברות הטכנולוגיה "שבע הגדולות" מתומחרות על פי ציפיות כמעט בלתי מוגבלות לעתיד המונע על ידי בינה מלאכותית.

זוהי גרסה מודרנית של "מאניה הצבעונים" ההולנדית מהמאה ה-17, שבה ספקולנטים דחפו את מחירי הנכסים הרבה מעבר לערך הפנימי שלהם, מונעים על ידי אמונה פשוטה שמישהו אחר תמיד ישלם יותר. הכלכלן הראשי של אפולו גלובל מנג'מנט, טורסטן סלוק, אף הרחיק לכת ואמר כי 10 החברות הגדולות ביותר במדד S&P 500 מוערכות כעת ביתר מאשר בשיא בועת הדוט-קום.

עבור רוב העסקים שאינם מעורבים ישירות במשחק הפיננסי הזה, בועות ספקולטיביות עשויות להיראות מופרכות. עם זאת, קריסת שוק המניות בהחלט תגרום נזק נרחב בכלכלה.

בועת התשתיות: מרוץ 7 טריליון הדולר ורוח הרפאים של "קדחת הרכבות"

סם אלטמן אולי מזהיר מפני בועה, אך הוא גם אמר ש-OpenAI מוכנה להוציא "טריליוני דולרים" על בניית מרכזי נתונים. ענקיות כמו מיקרוסופט, גוגל, אמזון ומטא משקיעות גם מיליארדים במעבדים גרפיים, מערכות חשמל ותשתיות קירור. מקינזי מעריכה שהעולם נמצא ב"מרוץ מרכזי נתונים" בשווי של עד 7 טריליון דולר.

זה מזכיר את סוף המאה ה-19, כאשר משקיעי רכבות בנו אלפי קילומטרים של מסילות עודפות כדי לענות על הביקוש שמעולם לא הגיע. או לאחרונה, בסוף שנות ה-90, כאשר חברות תקשורת הניחו כבלי סיבים אופטיים על פני האוקיינוס, ויצרו עודף קיבולת שייקח עשרות שנים לנצל במלואו.

האנליסט הריסון קופרמן מ-Praetorian Capital ביצע חישוב מדאיג: ההשקעה במרכזי הנתונים השנה לבדה תדרוש מחברות טכנולוגיה לייצר הכנסות נוספות של 40 מיליארד דולר בכל שנה בעשור הקרוב, רק כדי לכסות את הפחת. זהו פי שניים מההכנסות הנוכחיות מבינה מלאכותית (המוערכות ב-15-20 מיליארד דולר). פער עצום זה הוא ההגדרה של בועת תשתית.

ציפיות מנופחות בבועה: כאשר הבטחות עולות על המציאות

זוהי אולי הבועה המסוכנת ביותר לעסקים. רשתות חברתיות, עיתונים וחדרי ישיבות מלאים בהייפ על כוחה הטרנספורמטיבי של הבינה המלאכותית. אבל המציאות קשה הרבה יותר.

מחקר שנערך לאחרונה ב-MIT זעזע את התעשייה כאשר מצא כי 95% מטייסי הבינה המלאכותית בעסקים אינם מצליחים לייצר רווחים כלשהם. מספר זה מראה פער עצום בין ההייפ לערך בפועל.

לדברי מומחים, אנו עומדים בפני לא רק בועה אחת, אלא שלוש בועות שמתנפחות בו זמנית (צילום: Freepik).

לקחים מההיסטוריה: דוטקום ו"חורף הבינה המלאכותית"

אם קיימת בועה, מהם הסימנים לכך שהיא עומדת להתרוקן, או אפילו להתפוצץ? הנתונים האחרונים מציירים תמונה מדאיגה.

על פי סקר קבוע של לשכת מפקד האוכלוסין של ארה"ב, לראשונה מאז תחילת איסוף הנתונים בנובמבר 2023, שיעור העסקים הגדולים (מעל 250 עובדים) המשתמשים בבינה מלאכותית ירד משמעותית בחודשיים האחרונים, משיא של 13.5% לכ-12%. למרות שהכוונה להשתמש בה בששת החודשים הקרובים לא ירדה, קצב הצמיחה הואט משמעותית.

זהו סימן אזהרה משמעותי. הוא מראה שלאחר שלב הניסויים הראשוני, חברות רבות מתחילות להבין את המורכבות והעלות של שילוב בינה מלאכותית בתהליכים העסקיים שלהן. הן נסוגות.

למאבק זה יש קווי דמיון רבים ל"חורף הבינה המלאכותית" של שנות ה-80, שסבב ​​סביב טכנולוגיית "מערכות מומחים". גם אז, חברות מובילות הזרימו כסף לאפליקציה, שחלקן זכו להצלחה ראשונית, אך לאחר מכן התייאשו עקב עלויות התחזוקה הגבוהות וקשיחות המערכות, שנכשלו בקלות במצבים מורכבים בעולם האמיתי.

כיום, בינה מלאכותית גנרטיבית (GenAI) מתמודדת עם בעיה הפוכה: היא לא נוקשה מדי, אלא גמישה מדי, לעתים קרובות "ממציאה" מידע או נוקטת בקיצורי דרך בלתי צפויים. שילוב מודלים של שפה גדולה (LLM) אינו מגיע עם "מדריך למשתמש", מה שדורש כמות עצומה של עבודה להתאמה אישית ובקרה, מה שמותיר עסקים רבים מתקשים.

גם האופטימיסטים וגם הפסימיסטים מצטטים את בועת הדוט-קום כדי לתמוך בדעותיהם. זה מראה שלקחי ההיסטוריה אינם פשוטים.

בסוף שנות ה-90, חברות כמו Pets.com שרפו 300 מיליון דולר ופשטו את הרגל, ומדד נאסד"ק איבד 78% מערכו. מומחים הכריזו על האינטרנט כטרנד. אבל מהאפר צצו בשקט ענקיות העתיד. אמזון בנתה את רשת הלוגיסטיקה שלה, גוגל שכללה את אלגוריתם החיפוש שלה, ופייפאל פתרה את בעיית התשלום.

המסר ברור: טכנולוגיה אולי מקבלת הייפ יתר על המידה, אבל זה לא שולל את חשיבותה המרכזית. פיצוץ הבועה לא אומר שהטכנולוגיה חסרת ערך. זה רק אומר שיותר מדי אנשים התלהבו יותר מדי ושילמו יותר מדי עבור רעיונות שלא הוכחו.

תרחיש דומה צפוי להתרחש גם עם בינה מלאכותית. כאשר השוק יתוקן, כפי שכמעט בוודאות יקרה, חברות שרודפות אחרי ה"מגמה" יפלו. אבל אלו שיתמקדו בשימוש בבינה מלאכותית כדי לפתור בעיות עסקיות אמיתיות יהיו המנצחות הסופיות.

האסטרטגיה של הפרגמטיסט: להרוויח מהבועה

אז מה צריך לעשות מנהיג עסקי חכם בעיצומה של הסערה? בריחה מבינה מלאכותית אינה אופציה. במקום זאת, יש לגשת אליה בצורה פרגמטית ואף לנצל את הכאוס של הבועה.

כדי להימנע מליפול למלכודת "כישלון של 95%", עסקים מצליחים נוטים לפעול לפי 3 כללי זהב:

ארכיטקטורה של "בעיה תחילה"

אל תשאלו "מה אנחנו יכולים לעשות עם בינה מלאכותית?" אלא שאלו "מהם צווארי הבקבוק הגדולים ביותר בפעילות שלנו?" היכן בני אדם מבזבזים זמן על משימות חוזרות ונשנות? אילו תהליכים גורמים לעתים קרובות לשגיאות? היכן צווארי הבקבוק של הנתונים מעכבים החלטות? רק לאחר זיהוי ברור של הבעיה, עליכם לבחון את הבינה המלאכותית כפתרון פוטנציאלי.

איזון תיק העבודות של הבינה המלאכותית

אל תשים את כל הביצים בסל אחד. במקום זאת, ערבבו פרויקטים לטווח קצר ולטווח ארוך, עם סיכון נמוך וגבוה.

ניצחון מהיר (1-3 חודשים): שימוש בכלי בינה מלאכותית קיימים לאוטומציה של עיבוד מסמכים וסיכומי פגישות.

הימור אסטרטגי (3-12 חודשים): בניית פתרון בינה מלאכותית מותאם אישית לייעול תהליך ליבה, כגון חיזוי ביקוש או ניהול מלאי.

פריצת דרך (12+ חודשים): בדיקת מודלים עסקיים חדשים לחלוטין המבוססים על בינה מלאכותית, כגון מערכת רכש אוטומטית לחלוטין.

אינטגרציה מקיפה

פרויקטים של בינה מלאכותית לא צריכים להתקיים בנפרד. מערכת בינה מלאכותית השולטת באיכות במפעל יכולה לספק קלט למערכת תחזוקה חזויה של בינה מלאכותית. הנתונים מכך יכולים לסייע למערכת בינה מלאכותית אחרת לייעל את שרשרת האספקה. כאשר מערכות "מדברות" זו עם זו, הן יוצרות סינרגיה גדולה בהרבה מסך הפרויקטים הבודדים.

סם אלטמן, מנכ"ל ChatGPT, מודאג שבועת הבינה המלאכותית עומדת להתפוצץ, בעוד שוול סטריט עדיין עסוקה בהימורים (צילום: DIA TV).

יש פרדוקס מעניין: במקום להיות איום, בועת הבינה המלאכותית עשויה להיות ההזדמנות הגדולה ביותר עבור חברות הנוקטות בגישה פרגמטית. הון סיכון מממן מחקר ופיתוח עצומים שאף דירקטוריון לא היה מעז לאשר.

המוחות המבריקים ביותר עוזבים עבודות יציבות כדי לבנות כלי בינה מלאכותית שתוכלו לקנות בזול מאוחר יותר. תשתיות נבנות בקנה מידה עצום, מה שמבטיח עתיד עם גישה זולה יותר.

אולי המתנה הגדולה ביותר של הדיון על הבועה היא שהוא הסחת דעת. בעוד פרשנים ומשקיעים עסוקים בוויכוחים על מחיר המניה של אנבידיה או על הערכות שווי של סטארט-אפים, לחברות רציניות יש מרחב אידיאלי לעבוד בשקט. הן מתמודדות עם פחות תחרות על כישרונות, פחות בדיקה ופחות לחץ לעמוד בלוחות זמנים.

פריחת הדוט-קום הותירה אחריה תשתית פס רחב ודור של מפתחי אתרים. בועת הבינה המלאכותית, כאשר תתוקן או בסופו של דבר תתפוצץ, תותיר אחריה אשכולות GPU חזקים ודור של מהנדסי למידת מכונה מוכשרים.

הבחירה החכמה ביותר היא לא להימנע מהבועה, אלא לתת לאחרים לקחת את הסיכון ההוני בזמן שאתם מתמקדים בקצירת היתרונות התפעוליים. ככל שיותר אנשים ידברו על בועות, כך ייפתחו יותר הזדמנויות עבור אלו שהם איתנים ושיטתיים.

מקור: https://dantri.com.vn/kinh-doanh/khi-bong-bong-ai-no-ai-se-tru-vung-20250917084848979.htm