Amikor kipukkad a mesterséges intelligencia buborékja, ki fog talpon maradni?

(Dan Tri) - Míg a Wall Street úgy véli, hogy a mesterséges intelligencia forradalma csak most kezdődik, Sam Altman - a ChatGPT atyja - egy őrült buborékra figyelmeztet, amely sok befektetőt "zsebpénzégetésre" késztethet.

„Eljutottunk egy olyan szakaszba, amikor a befektetők túlságosan izgatottak a mesterséges intelligencia miatt? Szerintem igen” – ismerte el nyersen Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója egy sajtótájékoztatón. A „buborék” szót mindössze 15 másodperc alatt háromszor ismételte meg, mintha egy hátborzongató figyelmeztetés lenne a mesterséges intelligencia őrület középpontjában álló embertől.

De míg Altman figyelmeztet, a Wall Street őrjöng. A mindössze néhány alkalmazottat foglalkoztató MI-startupok „őrült” értékelések mellett gyűjtenek több százmillió dollárt, és az olyan optimista elemzők, mint a Wedbush-tól Dan Ives, azt állítják, hogy „a MI-forradalom csak az internet 1996-os pillanatában van”, ami egy új korszak hajnalát jelenti, nem pedig az 1999-es buborék csúcsát.

Az egyik oldalon óvatos technológiai innovátorok állnak, a másikon pedig vakmerő finanszírozók, akik dollárbilliókat tesznek kockára. A két ellentétes nézet között a kép valójában bonyolultabb. Faisal Hoque szakértő szerint nem egy, hanem három mesterséges intelligenciabuborék létezik párhuzamosan, és ezek megértése a kulcs ahhoz, hogy a vállalkozások kiutat találjanak, amikor eljön a „kidurranás” napja.

Az AI buborék triász anatómiája

Faisal Hoque elemző egyedi nézőpontot kínál, miszerint a jelenlegi mesterséges intelligencia őrület valójában három különböző buborék átfedéséből áll, amelyek mindegyikének megvannak a saját hatásai és kockázatai.

Eszközbuborék (spekulatív piac): Modern kori „tulipánmánia”

Ez a legláthatóbb buborék. Az Nvidia részvényei a nyereség 50-szeresével, a Tesla pedig elképesztő, 200-szorosával kereskednek. A „Hét Nagy” technológiai vállalatot szinte korlátlan elvárások alapján árazzák be egy mesterséges intelligencia által vezérelt jövővel kapcsolatban.

Ez a 17. századi holland „tulipánmánia” modern kori változata, amikor a spekulánsok az eszközárakat messze a belső értékük fölé emelték, egyszerűen attól a hittől vezérelve, hogy valaki más mindig többet fog fizetni. Az Apollo Global Management vezető közgazdásza , Torsten Sløk odáig ment, hogy kijelentette, az S&P 500 index 10 legnagyobb vállalata ma már túlértékeltebb, mint a dot-com lufi csúcsán volt.

A legtöbb, ebben a pénzügyi játékban közvetlenül nem részt vevő vállalkozás számára a spekulatív buborékok hihetetlennek tűnhetnek. Egy tőzsdekrach azonban minden bizonnyal széles körű károkat okozna az egész gazdaságban.

Infrastruktúra-buborék: A 7 billió dolláros verseny és a „vasúti láz” szelleme

Sam Altman ugyan figyelmeztet egy buborék kialakulására, de azt is mondta, hogy az OpenAI készen áll „dollárbilliókat” költeni adatközpontok építésére. Az olyan óriások, mint a Microsoft, a Google, az Amazon és a Meta, szintén milliárdokat költenek GPU-kra, energiaellátó rendszerekre és hűtési infrastruktúrára. A McKinsey becslése szerint a világ egy akár 7 billió dolláros „adatközpont-versenyben” van.

Ez a 19. század végére emlékeztet, amikor a vasúti befektetők több ezer mérföldnyi felesleges sínt építettek, hogy kielégítsék a soha meg nem jelent keresletet. Vagy a közelmúltban, az 1990-es évek végén, amikor a távközlési vállalatok optikai kábeleket fektettek le az óceánon át, olyan kapacitásbőséget teremtve, amelynek teljes kihasználása évtizedekbe telt.

A Praetorian Capital elemzője, Harrison Kupperman riasztó, előrevetítő számítást végzett: csak az idei adatközpont-beruházás miatt a technológiai vállalatoknak a következő évtizedben évente további 40 milliárd dollár bevételt kell generálniuk, csak az értékcsökkenés fedezésére. Ez a duplája a jelenlegi teljes mesterséges intelligencia bevételnek (amelyet becslések szerint 15-20 milliárd dollárra becsülnek). Ez a hatalmas különbség az infrastruktúra-buborék definíciója.

Felfújt elvárások buborékban: Amikor az ígéretek felülmúlják a valóságot

Ez talán a legveszélyesebb buborék a vállalkozások számára. A közösségi média, az újságok és az igazgatótanácsok tele vannak felhajtással a mesterséges intelligencia átalakító erejéről. De a valóság sokkal durvább.

Egy nemrégiben készült MIT tanulmány sokkolta az iparágat, amikor megállapította, hogy a vállalkozásokban végzett mesterséges intelligencia kísérleti projektek 95%-a nem termel profitot. Ez a szám hatalmas szakadékot mutat a felhajtás és a tényleges érték között.

Szakértők szerint nem csupán egy, hanem egyszerre három felfújódó buborékkal nézünk szembe (Fotó: Freepik).

Tanulságok a történelemből: Dotcom és a „mesterséges intelligencia téle”

Ha létezik egy buborék, milyen jelek utalnak arra, hogy az hamarosan kiürül, vagy akár kipukkadhat? A legfrissebb adatok aggasztó képet festenek.

Az Egyesült Államok Népszámlálási Hivatala rendszeres felmérése szerint a 2023 novemberében kezdődött adatgyűjtés óta először a nagyvállalatok (250 alkalmazott felett) mesterséges intelligenciát használó aránya az elmúlt két hónapban jelentősen csökkent, a csúcsértékként szolgáló 13,5%-ról körülbelül 12%-ra. Bár a következő hat hónapban a használatára irányuló szándék nem csökkent, a növekedési ütem jelentősen lelassult.

Ez egy komoly figyelmeztető jel. Azt mutatja, hogy a kezdeti kísérleti fázis után sok vállalat kezdi felismerni a mesterséges intelligencia üzleti folyamataiba való integrálásának összetettségét és költségeit. Egyre inkább visszakoznak.

Ez a küzdelem sok hasonlóságot mutat az 1980-as évek „mesterséges intelligencia telével”, amely a „szakértői rendszerek” technológiája körül forgott. Akkoriban a vezető vállalatok is pénzt fektettek az alkalmazásokba, amelyek közül néhány kezdetben sikerrel járt, de aztán elkedvetlenedtek a magas karbantartási költségek és a rendszerek merevsége miatt, amelyek könnyen meghibásodtak a komplex, valós helyzetekben.

Napjainkban a generatív mesterséges intelligencia (GenAI) az ellenkező problémával néz szembe: nem túl merev, hanem túl rugalmas, gyakran „hallucinál” (információkat talál ki), vagy kiszámíthatatlanul rövidebb utakat választ. A nagy nyelvi modellek (LLM) integrálása nem jár „felhasználói kézikönyvvel”, rengeteg testreszabási és ellenőrzési munkát igényel, ami sok vállalkozást megnehezít.

Mind az optimisták, mind a pesszimisták a dot-com lufira hivatkoznak nézeteik alátámasztására. Ez azt mutatja, hogy a történelem tanulságai nem egyszerűek.

Az 1990-es évek végén olyan cégek, mint a Pets.com, 300 millió dollárt égettek el és mentek csődbe, a NASDAQ pedig értékének 78%-át elvesztette. A szakértők az internetet divathóbortnak nyilvánították. De a hamvaiból csendben előbukkantak a jövő óriásai. Az Amazon kiépítette logisztikai hálózatát, a Google tökéletesítette keresési algoritmusát, a PayPal pedig megoldotta a fizetési problémát.

Az üzenet világos: egy technológiát talán túlreklámoznak, de ez nem vonja le a jelentőségét. A buborék kipukkadása nem jelenti azt, hogy a technológia értéktelen. Csak azt, hogy túl sokan lelkesedtek túlságosan, és túl sokat fizettek a kipróbálatlan ötletekért.

Hasonló forgatókönyv várható a mesterséges intelligenciával kapcsolatban is. Amikor a piac korrekcióra kerül, ami szinte biztosan bekövetkezik, azok a vállalatok fognak esni, amelyek csak a „trendet” kergetik. De azok lesznek a végső nyertesek, amelyek a mesterséges intelligencia valós üzleti problémák megoldására való felhasználására összpontosítanak.

A pragmatista stratégiája: Profitálás a buborékból

Mit tegyen hát egy bölcs üzleti vezető a vihar közepette? A mesterséges intelligencia elől való elmenekülés nem járható út. Ehelyett pragmatikusan kell megközelíteni a kérdést, és akár a buborék káoszát is ki kell használni.

A „95%-os kudarc” csapdájába esés elkerülése érdekében a sikeres vállalkozások gyakran 3 aranyszabályt követnek:

„Problémaközpontú” építészet

Ne azt kérdezd, hogy „Mit tehetünk a mesterséges intelligenciával?”, hanem azt, hogy „Melyek a legnagyobb szűk keresztmetszetek a működésünkben?”. Hol pazarolják az emberek az idejüket ismétlődő feladatokra? Milyen folyamatok okoznak gyakran hibákat? Hol késleltetik az adatszűk keresztmetszetek a döntéseket? Csak a probléma egyértelmű azonosítása után szabad a mesterséges intelligenciát potenciális megoldásként tekinteni.

Az AI portfólió kiegyensúlyozása

Ne tegyél minden tojást egy kosárba. Ehelyett keverj rövid és hosszú távú, alacsony és magas kockázatú projekteket.

Gyors siker (1-3 hónap): Használja a meglévő mesterséges intelligencia eszközöket a dokumentumfeldolgozás és a megbeszélések összefoglalóinak automatizálásához.

Stratégiai feladat (3-12 hónap): Egyedi mesterséges intelligencia megoldás létrehozása egy alapvető folyamat, például a kereslet-előrejelzés vagy a készletgazdálkodás optimalizálására.

Áttörés (12+ hónap): Teljesen új, mesterséges intelligencián alapuló üzleti modellek tesztelése, például egy teljesen automatizált beszerzési rendszer.

Átfogó integráció

A mesterséges intelligencia alapú projekteknek nem szabad elszigetelten létezniük. Egy gyárban a minőséget szabályozó mesterséges intelligencia alapú rendszer bemenetet biztosíthat egy prediktív karbantartási mesterséges intelligencia alapú rendszer számára. Az ebből származó adatok ezután segíthetnek egy másik mesterséges intelligencia alapú rendszernek az ellátási lánc optimalizálásában. Amikor a rendszerek „beszélgetnek” egymással, olyan szinergiát hoznak létre, amely sokkal nagyobb, mint az egyes projektek összege.

Sam Altman, a ChatGPT vezérigazgatója attól tart, hogy a mesterséges intelligencia lufija hamarosan kipukkad, miközben a Wall Street még mindig fogad (Fotó: DIA TV).

Van egy érdekes paradoxon: ahelyett, hogy fenyegetést jelentene, a mesterséges intelligencia buborékja a legnagyobb lehetőséget jelentheti a pragmatikus megközelítést alkalmazó vállalatok számára. A kockázati tőke hatalmas K+F-et finanszíroz, amelyet egyetlen igazgatótanács sem merne jóváhagyni.

A legfényesebb elmék otthagyják stabil munkahelyeiket, hogy olyan mesterséges intelligencia eszközöket építsenek, amelyeket később olcsón meg lehet vásárolni. Az infrastruktúra hatalmas léptékben épül, olcsóbb hozzáféréssel járó jövőt ígérve.

A buborékvita talán legnagyobb előnye, hogy figyelemelterelő. Míg a kommentátorok és a befektetők az Nvidia részvényárfolyamáról vagy a startup-értékelésekről vitatkoznak, a komoly vállalatok ideális teret kapnak a csendben való munkára. Kevesebb versennyel, kevesebb ellenőrzéssel és a határidők betartásával kell szembenézniük.

A dotcom-boom szélessávú infrastruktúrát és egy webfejlesztő generációt hagyott maga után. A mesterséges intelligencia buborékja, amikor korrigálódik vagy végül kipukkad, nagy teljesítményű GPU-klasztereket és egy tehetséges gépi tanulási mérnökök generációját hagyja maga után.

A legokosabb döntés nem az, ha elkerülöd a buborékot, hanem ha másokra bízod a tőkekockázatot, miközben te a működési előnyök learatására koncentrálsz. Minél többet beszélnek az emberek a buborékokról, annál több lehetőség nyílik meg azok számára, akik kitartóak és módszeresek.

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