Kiedy pęknie bańka sztucznej inteligencji, kto przetrwa?

(Dan Tri) - Podczas gdy Wall Street uważa, że ​​rewolucja w dziedzinie sztucznej inteligencji dopiero się zaczyna, Sam Altman – ojciec ChatGPT – ostrzega przed szaloną bańką, która może sprawić, że wielu inwestorów „spali sobie kieszenie”.

„Czy jesteśmy na etapie, w którym inwestorzy nadmiernie ekscytują się sztuczną inteligencją? Myślę, że tak” – przyznał bez ogródek Sam Altman, prezes OpenAI, podczas konferencji prasowej. W ciągu zaledwie 15 sekund powtórzył słowo „bańka” trzy razy, niczym mrożące krew w żyłach ostrzeżenie człowieka, który stoi u podstaw szaleństwa na punkcie sztucznej inteligencji.

Ale podczas gdy Altman ostrzega, na Wall Street panuje istne szaleństwo. Startupy z branży AI, zatrudniające zaledwie kilku pracowników, pozyskują setki milionów dolarów przy „szalonych” wycenach, a optymistyczni analitycy, tacy jak Dan Ives z Wedbush, twierdzą, że „rewolucja w dziedzinie AI ma miejsce dopiero w momencie powstania internetu w 1996 roku”, co oznacza początek nowej ery, a nie szczyt bańki spekulacyjnej z 1999 roku.

Po jednej stronie są ostrożni innowatorzy technologiczni, po drugiej lekkomyślni finansiści, stawiający biliony dolarów. Pomiędzy tymi dwoma przeciwstawnymi poglądami obraz jest w rzeczywistości bardziej skomplikowany. Według eksperta Faisala Hoque'a, istnieją nie jedna, ale trzy bańki spekulacyjne na rynku sztucznej inteligencji, które współistnieją równolegle, a ich zrozumienie jest kluczem do znalezienia przez firmy wyjścia, gdy nadejdzie dzień ich „pęknięcia”.

Anatomia Triady Bąbelków AI

Analityk Faisal Hoque przedstawia wyjątkową perspektywę, zgodnie z którą obecny szał na sztuczną inteligencję jest w rzeczywistości efektem nakładania się trzech różnych baniek, z których każda ma swoje własne skutki i zagrożenia.

Bańka spekulacyjna (aktywna): współczesna „tulipanowa mania”

To najbardziej widoczna bańka. Akcje Nvidii są wyceniane na 50-krotność zysków, a Tesli na oszałamiające 200-krotność. „Wielka Siódemka” firm technologicznych jest wyceniana na podstawie niemal nieograniczonych oczekiwań dotyczących przyszłości opartej na sztucznej inteligencji.

To współczesna wersja XVII-wiecznej holenderskiej „tulipanowej manii”, w której spekulanci windowali ceny aktywów znacznie powyżej ich wartości wewnętrznej, kierując się prostym przekonaniem, że ktoś inny zawsze zapłaci więcej. Główny ekonomista Apollo Global Management, Torsten Sløk, posunął się nawet do stwierdzenia, że ​​10 największych spółek z indeksu S&P 500 jest obecnie bardziej przewartościowanych niż w szczytowym okresie bańki internetowej.

Dla większości firm niezaangażowanych bezpośrednio w tę grę finansową, bańki spekulacyjne mogą wydawać się mało prawdopodobne. Jednak krach na giełdzie z pewnością spowodowałby rozległe szkody w całej gospodarce.

Bańka infrastrukturalna: wyścig o 7 bilionów dolarów i widmo „gorączki kolejowej”

Sam Altman może ostrzegać przed bańką spekulacyjną, ale powiedział również, że OpenAI jest gotowe wydać „biliony dolarów” na budowę centrów danych. Giganci tacy jak Microsoft, Google, Amazon i Meta również inwestują miliardy w procesory graficzne, systemy zasilania i infrastrukturę chłodzenia. McKinsey szacuje, że świat bierze udział w „wyścigu centrów danych” wartym nawet 7 bilionów dolarów.

Przypomina to sytuację z końca XIX wieku, kiedy inwestorzy kolejowi budowali tysiące kilometrów nadwyżek torów, aby zaspokoić popyt, który nigdy nie nadszedł. Albo, bardziej współcześnie, pod koniec lat 90., kiedy korporacje telekomunikacyjne układały światłowody przez ocean, tworząc nadmiar przepustowości, którego pełne wykorzystanie zajęło dekady.

Analityk Praetorian Capital, Harrison Kupperman, przeprowadził alarmujące obliczenia: same tegoroczne inwestycje w centra danych będą wymagały od firm technologicznych generowania dodatkowych 40 miliardów dolarów przychodów rocznie przez następną dekadę, aby pokryć amortyzację. To dwukrotność obecnych całkowitych przychodów z AI (szacowanych na 15-20 miliardów dolarów). Ta ogromna różnica to kwintesencja bańki infrastrukturalnej.

Napompowane oczekiwania: kiedy obietnice przewyższają rzeczywistość

To prawdopodobnie najbardziej niebezpieczna bańka dla firm. Media społecznościowe, gazety i sale konferencyjne pełne są plotek o transformacyjnej mocy sztucznej inteligencji. Ale rzeczywistość jest znacznie bardziej brutalna.

Niedawne badanie MIT zszokowało branżę, gdy wykazało, że 95% pilotów AI w firmach nie generuje żadnych zysków. Ta liczba pokazuje ogromną przepaść między szumem medialnym a rzeczywistą wartością.

Zdaniem ekspertów mamy do czynienia nie z jedną, a trzema bańkami pękającymi w tym samym czasie (zdjęcie: Freepik).

Lekcje z historii: Dotcom i „zima AI”

Jeśli bańka istnieje, jakie są oznaki, że może pęknąć, a nawet pęknąć? Najnowsze dane malują niepokojący obraz.

Według regularnego badania przeprowadzonego przez Biuro Spisów Ludności USA (US Census Bureau), po raz pierwszy od rozpoczęcia gromadzenia danych w listopadzie 2023 r., odsetek dużych firm (powyżej 250 pracowników) korzystających ze sztucznej inteligencji znacząco spadł w ciągu ostatnich dwóch miesięcy, z 13,5% do około 12%. Chociaż intencja korzystania z niej w ciągu najbliższych sześciu miesięcy nie zmalała, tempo wzrostu znacząco spadło.

To poważny sygnał ostrzegawczy. Pokazuje, że po początkowej fazie eksperymentów wiele firm zaczyna zdawać sobie sprawę ze złożoności i kosztów integracji sztucznej inteligencji z procesami biznesowymi. Wycofują się.

Ta walka ma wiele podobieństw do „zimy AI” z lat 80., która koncentrowała się wokół technologii „systemów eksperckich”. W tamtym czasie wiodące firmy również inwestowały w tę aplikację, z których niektóre odniosły początkowy sukces, ale później zniechęciły się wysokimi kosztami utrzymania i sztywnością systemów, które łatwo zawodziły w złożonych sytuacjach rzeczywistych.

Obecnie generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) stoi w obliczu odwrotnego problemu: nie jest zbyt sztywna, lecz zbyt elastyczna, często „halucynując” (wymyślając informacje) lub stosując nieprzewidywalne skróty. Integracja dużych modeli językowych (LLM) nie jest objęta „instrukcją obsługi”, wymaga ogromnego nakładu pracy w zakresie dostosowywania i kontroli, co utrudnia wielu firmom korzystanie z niej.

Zarówno optymiści, jak i pesymiści powołują się na bańkę internetową na poparcie swoich poglądów. To pokazuje, że lekcje historii nie są proste.

Pod koniec lat 90. firmy takie jak Pets.com przepaliły 300 milionów dolarów i zbankrutowały, a NASDAQ stracił 78% swojej wartości. Eksperci uznali internet za chwilową modę. Jednak z popiołów po cichu wyłonili się przyszli giganci. Amazon zbudował swoją sieć logistyczną, Google udoskonalił algorytm wyszukiwania, a PayPal rozwiązał problem płatności.

Przesłanie jest jasne: technologia może być przereklamowana, ale to nie neguje jej fundamentalnego znaczenia. Pęknięcie bańki nie oznacza, że ​​technologia jest bezwartościowa. Oznacza to po prostu, że zbyt wiele osób dało się ponieść emocjom i zapłaciło zbyt wysoką cenę za niesprawdzone pomysły.

Podobny scenariusz prawdopodobnie rozegra się w przypadku sztucznej inteligencji. Kiedy rynek się skoryguje, co jest niemal pewne, firmy, które podążają za „trendem”, upadną. Ale te, które skoncentrują się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych, odniosą największe sukcesy.

Strategia pragmatyka: czerpanie zysków z bańki spekulacyjnej

Co zatem powinien zrobić mądry lider biznesu w obliczu burzy? Ucieczka przed sztuczną inteligencją nie wchodzi w grę. Zamiast tego, należy podejść do niej pragmatycznie, a nawet wykorzystać chaos bańki spekulacyjnej.

Aby uniknąć pułapki „95% porażek”, odnoszące sukcesy firmy często stosują się do 3 złotych zasad:

Architektura „problem-najpierw”

Nie pytaj: „Co możemy zrobić dzięki sztucznej inteligencji?”, ale: „Jakie są największe wąskie gardła w naszych działaniach?”. Gdzie ludzie marnują czas na powtarzalne zadania? Które procesy często powodują błędy? Gdzie wąskie gardła danych opóźniają podejmowanie decyzji? Dopiero po jasnym zidentyfikowaniu problemu, warto rozważyć sztuczną inteligencję jako potencjalne rozwiązanie.

Równoważenie portfolio AI

Nie wkładaj wszystkich jajek do jednego koszyka. Zamiast tego, łącz projekty krótkoterminowe i długoterminowe, o niskim i wysokim ryzyku.

Szybkie efekty (1–3 miesiące): Wykorzystaj istniejące narzędzia AI do automatyzacji przetwarzania dokumentów i podsumowań spotkań.

Zakład strategiczny (3–12 miesięcy): Zbuduj niestandardowe rozwiązanie AI w celu optymalizacji głównego procesu, takiego jak prognozowanie popytu lub zarządzanie zapasami.

Przełom (12+ miesięcy): Testowanie zupełnie nowych modeli biznesowych opartych na sztucznej inteligencji, takich jak w pełni zautomatyzowany system zakupów.

Kompleksowa integracja

Projekty AI nie powinny istnieć w izolacji. System AI, który kontroluje jakość w fabryce, może dostarczać dane wejściowe do systemu AI do predykcyjnej konserwacji. Dane z tego systemu mogą następnie pomóc innemu systemowi AI w optymalizacji łańcucha dostaw. Kiedy systemy „komunikują się” ze sobą, tworzą synergię, która jest znacznie większa niż suma poszczególnych projektów.

Sam Altman, prezes ChatGPT, obawia się, że bańka sztucznej inteligencji pęknie, podczas gdy Wall Street wciąż zajmuje się zakładami (zdjęcie: DIA TV).

Istnieje interesujący paradoks: bańka spekulacyjna na rynku sztucznej inteligencji zamiast stanowić zagrożenie, może okazać się największą szansą dla firm, które podchodzą do tego pragmatycznie. Kapitał wysokiego ryzyka finansuje ogromne nakłady na prace badawczo-rozwojowe, na które żaden zarząd nie odważyłby się zgodzić.

Najbystrzejsze umysły porzucają stabilne posady, by tworzyć narzędzia AI, które później można tanio kupić. Infrastruktura budowana jest na masową skalę, obiecując przyszłość z tańszym dostępem.

Być może największym darem debaty o bańce spekulacyjnej jest to, że odwraca ona uwagę. Podczas gdy komentatorzy i inwestorzy są zajęci spieraniem się o cenę akcji Nvidii lub wyceny startupów, poważne firmy mają idealną przestrzeń do cichej pracy. Muszą mierzyć się z mniejszą konkurencją o talenty, mniejszą kontrolą i mniejszą presją dotrzymywania terminów.

Boom internetowy pozostawił po sobie infrastrukturę szerokopasmową i pokolenie programistów internetowych. Bańka AI, gdy się poprawi lub w końcu pęknie, pozostawi po sobie potężne klastry GPU i pokolenie utalentowanych inżynierów uczenia maszynowego.

Najmądrzejszym wyborem nie jest unikanie bańki spekulacyjnej, ale pozwolenie innym na podjęcie ryzyka kapitałowego, podczas gdy Ty skupiasz się na czerpaniu korzyści operacyjnych. Im więcej osób mówi o bańkach spekulacyjnych, tym więcej możliwości otworzy się przed tymi, którzy są wytrwali i metodyczni.

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