Botsing van Strategieë | Waarom IBM se uitvoerende hoof, Arvind Krishna, nie in Sam Altman se triljoen-dollar-visie glo nie – AGI teen nul tot een persent?
Xpert voorvrystelling
Taalkeuse 📢
Gepubliseer op: 4 Desember 2025 / Opgedateer op: 4 Desember 2025 – Outeur: Konrad Wolfenstein
Botsing van Strategieë | Waarom IBM se uitvoerende hoof, Arvind Krishna, nie in Sam Altman se triljoen-dollar-visie glo nie – AGI teen nul tot een persent? – Beeld: Xpert.Digital
Kunsmatige Algemene Intelligensie (AGI) en onvergewensgesinde wiskunde: Waarom die datasentrum-oplewing nooit kan vrugte afwerp nie.
Die 5-jaar sterftesiklus: Die onderskatte risiko vir Nvidia, Microsoft en ander.
Terwyl Silicon Valley in 'n ongekende beleggingswaansin gedompel word, met triljoene wat in die wedloop vir kunsmatige superintelligensie stroom, trek een van die wêreld se mees ervare tegnologie-uitvoerende hoofde die noodrem. IBM se uitvoerende hoof, Arvind Krishna, waarsku: Die dobbelary betaal nie af nie.
'n Goudstormloopmentaliteit heers oor die globale tegnologiesektor. Korporasies soos Microsoft, Google en Meta oortref mekaar met beleggings in nuwe datasentrums, gedryf deur die vrees om agtergelaat te word in die volgende groot tegnologiese revolusie. Die visie is duidelik: die ontwikkeling van kunsmatige algemene intelligensie (AGI) wat gelykstaande is aan of beter is as menslike intelligensie. Maar te midde van hierdie euforie styg 'n kragtige stem, nie uit die geledere van tegnologiekritici nie, maar vanuit die middelpunt van mag: Arvind Krishna, uitvoerende hoof van IBM.
In 'n nugtere analise gebaseer op suiwer rekenkunde, ontmantel Krishna die heersende Silicon Valley-narratief. Sy waarskuwing is so eenvoudig as wat dit skrikwekkend is: Infrastruktuurkoste ontplof terwyl hardeware vinniger verouderd raak as wat dit afgeskryf kan word. Krishna praat van beleggingsbedrae van tot agt triljoen Amerikaanse dollar wat nodig sou wees om die huidige trajek van AGI-ontwikkeling voort te sit – 'n bedrag wat selfs die wêreld se rykste maatskappye finansieel bankrot kan maak as die beloofde astronomiese winste nie realiseer nie.
Maar Krishna se kritiek is nie beperk tot finansiële syfers nie. Hy bevraagteken die tegnologiese basis van die hype self. Terwyl Sam Altman en OpenAI die aankoms van superintelligensie as byna onvermydelik uitbeeld, stel Krishna die waarskynlikheid om hierdie doelwit met vandag se grootskaalse taalmodelleringstegnologie te bereik, op 'n ontnugterende nul tot een persent.
Staan ons voor die grootste wanbelegging in die ekonomiese geskiedenis? Is die KI-oplewing 'n borrel wat op die punt staan om te bars, of kyk skeptici oor die hoof die transformerende potensiaal wat buite die balansstate lê? Die volgende artikel ondersoek die argumente, die meedoënlose wiskunde van datasentrum-ekonomie en die fundamentele konflik tussen die visionêres van 'n "alles-of-niks"-benadering en die voorstanders van pragmatiese realisme.
Geskik vir:
Waarom IBM se uitvoerende hoof die einde van die duurste eksperiment in die tegnologiegeskiedenis voorspel
Die globale tegnologiesektor staar moontlik een van die grootste wanbeleggings in die ekonomiese geskiedenis in die gesig. Terwyl maatskappye soos Microsoft, Amazon, Meta en Google honderde miljarde dollars in die bou van kunsmatige intelligensie-infrastruktuur pomp, styg 'n waarskuwende stem uit die hart van die IT-bedryf. Arvind Krishna, uitvoerende hoof van IBM en sedert 1990 by die maatskappy, het 'n fundamentele ekonomiese analise in 'n onderhoud met The Verge se Decoder-podsending laat in November 2025 aangebied wat die euforie rondom kunsmatige algemene intelligensie kan verpletter.
Sy stellings, wat op 30 November en 1 Desember 2025 gepubliseer is, raak die kern van 'n debat wat toenemend momentum kry in direksiesale en ontlederskringe. Krishna praat nie oor teoretiese risiko's of filosofiese bekommernisse nie, maar oor konkrete finansiële onmoontlikhede wat die huidige beleggingsmodel in die KI-sektor in twyfel trek. Sy berekeninge laat selfs optimistiese bedryfswaarnemers huiwer, aangesien dit gebaseer is op eenvoudige rekenkunde en gesonde sakebeginsels.
Geskik vir:
Die genadelose wiskunde van datasentrum-ekonomie
Krishna begin sy analise met 'n nugtere beoordeling van die huidige kostesituasie. 'n Datasentrum met 'n kapasiteit van een gigawatt bring kapitaaluitgawes van 80 miljard Amerikaanse dollar volgens vandag se standaarde mee. Hierdie syfer sluit nie net die fisiese infrastruktuur en geboue in nie, maar ook al die tegniese toerusting, van bedieners en netwerkkomponente tot die hoogs gespesialiseerde grafiese verwerkers wat vir KI-berekeninge benodig word.
Die tegnologiebedryf het die afgelope maande tot massiewe uitbreiding verbind. Verskeie maatskappye het in die openbaar planne aangekondig om tussen 20 en 30 gigawatt se bykomende rekenaarkapasiteit te bou. Teen huidige koste per gigawatt sal dit lei tot totale beleggings van minstens $1,5 triljoen. Hierdie bedrag is rofweg gelykstaande aan Tesla se huidige markkapitalisasie en illustreer die blote omvang van die onderneming.
Maar die berekening word selfs meer drasties wanneer die ambisies in die konteks van die verlangde kunsmatige algemene intelligensie oorweeg word. Krishna skat dat die pad na ware AGI ongeveer 100 gigawatt rekenaarkrag sou vereis. Hierdie skatting is gebaseer op ekstrapolasies van huidige opleidingsvereistes vir groot taalmodelle en neem die eksponensieel toenemende kompleksiteit wat met elke ontwikkelingstap gepaardgaan, in ag. Teen $80 miljard per gigawatt sou die beleggingsuitgawe 'n verstommende agt triljoen Amerikaanse dollar beloop.
Hierdie beleggingsyfer is egter slegs die helfte van die storie. Krishna wys op 'n faktor wat dikwels in openbare diskoers oor die hoof gesien word: die koste van kapitaal. Met 'n belegging van agt triljoen Amerikaanse dollars, sal maatskappye jaarliks ongeveer 800 miljard Amerikaanse dollars in wins moet genereer net om die rente op die geïnvesteerde kapitaal te dek. Hierdie syfer veronderstel 'n konserwatiewe rentekoers van tien persent, wat die koste van kapitaal, risikopremies en beleggersverwagtinge weerspieël.
Die vyfjaar-doodsiklus van KI-hardeware
'n Kernpunt in Krishna se argument het betrekking op die lewensduur van die geïnstalleerde hardeware. Die hele rekenaarkapasiteit moet binne vyf jaar ten volle benut word, aangesien die geïnstalleerde hardeware dan van die hand gesit en vervang moet word. Hierdie assessering stem ooreen met waarnemings uit die bedryf en is die onderwerp van intense debat in finansiële kringe.
Die bekende belegger Michael Burry, bekend vir sy akkurate voorspellings van die 2008 finansiële krisis, het soortgelyke bekommernisse in November 2025 geopper. Burry voer aan dat groot tegnologiemaatskappye die werklike lewensduur van hul KI-hardeware oorskat en sodoende hul waardevermindering kunsmatig laag hou. Hy verwag dat grafiese verwerkers en gespesialiseerde KI-skyfies in die praktyk slegs vir twee tot drie jaar ekonomies lewensvatbaar sal bly voordat hulle deur nuwer, kragtiger generasies verouderd gemaak word.
Die vinnige ontwikkeling in die halfgeleiersektor ondersteun hierdie siening. Nvidia, die dominante verskaffer van KI-skyfies, stel nuwe verwerkergenerasies ongeveer elke 12 tot 18 maande vry. Elke generasie bied beduidende prestasieverbeterings, wat ouer modelle vinnig onekonomies maak. Terwyl 'n konvensionele bediener in 'n datasentrum maklik vir ses jaar of langer gebruik kan word, geld verskillende reëls vir KI-spesifieke hardeware.
In die praktyk is die prentjie meer genuanseerd. Sommige maatskappye het hul waardeverminderingstydperke aangepas. Aan die begin van 2025 het Amazon die geraamde nuttige lewensduur van sommige bedieners van ses tot vyf jaar verkort, met verwysing na die versnelde ontwikkeling op die gebied van KI. Hierdie aanpassing sal die maatskappy se bedryfsinkomste met ongeveer $700 miljoen in 2026 verminder. Meta, aan die ander kant, het die waardeverminderingstydperk vir bedieners en netwerktoerusting tot 5,5 jaar verleng, wat waardeverminderingskoste met $2,9 miljard in 2025 verminder het.
Hierdie verskillende strategieë illustreer dat selfs maatskappye wat miljarde in KI-hardeware belê, onseker is oor hoe lank hul beleggings ekonomies lewensvatbaar sal bly. Die vyfjaar-scenario wat Krishna beskryf, val binne die optimistiese reeks van hierdie ramings. As die werklike nuttige lewensduur nader aan die twee tot drie jaar is wat deur Burry voorspel is, sal waardeverminderingskoste, en dus die druk op winsgewendheid, aansienlik toeneem.
Die onmoontlikheid van winsgewende opbrengste
Die verband tussen hierdie twee faktore lei Krishna na sy sentrale argument. Hy glo dat die kombinasie van enorme kapitaalkoste en kort lewensiklusse dit onmoontlik maak om 'n redelike opbrengs op belegging te behaal. Met beleggingskoste van agt triljoen Amerikaanse dollar en die behoefte om 800 miljard Amerikaanse dollar in jaarlikse wins te genereer net om kapitaalkoste te dek, sal 'n KI-stelsel inkomste moet genereer op 'n skaal wat verreweg die huidige realisties lyk.
Ter vergelyking het Alphabet, Google se moedermaatskappy, 'n totale inkomste van ongeveer $350 miljard in 2024 gehad. Selfs as 'n aggressiewe groei van 12 persent per jaar aanvaar word, sal inkomste teen 2029 tot ongeveer $577 miljard styg. Die totale inkomste wat benodig word om KI-beleggings te regverdig, sal hierdie syfer ver oorskry.
OpenAI, die maatskappy agter ChatGPT, projekteer 'n geannualiseerde inkomste van meer as $20 miljard vir 2025 en verwag om teen 2030 honderde miljarde dollars te bereik. Die maatskappy het oor die volgende agt jaar ooreenkomste ter waarde van ongeveer $1,4 triljoen onderteken. Maar selfs hierdie ambisieuse syfers laat vrae ontstaan. Ontleders by HSBC modelleer dat OpenAI tussen die einde van 2025 en 2030 $792 miljard aan wolk- en KI-infrastruktuurkoste sal aangaan, met totale rekenaarkapasiteitsverbintenisse wat moontlik teen 2033 sowat $1,4 triljoen sal bereik.
HSBC-ontleders voorspel dat OpenAI se kumulatiewe vrye kontantvloei tot 2030 negatief sal bly, wat 'n finansieringstekort van $207 miljard tot gevolg sal hê. Hierdie gaping sal gevul moet word deur bykomende skuld, ekwiteit of meer aggressiewe inkomstegenerering. Die vraag is nie net of OpenAI winsgewend kan word nie, maar of sy hele sakemodel, wat staatmaak op massiewe datasentrumbeleggings, selfs lewensvatbaar is.
Die verdwynend klein waarskynlikheid van AGI
Krishna voeg 'n tegnologiese dimensie by sy ekonomiese kritiek wat selfs meer fundamenteel is. Hy skat die waarskynlikheid dat huidige tegnologieë tot kunsmatige algemene intelligensie sal lei op tussen nul en een persent. Hierdie assessering is merkwaardig omdat dit nie gebaseer is op filosofiese oorwegings nie, maar eerder op 'n nugtere evaluering van die tegniese vermoëns en beperkings van groot taalmodelle.
Alhoewel die definisie van AGI kontroversieel is, verwys dit in sy kern na KI-stelsels wat menslike kognitiewe vermoëns oor die hele spektrum kan bereik of oortref. Dit sou beteken dat 'n stelsel nie net kundige kennis in spesifieke gebiede demonstreer nie, maar ook in staat is om kennis van een gebied na 'n ander oor te dra, nuwe situasies te verstaan, probleme kreatief op te los en voortdurend te verbeter sonder om vir elke nuwe taak heropgelei te word.
Krishna voer aan dat groot taalmodelle, wat die kern van die huidige KI-rewolusie vorm, fundamentele beperkings het. Hierdie modelle is gebaseer op statistiese patrone in massiewe teksdatastelle en kan indrukwekkend presteer in taalgebaseerde take. Hulle kan samehangende tekste genereer, vrae beantwoord en selfs programkode skryf. Maar hulle verstaan nie werklik wat hulle doen nie. Hulle het nie 'n wêreldmodel, 'n konsep van oorsaaklikheid en 'n werklike kapasiteit vir abstraksie nie.
Hierdie beperkings manifesteer op verskeie gebiede. Taalmodelle hallusineer gereeld, wat beteken dat hulle feite uitdink wat aanneemlik klink, maar vals is. Hulle sukkel met meerfasige logiese redenasie en misluk dikwels met take wat triviaal vir mense is as daardie take nie in hul opleidingsdatastel ingesluit is nie. Hulle het nie episodiese geheue nie en kan nie uit hul eie foute leer sonder om weer op te lei nie.
Wetenskaplikes en navorsers uit verskeie velde deel toenemend hierdie skeptisisme. Marc Benioff, uitvoerende hoof van Salesforce, het in November 2025 soortgelyke skeptisisme oor AGI uitgespreek. In 'n podsending het hy die AGI-term as potensieel misleidend beskryf en die tegnologiebedryf gekritiseer omdat hulle onder 'n soort hipnose verkeer rakende die dreigende vermoëns van KI. Benioff het beklemtoon dat hoewel huidige stelsels indrukwekkend is, hulle geen bewussyn of ware begrip besit nie.
Yann LeCun, senior KI-wetenskaplike by Meta, voer aan dat groot taalmodelle nooit tot AGI sal lei nie, ongeag hoeveel hulle geskaal word. Hy pleit vir alternatiewe benaderings wat verder gaan as suiwer teksvoorspelling, insluitend multimodale wêreldmodelle wat nie net teks verwerk nie, maar ook visuele en ander sensoriese inligting integreer om interne voorstellings van die wêreld te bou.
Ons Amerikaanse kundigheid in sake-ontwikkeling, verkope en bemarking
Ons Amerikaanse kundigheid in sake-ontwikkeling, verkope en bemarking - Beeld: Xpert.Digital
Bedryfsfokus: B2B, digitalisering (van KI tot XR), meganiese ingenieurswese, logistiek, hernubare energie en nywerheid
Meer daaroor hier:
'n Onderwerpsentrum met insigte en kundigheid:
- Kennisplatform oor die globale en streeksekonomie, innovasie en bedryfspesifieke tendense
- Versameling van ontledings, impulse en agtergrondinligting uit ons fokusareas
- 'n Plek vir kundigheid en inligting oor huidige ontwikkelinge in besigheid en tegnologie
- Onderwerpsentrum vir maatskappye wat wil leer oor markte, digitalisering en bedryfsinnovasies
KI-borrel of enjin van die toekoms? Die gevaarlike gaping tussen beleggings, energieverbruik en werklike winste.
Die nodige tegnologiese deurbraak
Krishna glo dat die bereiking van AGI meer tegnologieë sal vereis as wat die huidige pad van groot taalmodelle kan bied. Hy stel voor dat die integrasie van harde kennis met taalmodelle 'n lewensvatbare benadering kan wees. Met harde kennis bedoel hy gestruktureerde, eksplisiete kennis oor oorsaaklike verwantskappe, fisiese wette, wiskundige beginsels en ander vorme van kennis wat verder gaan as statistiese korrelasies.
Hierdie perspektief stem ooreen met navorsing op die gebied van neuro-simboliese KI, wat poog om die patroonherkenningssterkpunte van neurale netwerke te kombineer met die logiese vermoëns van simboliese KI-stelsels. Simboliese KI, gebaseer op reëls en logiese inferensie, was dominant in die vroeë dekades van KI-navorsing, maar is in onlangse jare deur neurale benaderings verbygesteek. Die hibridisering van beide benaderings kan teoreties stelsels produseer wat in staat is tot beide leer en logiese redenasie.
Ander belowende navorsingsrigtings sluit in beliggaamde KI, waar stelsels leer deur interaksie met 'n fisiese of gesimuleerde omgewing; deurlopende leer, waar stelsels hul vermoëns kan uitbrei sonder om vorige kennis te verloor; en intrinsiek gemotiveerde stelsels wat op hul eie verken en leer.
Selfs met hierdie bykomende tegnologieë bly Krishna versigtig. As hy gevra word of hierdie uitgebreide benadering tot AGI kan lei, sal hy slegs met "miskien" antwoord. Hierdie waarskuwing beklemtoon die onsekerheid wat selfs onder kundiges bestaan wat al dekades lank met KI werk. Die ontwikkeling van AGI is nie bloot 'n kwessie van rekenaarkrag of datavolume nie, maar mag fundamentele nuwe insigte in die aard van intelligensie self vereis.
Geskik vir:
Die paradoks van produktiewe KI vandag
Ten spyte van sy skeptisisme oor AGI en die ekonomie van massiewe datasentrumbeleggings, is Krishna geensins 'n KI-pessimis nie. Inteendeel, hy praat entoesiasties oor huidige KI-instrumente en hul impak op die sakewêreld. Hy is oortuig dat hierdie tegnologieë triljoene dollars in produktiwiteitspotensiaal binne maatskappye sal ontsluit.
Hierdie onderskeid is sentraal tot die begrip van sy posisie. Krishna twyfel nie aan die waarde van KI per se nie, maar eerder aan die ekonomiese lewensvatbaarheid van die spesifieke pad wat die bedryf geneem het. Vandag se KI-stelsels, veral groot taalmodelle, kan reeds beduidende produktiwiteitswinste in baie gebiede moontlik maak sonder om agt triljoen Amerikaanse dollar in infrastruktuur te benodig.
IBM self bied 'n treffende voorbeeld van hierdie produktiwiteitswinste. Sedert Januarie 2023 het die maatskappy KI en outomatisering omvattend binne sy eie bedrywighede geïmplementeer en verwag om teen die einde van 2025 produktiwiteitswinste van $4,5 miljard te behaal. Hierdie inisiatief, wat IBM Client Zero noem, het die ontplooiing van hibriede wolkinfrastruktuur, KI- en outomatiseringstegnologieë, en konsultasie-kundigheid oor verskeie sake-eenhede ingesluit.
Die konkrete resultate van hierdie transformasie is indrukwekkend. IBM het KI-aangedrewe gereedskap in kliëntediens geïmplementeer wat 70 persent van navrae oplos en die oplossingstyd met 26 persent verbeter. In alle sake-eenhede is ongeveer 270 000 werknemers toegerus met agentiese KI-stelsels wat komplekse werkvloeie orkestreer en menslike werkers ondersteun.
Hierdie tipe KI-toepassing vereis nie massiewe nuwe datasentrums nie, maar kan voortbou op bestaande infrastruktuur. Dit fokus op spesifieke gebruiksgevalle waar KI aantoonbare verbeterings lewer, eerder as die hipotetiese ontwikkeling van algemene intelligensie. Dit is die kern van Krishna se argument: Die tegnologie is waardevol en transformerend, maar die huidige benadering om triljoene te belê in die nastrewing van algemene intelligensie is nie ekonomies volhoubaar nie.
Studies deur McKinsey beraam dat generatiewe KI die potensiaal het om jaarliks tussen $2,6 triljoen en $4,4 triljoen in ekonomiese waarde te skep oor 63 geanaliseerde gebruiksgevalle. Wanneer die impak van die inbedding van generatiewe KI in sagteware wat tans vir ander take gebruik word, in ag geneem word, kan hierdie skatting rofweg verdubbel. Hierdie produktiwiteitswinste kan die jaarlikse arbeidsproduktiwiteitsgroei met 0,1 tot 0,6 persentasiepunte teen 2040 verhoog.
Die uiteenlopende strategieë van die tegnologiereuse
Terwyl Krishna sy kommer uitspreek, verdubbel ander tegnologiereuse hul weddenskappe op KI-infrastruktuur. Die besteding van die Groot Vier illustreer die omvang van hierdie beleggingsiklus. Microsoft beplan om ongeveer $80 miljard te bestee aan die bou van KI-geaktiveerde datasentrums in die fiskale jaar 2025, met meer as die helfte van daardie belegging wat vir die Verenigde State geoormerk is.
Amazon het kapitaaluitgawes van ongeveer $125 miljard vir 2025 aangekondig, met die meerderheid geoormerk vir KI en verwante infrastruktuur vir Amazon Web Services. Die maatskappy het reeds aangedui dat besteding in 2026 selfs hoër sal wees. Meta Platforms verwag kapitaaluitgawes van tussen $70 miljard en $72 miljard vir 2025, 'n toename van sy vorige skatting van $66 miljard tot $72 miljard. Vir 2026 het die maatskappy aangedui dat besteding aansienlik hoër sal wees.
Alphabet, Google se moedermaatskappy, verwag kapitaaluitgawes van tussen $91 miljard en $93 miljard vir 2025, teenoor 'n vorige voorspelling van $85 miljard. Gesamentlik beplan hierdie vier maatskappye om tussen $350 miljard en $400 miljard in 2025 te bestee, meer as dubbel wat twee jaar gelede bestee is.
Hierdie massiewe beleggings vind plaas in 'n omgewing waar werklike inkomste uit KI-dienste steeds ver onder verwagtinge is. OpenAI rapporteer geannualiseerde inkomste van meer as $20 miljard, maar bly onwinsgewend. Microsoft genereer ongeveer $13 miljard in jaarlikse KI-inkomste, met 'n jaar-tot-jaar groei van 175 persent, terwyl Meta nie 'n enkele dollar se direkte KI-inkomste kan rapporteer nie.
Die verskil tussen belegging en inkomste is opvallend. Morgan Stanley skat dat die KI-bedryf teen 2028 ongeveer drie triljoen Amerikaanse dollar aan datasentrums sal bestee. In vergelyking is die huidige inkomste weglaatbaar. 'n MIT-studie van Julie 2025 het bevind dat ongeveer 95 persent van maatskappye wat in KI belê het, geen geld uit die tegnologie gemaak het nie. Die gekombineerde totale uitgawes van hierdie maatskappye word op ongeveer 40 miljard Amerikaanse dollar geraam.
Die groeiende stemme van skeptisisme
Krishna se waarskuwing is deel van 'n groeiende koor van skeptiese stemme uit verskeie sektore van die tegnologie- en finansiële wêrelde. Hierdie bekommernisse fokus nie net op onmiddellike ekonomiese voordele nie, maar ook op sistemiese risiko's wat voortspruit uit huidige beleggingsdinamika.
Ekonome wys daarop dat die KI-sektor vir ongeveer twee derdes van die Amerikaanse BBP-groei in die eerste helfte van 2025 verantwoordelik was. 'n Analise deur JPMorgan Asset Management toon dat KI-besteding aan datasentrums meer tot ekonomiese groei bygedra het as die gekombineerde verbruik van honderde miljoene Amerikaanse verbruikers. Harvard-ekonoom Jason Furman het bereken dat sonder datasentrums die BBP-groei in die eerste helfte van 2025 slegs 0,1 persent sou gewees het.
Hierdie konsentrasie van groei op 'n enkele sektor hou risiko's in. Daron Acemoglu, 'n ekonoom by MIT en die 2024 Nobelpryswenner in Ekonomie, voer aan dat die werklike impak van KI aansienlik kleiner kan wees as wat bedryfsvoorspellings aandui. Hy skat dat miskien slegs vyf persent van poste in die volgende tien jaar deur KI vervang sal word, veel minder as die entoesiastiese voorspellings van sommige tegnologieleiers.
Kommer oor 'n borrel word deur verskeie faktore verhoog. Tegnologiemaatskappye gebruik toenemend finansiële instrumente wat bekend staan as spesiale doelvoertuie (SPV's) om miljarde dollars se uitgawes van hul balansstate af te hou. Hierdie Wall Street-befondsde SPV's dien as dopmaatskappye vir die bou van datasentrums. Hierdie praktyk laat vrae ontstaan oor deursigtigheid en die werklike risiko wat die maatskappye dra.
Sundar Pichai, uitvoerende hoof van Alphabet, het die KI-beleggingsoplewing as 'n buitengewone oomblik in 'n BBC-onderhoud in November 2025 beskryf, maar ook 'n sekere irrasionaliteit erken wat die huidige KI-oplewing gepaardgaan. Hy het gewaarsku dat elke maatskappy geraak sou word as die KI-borrel sou bars. Selfs Sam Altman, uitvoerende hoof van OpenAI en een van die mees prominente KI-voorstanders, het in Augustus 2025 erken dat KI moontlik in 'n borrel is, en marktoestande vergelyk met dié van die dot-com-oplewing en beklemtoon dat baie intelligente mense te opgewonde raak oor 'n kern van waarheid.
Geskik vir:
Die energiekwessie as 'n beperkende faktor
Nog 'n fundamentele probleem, wat Krishna nie eksplisiet aanspreek nie, maar implisiet in sy kosteberekeninge is, het betrekking op energievoorsiening. 'n Datasentrum van 100 gigawatt sal ongeveer 20 persent van die Verenigde State se totale elektrisiteitsopwekking benodig. Dit is nie 'n triviale uitdaging nie, maar 'n potensiële knelpunt wat die hele visie in gevaar kan stel.
Die Internasionale Energie-agentskap voorspel dat die wêreldwye elektrisiteitsvraag van datasentrums teen 2030 meer as kan verdubbel, van ongeveer 415 terawatt-uur in 2024 tot tussen 900 en 1 000 terawatt-uur. KI kan teen 2030 verantwoordelik wees vir 35 tot 50 persent van datasentrums se elektrisiteitsverbruik. In die Verenigde State word verwag dat datasentrums se elektrisiteitsvraag teen 2035 van 35 gigawatt tot 78 gigawatt sal toeneem, wat 8,6 persent van die land se elektrisiteitsverbruik verteenwoordig.
Hierdie vraag kom op 'n tydstip wanneer baie lande probeer om hul kragnetwerke te dekarboniseer en die aandeel van hernubare energie te verhoog. Die uitdaging is dat datasentrums 'n konstante kragtoevoer benodig, 24 uur per dag, 365 dae per jaar. Dit maak die oorgang na hernubare energie meer kompleks, aangesien wind- en sonkrag intermitterend is en stooroplossings of rugsteunkapasiteit benodig.
Koolstofvrystellings van datasentrums sal na verwagting styg van 212 miljoen ton in 2023 tot moontlik 355 miljoen ton teen 2030, hoewel hierdie syfer aansienlik wissel na gelang van die spoed van skoon energie-oplossings en doeltreffendheidsverbeterings. 'n Enkele KI-gegenereerde beeldgenereringsproses verbruik soveel elektrisiteit as om 'n slimfoon volledig te laai. Die verwerking van een miljoen tokens produseer soveel koolstofdioksied as 'n petrol-aangedrewe motor wat 8 tot 32 kilometer ry.
Generatiewe KI benodig ongeveer sewe tot agt keer meer energie as tradisionele rekenaarladings. Die opleiding van groot KI-modelle kan soveel elektrisiteit verbruik as honderde huishoudings oor etlike maande. Hierdie energie-intensiteit beteken dat selfs al sou die finansiële hulpbronne beskikbaar wees om massiewe datasentrums te bou, die fisiese infrastruktuur om hierdie fasiliteite aan te dryf dalk nie betyds gereed wees nie.
Geskik vir:
Alternatiewe tegnologiese paaie en hul betekenis
Die debat rondom die beperkings van grootskaalse taalmodelle het gelei tot verhoogde navorsingspogings in alternatiewe velde. Kwantumrekenaars word deur sommige gesien as 'n potensiële deurbraak wat huidige beperkings kan oorkom. In Oktober 2025 het Google sy Willow-kwantumskyfie onthul, wat 'n verifieerbare kwantumvoordeel behaal het. Dit was 'n mylpaal wat die grense van klassieke fisika oortref het en nuwe moontlikhede in velde soos medisyne, energie en KI oopgemaak het.
Kwantumrekenaars werk op heeltemal ander beginsels as klassieke rekenaars. Hulle gebruik kwantumbitte, of qubits, wat gelyktydig in verskeie toestande kan bestaan, wat parallelle berekeninge op 'n skaal moontlik maak wat onmoontlik is met konvensionele stelsels. Kwantumrekenaars staar egter beduidende uitdagings in die gesig, veral dekoherensie, wat die stabiliteit van qubits beïnvloed.
Onlangse deurbrake in kwbit-stabilisering dui daarop dat skaalbare kwantumrekenaars binne die volgende paar jaar 'n werklikheid kan wees. Maatskappye soos PsiQuantum beplan om kwantumrekenaars wat 10 000 keer groter as Willow is, voor die einde van hierdie dekade in werking te stel – rekenaars wat groot genoeg is om belangrike vrae oor materiale, medisyne en die kwantumaspekte van die natuur aan te pak.
Die konvergensie van kwantumrekenaars en kunsmatige intelligensie kan teoreties nuwe moontlikhede oopmaak. Kwantumalgoritmes het meer as 200-voudig verbeter in die simulasie van belangrike medisyne en materiale. Sommige spekuleer dat die kombinasie van AGI en kwantumrekenaars binne een tot twee jaar moontlik kan wees, gevolg deur kunsmatige superintelligensie binne vyf jaar.
Ander belowende navorsingsrigtings sluit in optiese rekenaarargitekture wat lig in plaas van elektrisiteit gebruik om skyfies aan te dryf. 'n Argitektuur genaamd Parallelle Optiese Matriks-Matriksvermenigvuldiging, wat in November 2025 onthul is, kan een van die grootste knelpunte in huidige KI-ontwikkeling uitskakel. Anders as vorige optiese metodes, voer dit verskeie tensorbewerkings gelyktydig met 'n enkele laserpuls uit, wat die verwerkingspoed aansienlik kan verhoog.
IBM se strategiese posisionering
Krishna se posisie is veral interessant wanneer dit in die konteks van IBM se strategie beskou word. In onlangse jare het IBM bewustelik sy fokus verskuif weg van 'n suiwer hardeware- en infrastruktuurbesigheid na ondernemingsagteware, wolkdienste en konsultasie. Die maatskappy het groot dele van sy tradisionele IT-besigheid verkoop en eerder op hibriede wolkoplossings en KI-toepassings vir besighede gekonsentreer.
Hierdie strategiese rigting verskil fundamenteel van die benaderings van Microsoft, Amazon, Google en Meta, wat almal swaar belê in die bou van hul eie infrastruktuur. IBM fokus eerder daarop om maatskappye te help om KI op hul eie terme te ontplooi, met deursigtigheid, keuse en buigsaamheid. Hierdie filosofie weerspieël 'n oortuiging dat nie elke maatskappy 'n enkele publieke wolk sal gebruik nie en dat veral gereguleerde nywerhede en maatskappye buite die Verenigde State hibriede benaderings sal verkies.
Krishna se kritiek op die massiewe infrastruktuurbeleggings kan dus ook verstaan word as 'n implisiete verdediging van IBM se benadering. Indien die nastrewing van AGI deur middel van triljoene dollars in datasentrumbeleggings inderdaad nie ekonomies lewensvatbaar is nie, dan sou dit IBM se strategie bevestig om te fokus op spesifieke, waardeskeppende gebruiksgevalle wat op bestaande of matig uitgebreide infrastruktuur kan voortbou.
Terselfdertyd is IBM sterk betrokke by gebiede soos kwantumrekenaars, wat moontlik die volgende tegnologiese golf kan verteenwoordig. Die maatskappy belê aansienlik in die ontwikkeling van kwantumrekenaars en werk aan vennootskappe met ander tegnologiemaatskappye om hierdie tegnologie te bevorder. Dit dui daarop dat Krishna nie teen innovasie of ambisieuse tegnologiese doelwitte is nie, maar eerder teen 'n spesifieke benadering wat hy as ekonomies onlewensvatbaar beskou.
🎯🎯🎯 Benut Xpert.Digital se uitgebreide, vyfvoudige kundigheid in 'n omvattende dienspakket | BD, O&O, XR, PR & Digitale Sigbaarheidsoptimalisering
Trek voordeel uit Xpert.Digital se uitgebreide, vyfvoudige kundigheid in 'n omvattende dienspakket | O&O, XR, PR & Digitale Sigbaarheidsoptimalisering - Beeld: Xpert.Digital
Xpert.Digital het diepgaande kennis van verskeie industrieë. Dit stel ons in staat om pasgemaakte strategieë te ontwikkel wat presies aangepas is vir die vereistes en uitdagings van jou spesifieke marksegment. Deur voortdurend markneigings te ontleed en bedryfsontwikkelings te volg, kan ons met versiendheid optree en innoverende oplossings bied. Deur die kombinasie van ervaring en kennis, genereer ons toegevoegde waarde en gee ons kliënte 'n beslissende mededingende voordeel.
Meer daaroor hier:
Produktiwiteit ja, AGI nee: Waarom geteikende KI-projekte meer winsgewend kan wees as megamodelle
Die perspektief van OpenAI-leierskap
Krishna se skeptisisme staan in direkte kontras met die openbare verklarings van Sam Altman, die uitvoerende hoof van OpenAI. Altman het herhaaldelik beklemtoon dat OpenAI bereid is om massiewe beleggings te maak om AGI te bereik. Die maatskappy het oor die volgende agt jaar ooreenkomste van ongeveer $1,4 triljoen aangegaan, insluitend beduidende transaksies met Oracle, Broadcom en ander vennote.
Altman voorspel dat OpenAI teen 2030 geannualiseerde inkomste van honderde miljarde Amerikaanse dollars sal behaal. Hierdie projeksie is gebaseer op die aanname dat die vraag na KI-dienste eksponensieel sal groei namate die stelsels kragtiger word. OpenAI se sakemodel hang af van maatskappye en individue wat bereid is om aansienlike bedrae te betaal vir toegang tot gevorderde KI-vermoëns.
Krishna het in die podsending gesê dat hy Altman se perspektief verstaan, maar dit nie deel nie. Dit is 'n merkwaardig diplomatiese manier om dit te stel, wat daarop dui dat hy OpenAI se visie respekteer, maar fundamenteel verskillende aannames maak oor die tegnologiese uitvoerbaarheid en ekonomiese lewensvatbaarheid daarvan. Krishna beantwoord die vraag of OpenAI 'n opbrengs op sy beleggings kan genereer met 'n duidelike "nee".
Hierdie meningsverskil verteenwoordig 'n fundamentele konflik in die tegnologiebedryf tussen diegene wat in 'n dreigende transformerende AGI glo en bereid is om astronomiese bedrae te belê, en diegene wat meer skepties is en 'n inkrementele, meer ekonomies volhoubare benadering verkies.
Geskik vir:
Die rol van waardeverminderingsbeleid en rekeningkundige standaarde
Die debat rondom die werklike bruikbare lewensduur van KI-hardeware laat fundamentele vrae ontstaan oor rekeningkunde en deursigtigheid. Die manier waarop maatskappye hul bates afskryf, beïnvloed direk hul gerapporteerde winste en gevolglik aandeelpryse en waardasies.
Michael Burry voer aan dat groot tegnologiemaatskappye die nuttige lewensduur van hul KI-skyfies oorskat om waardevermindering laag te hou en winste op te blaas. Byvoorbeeld, as Meta $5 miljard aan 'n nuwe Nvidia Blackwell-bedienerrak in 2025 bestee en dit oor 5,5 jaar afskryf, sal die jaarlikse waardeverminderingskoste oor ongeveer $909 miljoen versprei word. As die werklike nuttige lewensduur egter slegs drie jaar is, behoort die jaarlikse waardevermindering ongeveer $1,67 miljard te wees – 'n beduidende verskil.
Burry skat dat hierdie verlengde lewensduur die winste van verskeie groot maatskappye met 'n totaal van $176 miljard tussen 2026 en 2028 kan verhoog. Nvidia het hierdie bewerings in 'n interne memo in November 2025 betwis en aangevoer dat hiperskalers GPU's oor 'n tydperk van vier tot ses jaar depresieer gebaseer op werklike lewensduur en gebruikstendense. Die maatskappy het daarop gewys dat ouer GPU's, soos die A100 wat in 2020 vrygestel is, steeds teen hoë gebruiksyfers gebruik word en beduidende ekonomiese waarde behou.
Die werklikheid lê waarskynlik iewers tussenin. GPU's kan beslis fisies vir meer as drie jaar funksioneer, maar hul ekonomiese waarde kan vinnig daal namate nuwer, meer doeltreffende modelle die mark betree. 'n Sleutelfaktor is die waterval van waarde: ouer GPU's, wat nie meer optimaal is vir die opleiding van die nuutste modelle nie, kan steeds nuttig wees vir inferensietake en die uitvoering van reeds opgeleide modelle. Hulle kan ook vir minder veeleisende toepassings gebruik word of op sekondêre markte verkoop word.
Hierdie nuanses maak 'n duidelike assessering moeilik. CoreWeave, 'n KI-gefokusde wolkverskaffer, het die waardeverminderingstydperk vir sy GPU's in Januarie 2023 van vier tot ses jaar verleng. Kritici sien hierdie besluit as 'n poging om winsgewendheid kunsmatig te verbeter. Voorstanders, aan die ander kant, voer aan dat die werklike gebruik van die hardeware langer tydperke regverdig.
Die sosiale en politieke dimensies
Die debat rondom KI-beleggings het ook 'n politieke en sosiale dimensie. David Sacks, 'n waagkapitalis en Withuis-adviseur oor kriptogeldeenhede en KI, het in November 2025 gewaarsku dat 'n ommekeer van die KI-beleggingsoplewing 'n resessie inhou. Sy bewoording dui daarop dat die ekonomie so afhanklik van KI-beleggings geword het dat 'n stilstand of beduidende verlangsaming aansienlike makro-ekonomiese gevolge sou hê.
Hierdie afhanklikheid laat die vraag ontstaan of die samelewing homself in 'n situasie gemaneuvreer het waar dit gedwing word om aan te hou belê, ongeag sy ekonomiese lewensvatbaarheid, bloot om 'n skielike skok te vermy. Dit sou 'n klassieke borreldinamika wees, waar rasionele ekonomiese oorwegings oorskadu word deur die vrees vir die gevolge van 'n barsende borrel.
Die konsentrasie van beleggings en hulpbronne op KI laat ook vrae ontstaan oor geleentheidskoste. Die triljoene wat na KI-datasentrums vloei, kan teoreties gebruik word vir ander maatskaplike prioriteite, van die verbetering van onderwysstelsels en die uitbreiding van hernubare energie tot die aanspreek van infrastruktuurtekorte. Die regverdiging vir hierdie massiewe hulpbrontoewysing hang af van of die beloofde voordele werklik realiseer.
Terselfdertyd het KI reeds aantoonbare positiewe effekte. In Duitsland, volgens 'n IBM-studie van November 2025, rapporteer twee derdes van maatskappye beduidende produktiwiteitswinste deur KI. Die gebiede met die grootste KI-verwante produktiwiteitsverhogings sluit in sagteware-ontwikkeling en IT, kliëntediens en sakeprosesoutomatisering. Ongeveer een vyfde van maatskappye in Duitsland het reeds hul opbrengs op belegging (ROI)-teikens bereik deur KI-gedrewe produktiwiteitsinisiatiewe, en byna die helfte verwag 'n opbrengs op belegging binne twaalf maande.
Hierdie syfers toon dat KI wel ekonomiese waarde skep, maar hulle ondersteun ook Krishna se argument dat hierdie waarde nie noodwendig voortspruit uit die nastrewing van AGI met triljoene dollars in belegging nie, maar eerder uit meer geteikende, spesifieke toepassings.
Die historiese perspektief van tegnologiese transformasies
Om die huidige situasie in perspektief te plaas, is dit nuttig om historiese parallelle te oorweeg. Die dot-com-oplewing van die laat 1990's word dikwels as 'n waarskuwingsverhaal aangehaal. In daardie tyd het enorme bedrae geld in internetmaatskappye gevloei, gebaseer op die geregverdigde oortuiging dat die internet transformerend sou wees. Baie van daardie beleggings het misleidend geblyk te wees, en toe die borrel in 2000 bars, is triljoene in markwaarde uitgewis.
Nietemin het die onderliggende tegnologie werklik transformerend geblyk te wees. Maatskappye soos Amazon en Google, wat die krisis oorleef het, het die dominante kragte in die globale ekonomie geword. Die infrastruktuur wat tydens die oplewing gebou is, insluitend dié van mislukte maatskappye, het die grondslag gevorm vir die digitale ekonomie van die volgende dekades. In hierdie sin kan 'n mens argumenteer dat selfs oormatige belegging in KI-infrastruktuur op die lange duur voordelig kan wees, selfs al misluk baie van die huidige spelers.
'n Belangrike verskil lê egter in kapitaalintensiteit. Eerstegenerasie-internetmaatskappye kan met relatief lae belegging skaal sodra die basiese infrastruktuur in plek is. 'n Webwerf of aanlyndiens, sodra dit ontwikkel is, kan miljoene gebruikers bereik met minimale bykomende koste. KI, veral soos dit tans beoefen word, volg nie hierdie patroon nie. Elke navraag na 'n groot taalmodel bring aansienlike berekeningskoste mee. Die skalering van KI-dienste vereis proporsionele toenames in infrastruktuur, wat die ekonomie fundamenteel verander.
Nog 'n historiese vergelyking is die ontwikkeling van elektrisiteit. Toe elektriese energie die eerste keer beskikbaar geword het, het dit dekades geneem vir maatskappye om te leer hoe om hul produksieprosesse te herontwerp om die nuwe moontlikhede ten volle te benut. Aanvanklik het fabrieke bloot stoomenjins met elektriese motors vervang, maar andersins hul ou uitlegte en prosesse behou. Die werklike produktiwiteitswinste het eers gekom toe ingenieurs en bestuurders geleer het om fabrieke van nuuts af te ontwerp en voordeel te trek uit die buigsaamheid van elektriese energie.
Dieselfde kan waar wees vir KI. Huidige toepassings krap dalk net die oppervlak van wat moontlik is, en werklike transformasies kom dalk nie totdat organisasies leer om hulself fundamenteel te herorganiseer om KI-vermoëns te benut nie. Dit sal tyd neem, moontlik jare of dekades, en dit is onduidelik of huidige beleggingsdinamika daardie geduld kan bekostig.
Die toekoms van AI -ontwikkeling
Ten spyte van al die skeptisisme en waarskuwings, sal KI-ontwikkeling voortduur. Die vraag is nie of KI belangrik is nie, maar watter pad die belowendste en ekonomies volhoubaarste is. Krishna se ingryping kan verstaan word as 'n pleidooi vir 'n herevaluering van die strategie, nie as 'n oproep om KI-navorsing te staak nie.
Die mees waarskynlike ontwikkeling is 'n diversifikasie van benaderings. Terwyl sommige maatskappye sal voortgaan om swaar te belê in die opskaal van groot taalmodelle, sal ander alternatiewe paaie verken. Neuro-simboliese benaderings, multimodale stelsels, beliggaamde intelligensie, deurlopende leer en ander navorsingsrigtings sal parallel nagestreef word. Deurbrake in hardeware, van kwantumrekenaars tot optiese rekenaarargitekture en neuromorfiese skyfies, kan die vergelyking verander.
'n Sleutelfaktor sal werklike markaanvaarding wees. Indien besighede en verbruikers bereid is om aansienlike bedrae vir KI-dienste te betaal, kan selfs die hoë infrastruktuurkoste geregverdig word. Tot dusver bly dit egter grootliks 'n ope vraag. ChatGPT en soortgelyke dienste het miljoene gebruikers gelok, maar die bereidwilligheid om aansienlike bedrae daarvoor te betaal, is beperk. Die meeste gebruikers gebruik gratis of swaar gesubsidieerde weergawes.
In die ondernemingsektor is die situasie ietwat anders. Hier is daar 'n aantoonbare bereidwilligheid om te betaal vir KI-oplossings wat spesifieke sakeprobleme oplos. Microsoft rapporteer sterk groei in sy KI-dienste vir besighede. Die vraag is of hierdie inkomstestrome vinnig genoeg kan groei om die massiewe beleggings te regverdig.
Geskik vir:
Bevindinge van 'n multidimensionele analise
Die bekommernisse wat Arvind Krishna op die Decoder-podsending geopper het, raak die kern van een van die belangrikste ekonomiese en tegnologiese waagstukke in die geskiedenis aan. Sy argument is gegrond op gesonde ekonomiese beginsels en tegniese begrip. Die kombinasie van enorme kapitaalkoste, kort hardeware-lewensiklusse en die lae waarskynlikheid dat huidige tegnologieë tot AGI (Automated Generating Intelligence) sal lei, bied 'n dwingende argument teen die huidige beleggingstrategie.
Terselfdertyd is Krishna se standpunt nie sonder teenargumente nie. Voorstanders van massiewe KI-beleggings sou aanvoer dat transformerende tegnologieë dikwels enorme voorafbeleggings vereis, dat die koste per rekenaareenheid voortdurend afneem, dat nuwe sakemodelle sal ontstaan wat nog nie voorsienbaar is nie, en dat die risiko om agter te raak in 'n potensieel wêreldveranderende tegnologie groter is as die finansiële risiko van oormatige belegging.
Die waarheid lê waarskynlik iewers tussen hierdie uiterste posisies. KI is ongetwyfeld 'n belangrike en transformerende tegnologie wat beduidende ekonomiese waarde sal skep. Huidige taalmodelle en KI-toepassings toon reeds indrukwekkende vermoëns en dryf meetbare produktiwiteitswinste in baie gebiede aan. Terselfdertyd is die idee dat die blote opskaal van huidige benaderings tot kunsmatige algemene intelligensie sal lei, toenemend kontroversieel, selfs onder toonaangewende KI-navorsers.
Die ekonomiese ontleding spreek boekdele. Die blote omvang van die vereiste beleggings en die behoefte om enorme winste in 'n kort tydperk te genereer, bied 'n ongekende uitdaging. As Krishna se berekeninge selfs net effens akkuraat is, is dit moeilik om te dink hoe die huidige beleggingstrategie volhoubaar kan wees.
Dit beteken egter nie noodwendig dat 'n ramp dreigend is nie. Markte het die vermoë om aan te pas. Beleggingsvloei kan verskuif, sakemodelle kan ontwikkel, en tegnologiese deurbrake kan die ekonomie fundamenteel verander. Die geskiedenis van tegnologie is vol voorbeelde waar aanvanklike skeptisisme weerlê is en skynbaar onmoontlike uitdagings oorkom is.
Wat waarskynlik lyk, is 'n tydperk van konsolidasie en herevaluering. Huidige groeikoerse in KI-beleggings kan nie onbepaald voortduur nie. Op 'n stadium sal beleggers en sakeleiers bewyse van werklike opbrengste wil sien. Maatskappye wat oortuigende gebruiksgevalle en aantoonbare ekonomiese waarde kan lewer, sal floreer. Ander sal dalk hul strategieë moet aanpas of die mark moet verlaat.
Krishna se ingryping dien as 'n belangrike waarskuwing om versigtig te wees in 'n omgewing wat gekenmerk word deur euforie en die drang om tred te hou. Sy dekades se ondervinding in die tegnologiesektor en sy posisie aan die stuur van een van die wêreld se oudste en mees gevestigde IT-maatskappye gee gewig aan sy woorde. Tyd sal leer of hy reg is. Wat egter seker is, is dat die vrae wat hy opper ernstig opgeneem en deeglik bespreek moet word voordat triljoene meer in 'n strategie gestort word waarvan die sukses ver van gewaarborg is.
'n Nuwe dimensie van digitale transformasie met 'Bestuurde KI' (Kunsmatige Intelligensie) - Platform & B2B-oplossing | Xpert Consulting
'n Nuwe dimensie van digitale transformasie met 'Bestuurde KI' (Kunsmatige Intelligensie) – Platform & B2B-oplossing | Xpert Consulting - Beeld: Xpert.Digital
Hier sal jy leer hoe jou maatskappy pasgemaakte KI-oplossings vinnig, veilig en sonder hoë toetreehindernisse kan implementeer.
’n Bestuurde KI-platform is jou allesomvattende, sorgvrye pakket vir kunsmatige intelligensie. In plaas daarvan om met komplekse tegnologie, duur infrastruktuur en lang ontwikkelingsprosesse te sukkel, ontvang jy ’n kant-en-klare oplossing wat op jou behoeftes afgestem is van ’n gespesialiseerde vennoot – dikwels binne ’n paar dae.
Die belangrikste voordele in 'n oogopslag:
⚡ Vinnige implementering: Van idee tot operasionele toepassing in dae, nie maande nie. Ons lewer praktiese oplossings wat onmiddellike waarde skep.
🔒 Maksimum datasekuriteit: Jou sensitiewe data bly by jou. Ons waarborg veilige en voldoenende verwerking sonder om data met derde partye te deel.
💸 Geen finansiële risiko: Jy betaal slegs vir resultate. Hoë voorafbeleggings in hardeware, sagteware of personeel word heeltemal uitgeskakel.
🎯 Fokus op jou kernbesigheid: Konsentreer op wat jy die beste doen. Ons hanteer die hele tegniese implementering, bedryf en instandhouding van jou KI-oplossing.
📈 Toekomsbestand en skaalbaar: Jou KI groei saam met jou. Ons verseker voortdurende optimalisering en skaalbaarheid, en pas die modelle buigsaam aan by nuwe vereistes.
Meer daaroor hier:
Jou globale bemarkings- en besigheidsontwikkelingsvennoot
☑️ Ons besigheidstaal is Engels of Duits
☑️ NUUT: Korrespondensie in jou landstaal!
Konrad Wolfenstein
Ek sal graag jou en my span as 'n persoonlike adviseur dien.
Jy kan my kontak deur die kontakvorm hier in te vul of bel my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) . My e-posadres is: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ek sien uit na ons gesamentlike projek.
