Сблъсък на стратегии | Защо главният изпълнителен директор на IBM Арвинд Кришна не вярва във визията на Сам Алтман за трилиони долари – ОБИ от нула до един процент? – Изображение: Xpert.Digital
Изкуствен общ интелект (ОИИ) и безмилостна математика: Защо бумът на центровете за данни никога няма да се отплати
5-годишният цикъл на смърт: Подценяваният риск за Nvidia, Microsoft и други.
Докато Силициевата долина е обхваната от безпрецедентна инвестиционна лудост, с трилиони, вложени в надпреварата за изкуствен суперинтелект, един от най-опитните технологични изпълнителни директори в света дърпа ръчната спирачка. Главният изпълнителен директор на IBM Арвинд Кришна предупреждава: Рискът не се отплаща.
Манталитетът на златна треска е обхванал глобалния технологичен сектор. Корпорации като Microsoft, Google и Meta се надпреварват с инвестиции в нови центрове за данни, водени от страха да не изостанат в следващата голяма технологична революция. Визията е ясна: разработването на изкуствен общ интелект (ОИИ), който е равен или превъзхожда човешкия. Но сред тази еуфория се издига мощен глас, не от редиците на технологичните критици, а от самия център на властта: Арвинд Кришна, главен изпълнителен директор на IBM.
В трезв анализ, основан на чиста аритметика, Кришна разбива преобладаващото твърдение за Силициевата долина. Предупреждението му е едновременно просто и ужасяващо: разходите за инфраструктура се увеличават рязко, докато хардуерът остарява по-бързо, отколкото може да се амортизира. Кришна говори за инвестиционни суми до осем трилиона щатски долара, които биха били необходими, за да се продължи настоящата траектория на развитие на ОБИ – сума, която би могла да доведе до финансов банкрут дори на най-богатите компании в света, ако обещаните астрономически печалби не се материализират.
Но критиките на Кришна не се ограничават само до финансови цифри. Той поставя под въпрос технологичната основа на самата реклама. Докато Сам Алтман и OpenAI представят появата на свръхинтелекта като почти неизбежна, Кришна определя вероятността за постигане на тази цел с днешната технология за мащабно езиково моделиране на отрезвяващата нула до един процент.
Изправени ли сме пред най-голямата погрешна инвестиция в икономическата история? Дали бумът на изкуствения интелект е балон, който е на път да се спука, или скептиците пренебрегват трансформативния потенциал, който се крие отвъд балансите? Следващата статия разглежда аргументите, безмилостната математика на икономиката на центровете за данни и фундаменталния конфликт между визионерите на подхода „всичко или нищо“ и поддръжниците на прагматичния реализъм.
Свързано с това:
Защо главният изпълнителен директор на IBM предсказва края на най-скъпия експеримент в историята на технологиите
Глобалният технологичен сектор може би е изправен пред една от най-големите погрешни инвестиции в икономическата история. Докато корпорации като Microsoft, Amazon, Meta и Google наливат стотици милиарди долари в изграждането на инфраструктура за изкуствен интелект, от сърцето на ИТ индустрията се надига предупредителен глас. Арвинд Кришна, главен изпълнителен директор на IBM и работещ в компанията от 1990 г., представи фундаментален икономически анализ в интервю за подкаста Decoder на The Verge в края на ноември 2025 г., който може да разруши еуфорията около изкуствения интелект.
Неговите изявления, публикувани на 30 ноември и 1 декември 2025 г., попадат в основата на дебат, който набира все по-голяма скорост в заседателните зали и анализаторските среди. Кришна не говори за теоретични рискове или философски съображения, а за конкретни финансови невъзможности, които поставят под въпрос настоящия инвестиционен модел в сектора на изкуствения интелект. Неговите изчисления карат дори оптимистично настроените наблюдатели в индустрията да се замислят, тъй като се основават на проста аритметика и здрави бизнес принципи.
Свързано с това:
Безмилостната математика на икономиката на центровете за данни
Кришна започва анализа си с трезва оценка на текущата ситуация с разходите. Център за данни с капацитет от един гигават прави капиталови разходи от 80 милиарда щатски долара по днешните стандарти. Тази цифра включва не само физическата инфраструктура и сгради, но и цялото техническо оборудване, от сървъри и мрежови компоненти до високоспециализираните графични процесори, необходими за изчисления с изкуствен интелект.
Технологичната индустрия се ангажира с мащабно разширяване през последните месеци. Няколко компании публично обявиха планове за изграждане на между 20 и 30 гигавата допълнителен изчислителен капацитет. При сегашните цени на гигават това би довело до общи инвестиции от поне 1,5 трилиона долара. Тази сума е приблизително еквивалентна на настоящата пазарна капитализация на Tesla и илюстрира огромния мащаб на начинанието.
Но изчислението става още по-драстично, когато се вземат предвид амбициите в контекста на желания изкуствен общ интелект. Кришна изчислява, че пътят към истинския общ изкуствен интелект би изисквал приблизително 100 гигавата изчислителна мощност. Тази оценка се основава на екстраполации на настоящите изисквания за обучение на големи езикови модели и отчита експоненциално нарастващата сложност, която съпътства всяка стъпка от разработката. При 80 милиарда долара на гигават, инвестиционните разходи биха възлизали на изумителните осем трилиона щатски долара.
Тази инвестиционна цифра обаче е само половината от историята. Кришна посочва фактор, който често се пренебрегва в публичния дискурс: цената на капитала. С инвестиция от осем трилиона щатски долара, компаниите ще трябва да генерират приблизително 800 милиарда щатски долара печалба годишно, само за да покрият лихвата върху инвестирания капитал. Тази цифра предполага консервативен лихвен процент от десет процента, който отразява цената на капитала, рисковите премии и очакванията на инвеститорите.
Петгодишният цикъл на смъртта на хардуера с изкуствен интелект
Ключов момент в аргумента на Кришна се отнася до живота на инсталирания хардуер. Целият изчислителен капацитет трябва да бъде напълно използван в рамките на пет години, тъй като инсталираният хардуер ще трябва да бъде изхвърлен и подменен. Тази оценка е в съответствие с наблюденията от индустрията и е предмет на оживен дебат във финансовите среди.
Известният инвеститор Майкъл Бъри, известен с точните си прогнози за финансовата криза от 2008 г., изрази подобни опасения през ноември 2025 г. Бъри твърди, че големите технологични компании надценяват действителния живот на своя AI хардуер, като по този начин изкуствено поддържат ниска амортизация. Той очаква, че графичните процесори и специализираните AI чипове на практика ще останат икономически жизнеспособни само две до три години, преди да бъдат остарели от по-нови, по-мощни поколения.
Бързото развитие в сектора на полупроводниците подкрепя това мнение. Nvidia, доминиращият доставчик на чипове за изкуствен интелект, пуска нови поколения процесори приблизително на всеки 12 до 18 месеца. Всяко поколение предлага значителни подобрения в производителността, което бързо прави по-старите модели нерентабилни. Докато конвенционален сървър в център за данни може лесно да се използва шест или повече години, за хардуера, специфичен за изкуствен интелект, важат различни правила.
На практика картината е по-нюансирана. Някои компании са коригирали своите амортизационни периоди. В началото на 2025 г. Amazon съкрати очаквания полезен живот на някои сървъри от шест на пет години, позовавайки се на ускореното развитие в областта на изкуствения интелект. Тази корекция ще намали оперативните приходи на компанията с приблизително 700 милиона долара през 2026 г. Meta, от друга страна, удължи амортизационния период за сървъри и мрежово оборудване до 5,5 години, което намали разходите за амортизация с 2,9 милиарда долара през 2025 г.
Тези различни стратегии показват, че дори компаниите, инвестиращи милиарди в хардуер за изкуствен интелект, не са сигурни колко дълго инвестициите им ще останат икономически жизнеспособни. Петгодишният сценарий, описан от Кришна, попада в оптимистичния диапазон на тези оценки. Ако действителният полезен живот е по-близо до две до три години, прогнозирани от Бъри, разходите за амортизация и по този начин натискът върху рентабилността биха се увеличили значително.
Невъзможност за печеливши печалби
Връзката между тези два фактора води Кришна до основния му аргумент. Той вярва, че комбинацията от огромни капиталови разходи и кратки жизнени цикли прави невъзможно постигането на разумна възвръщаемост на инвестициите. С инвестиционни разходи от осем трилиона щатски долара и необходимостта от генериране на 800 милиарда щатски долара годишна печалба само за покриване на капиталовите разходи, една система с изкуствен интелект би трябвало да генерира приходи в мащаб, далеч надвишаващ това, което в момента изглежда реалистично.
За сравнение, Alphabet, компанията майка на Google, е имала общи приходи от приблизително 350 милиарда долара през 2024 г. Дори ако приемем агресивен растеж от 12 процента годишно, приходите биха нараснали до около 577 милиарда долара до 2029 г. Общите приходи, необходими за оправдаване на инвестициите в изкуствен интелект, биха надхвърлили значително тази цифра.
OpenAI, компанията, стояща зад ChatGPT, прогнозира годишни приходи от над 20 милиарда долара за 2025 г. и очаква да достигнат стотици милиарди долари до 2030 г. Компанията е подписала споразумения на стойност приблизително 1,4 трилиона долара през следващите осем години. Но дори тези амбициозни цифри повдигат въпроси. Анализатори от HSBC моделират, че OpenAI ще понесе 792 милиарда долара разходи за облачна и изкуствен интелект инфраструктура между края на 2025 г. и 2030 г., като общите ангажименти за изчислителен капацитет потенциално ще достигнат около 1,4 трилиона долара до 2033 г.
Анализаторите на HSBC прогнозират, че кумулативният свободен паричен поток на OpenAI ще остане отрицателен до 2030 г., което ще доведе до недостиг на финансиране от 207 милиарда долара. Тази празнина ще трябва да бъде запълнена чрез допълнителен дълг, собствен капитал или по-агресивно генериране на приходи. Въпросът е не само дали OpenAI може да стане печеливш, но и дали целият му бизнес модел, който разчита на масивни инвестиции в центрове за данни, е изобщо жизнеспособен.
Изчезващо малката вероятност за ОУИ
Кришна добавя технологично измерение към своята икономическа критика, което е още по-фундаментално. Той оценява вероятността настоящите технологии да доведат до изкуствен интелект между нула и един процент. Тази оценка е забележителна, защото не се основава на философски съображения, а по-скоро на трезва оценка на техническите възможности и ограничения на големите езикови модели.
Въпреки че определението за ОИИ е спорно, в основата си то се отнася до системи с изкуствен интелект, които могат да постигнат или надминат човешките когнитивни способности в целия спектър. Това би означавало, че една система не само демонстрира експертни знания в специфични области, но е способна и да прехвърля знания от една област в друга, да разбира нови ситуации, да решава креативно проблеми и непрекъснато да се усъвършенства, без да е необходимо да бъде преобучена за всяка нова задача.
Кришна твърди, че големите езикови модели, които формират ядрото на настоящата революция в областта на изкуствения интелект, имат фундаментални ограничения. Тези модели се основават на статистически модели в огромни текстови набори от данни и могат да се представят впечатляващо в задачи, базирани на език. Те могат да генерират свързани текстове, да отговарят на въпроси и дори да пишат програмен код. Но те не разбират истински какво правят. Липсва им модел на света, концепция за причинно-следствена връзка и истински капацитет за абстракция.
Тези ограничения се проявяват в няколко области. Езиковите модели редовно халюцинират, което означава, че измислят факти, които звучат правдоподобно, но са неверни. Те се затрудняват с многоетапното логическо разсъждение и често се провалят в задачи, които са тривиални за хората, ако тези задачи не са включени в техния набор от данни за обучение. Липсва им епизодична памет и не могат да се учат от собствените си грешки без преобучение.
Учени и изследователи от различни области все повече споделят този скептицизъм. Марк Бениоф, главен изпълнителен директор на Salesforce, изрази подобен скептицизъм относно общия изкуствен интелект (ОИИ) през ноември 2025 г. В подкаст той определи термина ОИИ като потенциално подвеждащ и критикува технологичната индустрия, че е под своеобразна хипноза относно предстоящите възможности на ИИ. Бениоф подчерта, че макар настоящите системи да са впечатляващи, те не притежават нито съзнание, нито истинско разбиране.
Ян ЛеКун, старши учен по изкуствен интелект в Meta, твърди, че големите езикови модели никога няма да доведат до общ изкуствен интелект (ОИИ), независимо колко са мащабирани. Той се застъпва за алтернативни подходи, които надхвърлят чистото текстово предсказване, включително мултимодални модели на света, които не само обработват текст, но и интегрират визуална и друга сензорна информация, за да изградят вътрешни представи за света.
Нашият опит в САЩ в развитието на бизнеса, продажбите и маркетинга
Нашият американски опит в развитието на бизнеса, продажбите и маркетинга - Изображение: Xpert.Digital
Фокусни области в индустрията: B2B, дигитализация (от AI до XR), машиностроене, логистика, възобновяеми енергийни източници и промишленост
Повече информация тук:
Тематичен център, предлагащ анализи и експертиза:
- Платформа за знания, обхващаща глобалните и регионалните икономики, иновациите и специфичните за индустрията тенденции
- Колекция от анализи, прозрения и обща информация от ключовите ни области на фокус
- Място за експертиза и информация за актуалните развития в бизнеса и технологиите
- Център за компании, търсещи информация за пазари, дигитализация и иновации в индустрията
Балонът на изкуствения интелект или двигателът на бъдещето? Опасната пропаст между инвестициите, потреблението на енергия и реалните печалби
Необходимият технологичен пробив
Кришна вярва, че постигането на ОБИ ще изисква повече технологии, отколкото настоящият път на големите езикови модели може да осигури. Той предполага, че интегрирането на твърди знания с езикови модели би могло да бъде жизнеспособен подход. Под твърди знания той разбира структурирани, ясни знания за причинно-следствени връзки, физични закони, математически принципи и други форми на знание, които надхвърлят статистическите корелации.
Тази перспектива е в съответствие с изследванията в областта на невро-символичния изкуствен интелект, който се стреми да комбинира силните страни на невронните мрежи за разпознаване на образи с логическите възможности на символните системи с изкуствен интелект. Символичният изкуствен интелект, базиран на правила и логически изводи, беше доминиращ в ранните десетилетия на изследванията на изкуствения интелект, но през последните години беше изпреварен от невронните подходи. Хибридизирането на двата подхода теоретично би могло да създаде системи, способни както на учене, така и на логическо разсъждение.
Други обещаващи насоки на изследване включват въплътен изкуствен интелект, където системите учат чрез взаимодействие с физическа или симулирана среда; непрекъснато обучение, където системите могат да разширяват възможностите си, без да губят предишни знания; и вътрешно мотивирани системи, които изследват и учат сами.
Дори с тези допълнителни технологии, Кришна остава предпазлив. Ако бъде попитан дали този разширен подход може да доведе до общ изкуствен интелект (ОИИ), той би отговорил само с „може би“. Тази предпазливост подчертава несигурността, която съществува дори сред експертите, работещи с изкуствен интелект от десетилетия. Развитието на ОИИ не е просто въпрос на изчислителна мощност или обем данни, а може да изисква фундаментални нови прозрения за природата на самия интелект.
Свързано с това:
Парадоксът на продуктивния изкуствен интелект днес
Въпреки скептицизма си относно ОБИ и икономиката на масивните инвестиции в центрове за данни, Кришна в никакъв случай не е песимист по отношение на изкуствения интелект. Напротив, той говори с ентусиазъм за съвременните инструменти за изкуствен интелект и тяхното въздействие върху бизнеса. Той е убеден, че тези технологии ще отключат трилиони долари потенциал за производителност в компаниите.
Това разграничение е от основно значение за разбирането на неговата позиция. Кришна не се съмнява в стойността на изкуствения интелект сам по себе си, а по-скоро в икономическата жизнеспособност на специфичния път, който е поела индустрията. Днешните системи с изкуствен интелект, особено големите езикови модели, вече могат да позволят значително повишаване на производителността в много области, без да е необходимо осем трилиона щатски долара за инфраструктура.
Самата IBM предоставя ярък пример за тези подобрения в производителността. От януари 2023 г. насам компанията е внедрила цялостно изкуствен интелект и автоматизация в собствените си операции и очаква да постигне подобрения в производителността от 4,5 милиарда долара до края на 2025 г. Тази инициатива, която IBM нарича „Клиент нула“, обхваща внедряването на хибридна облачна инфраструктура, технологии за изкуствен интелект и автоматизация, както и консултантски опит в различни бизнес звена.
Конкретните резултати от тази трансформация са впечатляващи. IBM внедри инструменти, задвижвани от изкуствен интелект, в обслужването на клиенти, които решават 70% от запитванията и подобряват времето за разрешаване с 26%. Във всички бизнес звена приблизително 270 000 служители са оборудвани с агентни системи с изкуствен интелект, които организират сложни работни процеси и поддържат човешките работници.
Този тип приложение на изкуствен интелект не изисква масивни нови центрове за данни, а може да се основава на съществуваща инфраструктура. Фокусира се върху специфични случаи на употреба, при които изкуственият интелект осигурява видими подобрения, а не върху хипотетичното развитие на общия интелект. Това е същността на аргумента на Кришна: Технологията е ценна и трансформираща, но настоящият подход за инвестиране на трилиони в преследването на ОБИ не е икономически устойчив.
Проучвания на McKinsey показват, че генеративният изкуствен интелект има потенциал да създава между 2,6 трилиона и 4,4 трилиона долара икономическа стойност годишно в 63 анализирани случая на употреба. Когато се вземе предвид въздействието от вграждането на генеративен изкуствен интелект в софтуер, който понастоящем се използва за други задачи, тази оценка може приблизително да се удвои. Тези увеличения на производителността биха могли да увеличат годишния растеж на производителността на труда с 0,1 до 0,6 процентни пункта до 2040 г.
Различните стратегии на технологичните гиганти
Докато Кришна изразява опасенията си, други технологични гиганти удвояват инвестициите си в инфраструктура с изкуствен интелект. Разходите на „Голямата четворка“ илюстрират мащаба на този инвестиционен цикъл. Microsoft планира да похарчи приблизително 80 милиарда долара за изграждане на центрове за данни с изкуствен интелект през фискалната 2025 година, като повече от половината от тази инвестиция е предназначена за Съединените щати.
Amazon обяви капиталови разходи от приблизително 125 милиарда долара за 2025 г., като по-голямата част от тях са предназначени за изкуствен интелект и свързана с него инфраструктура за Amazon Web Services. Компанията вече сигнализира, че разходите ще бъдат още по-високи през 2026 г. Meta Platforms очаква капиталови разходи между 70 и 72 милиарда долара за 2025 г., което е увеличение спрямо предишната ѝ оценка от 66 на 72 милиарда долара. За 2026 г. компанията посочи, че разходите ще бъдат значително по-високи.
Alphabet, компанията майка на Google, очаква капиталови разходи между 91 и 93 милиарда долара за 2025 г., в сравнение с предишната прогноза от 85 милиарда долара. Заедно тези четири компании планират да похарчат между 350 и 400 милиарда долара през 2025 г., което е повече от два пъти повече от похарченото преди две години.
Тези масивни инвестиции се осъществяват в среда, където реалните приходи от услуги, свързани с изкуствен интелект, все още са далеч под очакванията. OpenAI отчита годишни приходи от над 20 милиарда долара, но остава нерентабилна. Microsoft генерира приблизително 13 милиарда долара годишни приходи от изкуствен интелект, с годишен ръст от 175%, докато Meta не може да отчете нито един долар преки приходи от изкуствен интелект.
Разминаването между инвестиции и приходи е поразително. Morgan Stanley изчислява, че индустрията с изкуствен интелект ще похарчи приблизително три трилиона щатски долара за центрове за данни до 2028 г. За сравнение, настоящите приходи са незначителни. Проучване на MIT от юли 2025 г. установи, че приблизително 95 процента от компаниите, които са инвестирали в изкуствен интелект, не са спечелили никакви пари от технологията. Комбинираните общи разходи на тези компании се оценяват на приблизително 40 милиарда щатски долара.
Нарастващите гласове на скептицизма
Предупреждението на Кришна е част от нарастващия хор от скептични гласове от различни сектори на технологичния и финансовия свят. Тези опасения се фокусират не само върху непосредствените икономически ползи, но и върху системните рискове, произтичащи от настоящата инвестиционна динамика.
Икономистите посочват, че секторът на изкуствения интелект е отговорен за приблизително две трети от растежа на БВП на САЩ през първата половина на 2025 г. Анализ на JPMorgan Asset Management показва, че разходите за изкуствен интелект в центровете за данни са допринесли повече за икономическия растеж, отколкото комбинираното потребление на стотици милиони американски потребители. Икономистът от Харвард Джейсън Фърман изчисли, че без центровете за данни ръстът на БВП през първата половина на 2025 г. би бил само 0,1%.
Тази концентрация на растеж в един-единствен сектор носи рискове. Дарон Аджемоглу, икономист в Масачузетския технологичен институт и носител на Нобелова награда за икономика за 2024 г., твърди, че действителното въздействие на изкуствения интелект може да бъде значително по-малко от прогнозите за индустрията. Той изчислява, че може би само пет процента от работните места ще бъдат заменени от изкуствен интелект през следващите десет години, далеч по-малко от ентусиазираните прогнози на някои технологични лидери.
Опасенията относно балон се засилват от няколко фактора. Технологичните компании все по-често използват финансови инструменти, известни като дружества със специална инвестиционна цел (SPV), за да държат милиарди долари разходи извън балансите си. Тези финансирани от Уолстрийт SPV служат като фиктивни компании за изграждане на центрове за данни. Тази практика повдига въпроси относно прозрачността и действителния риск, поет от компаниите.
Сундар Пичай, главен изпълнителен директор на Alphabet, описа бума на инвестициите в изкуствен интелект като изключителен момент в интервю за BBC през ноември 2025 г., но също така призна известна ирационалност, съпътстваща настоящия бум на изкуствения интелект. Той предупреди, че всяка компания ще бъде засегната, ако балонът на изкуствения интелект се спука. Дори Сам Алтман, главен изпълнителен директор на OpenAI и един от най-известните защитници на изкуствения интелект, призна през август 2025 г., че изкуственият интелект може да е в балон, сравнявайки пазарните условия с тези от бума на дот-ком компаниите и подчертавайки, че много интелигентни хора се вълнуват твърде много от зрънце истина.
Свързано с това:
Енергийният проблем като ограничаващ фактор
Друг фундаментален проблем, който Кришна не разглежда изрично, но е имплицитно заложен в неговите изчисления на разходите, се отнася до енергоснабдяването. Център за данни с мощност 100 гигавата би изисквал приблизително 20 процента от общото производство на електроенергия в Съединените щати. Това не е тривиално предизвикателство, а потенциално пречка, която би могла да застраши цялата визия.
Международната агенция по енергетика прогнозира, че глобалното търсене на електроенергия от центровете за данни може да се удвои до 2030 г. - от приблизително 415 тераватчаса през 2024 г. до между 900 и 1000 тераватчаса. Изкуственият интелект може да представлява от 35 до 50 процента от потреблението на електроенергия в центровете за данни до 2030 г. В Съединените щати се очаква търсенето на електроенергия от центровете за данни да се увеличи от 35 гигавата на 78 гигавата до 2035 г., което представлява 8,6 процента от потреблението на електроенергия в страната.
Това търсене идва във време, когато много страни се опитват да декарбонизират своите енергийни мрежи и да увеличат дела на възобновяемата енергия. Предизвикателството е, че центровете за данни изискват постоянно захранване, 24 часа в денонощието, 365 дни в годината. Това прави прехода към възобновяема енергия по-сложен, тъй като вятърната и слънчевата енергия са непостоянни и изискват решения за съхранение или резервен капацитет.
Прогнозира се, че емисиите на въглерод от центровете за данни ще се увеличат от 212 милиона тона през 2023 г. до потенциално 355 милиона тона до 2030 г., въпреки че тази цифра варира значително в зависимост от скоростта на решенията за чиста енергия и подобренията в ефективността. Един единствен процес на генериране на изображения, генерирани от изкуствен интелект, консумира толкова електроенергия, колкото пълното зареждане на смартфон. Обработката на един милион токена произвежда толкова въглероден диоксид, колкото автомобил с бензинов двигател, изминаващ от 8 до 32 километра.
Генеративният изкуствен интелект изисква приблизително седем до осем пъти повече енергия от традиционните изчислителни натоварвания. Обучението на големи модели с изкуствен интелект може да консумира толкова електроенергия, колкото стотици домакинства в продължение на няколко месеца. Тази енергийна интензивност означава, че дори и да има налични финансови ресурси за изграждане на огромни центрове за данни, физическата инфраструктура за захранване на тези съоръжения може да не е готова навреме.
Свързано с това:
Алтернативни технологични пътища и тяхното значение
Дебатът около ограниченията на широкомащабните езикови модели доведе до засилени изследователски усилия в алтернативни области. Квантовите изчисления се разглеждат от някои като потенциален пробив, който би могъл да преодолее настоящите ограничения. През октомври 2025 г. Google представи своя квантов чип Willow, който постигна проверимо квантово предимство. Това беше важен етап, който надхвърли границите на класическата физика и отвори нови възможности в области като медицината, енергетиката и изкуствения интелект.
Квантовите компютри работят на съвсем различни принципи от класическите компютри. Те използват квантови битове или кюбитове, които могат да съществуват в множество състояния едновременно, което позволява паралелни изчисления в мащаб, невъзможен за конвенционалните системи. Квантовите компютри обаче са изправени пред значителни предизвикателства, по-специално декохерентността, която влияе върху стабилността на кюбитовете.
Последните открития в стабилизирането на кубитите показват, че мащабируемите квантови компютри може да станат реалност през следващите няколко години. Компании като PsiQuantum планират да пуснат в експлоатация квантови компютри 10 000 пъти по-големи от Willow преди края на това десетилетие – компютри, достатъчно големи, за да се справят с важни въпроси за материалите, лекарствата и квантовите аспекти на природата.
Сближаването на квантовите изчисления и изкуствения интелект теоретично би могло да отвори нови възможности. Квантовите алгоритми са се подобрили повече от 200 пъти в симулацията на важни лекарства и материали. Някои предполагат, че комбинацията от изкуствен интелект и квантови изчисления би могла да бъде възможна в рамките на една до две години, последвана от изкуствения суперинтелект в рамките на пет години.
Други обещаващи насоки на изследване включват оптични изчислителни архитектури, които използват светлина вместо електричество за захранване на чипове. Архитектура, наречена Parallel Optical Matrix-Matrix Multiplication (Паралелно оптично матрично-матрично умножение), представена през ноември 2025 г., би могла да елиминира едно от най-големите пречки в настоящото развитие на изкуствения интелект. За разлика от предишните оптични методи, тя извършва множество тензорни операции едновременно с един лазерен импулс, което би могло значително да увеличи скоростта на обработка.
Стратегическото позициониране на IBM
Позицията на Кришна е особено интересна, когато се разглежда в контекста на стратегията на IBM. През последните години IBM съзнателно измести фокуса си от чисто хардуерен и инфраструктурен бизнес към корпоративен софтуер, облачни услуги и консултации. Компанията продаде големи части от традиционния си ИТ бизнес и вместо това се концентрира върху хибридни облачни решения и приложения с изкуствен интелект за бизнеса.
Тази стратегическа насока се различава коренно от подходите на Microsoft, Amazon, Google и Meta, които инвестират сериозно в изграждането на собствена инфраструктура. IBM, вместо това, се фокусира върху това да помага на компаниите да внедряват изкуствен интелект по свои собствени условия, с прозрачност, избор и гъвкавост. Тази философия отразява убеждението, че не всяка компания ще използва един-единствен публичен облак и че по-специално регулираните индустрии и компании извън Съединените щати ще предпочетат хибридни подходи.
Критиката на Кришна към масивните инвестиции в инфраструктура може следователно да се разбира и като имплицитна защита на подхода на IBM. Ако преследването на ОБИ чрез трилиони долари инвестиции в центрове за данни наистина не е икономически жизнеспособно, това би потвърдило стратегията на IBM да се фокусира върху специфични, създаващи стойност случаи на употреба, които могат да се основават на съществуваща или умерено разширена инфраструктура.
В същото време IBM е силно ангажирана в области като квантовите изчисления, които потенциално биха могли да представляват следващата технологична вълна. Компанията инвестира значително в разработването на квантови компютри и работи по партньорства с други технологични компании за усъвършенстване на тази технология. Това предполага, че Кришна не е против иновациите или амбициозните технологични цели, а по-скоро против специфичен подход, който той счита за икономически нежизнеспособен.
🎯🎯🎯 Възползвайте се от обширния, петкратен опит на Xpert.Digital в един цялостен пакет услуги | BD, R&D, XR, PR и оптимизация на дигиталната видимост
Възползвайте се от обширния, петкратен опит на Xpert.Digital в цялостен пакет от услуги | R&D, XR, PR и оптимизация на дигиталната видимост - Изображение: Xpert.Digital
Xpert.Digital притежава задълбочени познания в различни индустрии. Това ни позволява да разработваме персонализирани стратегии, прецизно съобразени с изискванията и предизвикателствата на вашия специфичен пазарен сегмент. Чрез непрекъснат анализ на пазарните тенденции и наблюдение на развитието в индустрията, ние можем да действаме проактивно и да предлагаме иновативни решения. Комбинацията от опит и експертиза генерира добавена стойност и осигурява на нашите клиенти решаващо конкурентно предимство.
Повече информация тук:
Производителност да, ОИИ не: Защо целенасочените проекти с ИИ биха могли да бъдат по-печеливши от мегамоделите
Перспективата на лидерството на OpenAI
Скептицизмът на Кришна е в пряк контраст с публичните изявления на Сам Алтман, изпълнителен директор на OpenAI. Алтман многократно е подчертавал, че OpenAI е готова да направи огромни инвестиции, за да постигне общ изкуствен интелект (ОИИ). Компанията е сключила споразумения на обща стойност приблизително 1,4 трилиона долара през следващите осем години, включително значителни сделки с Oracle, Broadcom и други партньори.
Алтман прогнозира, че OpenAI ще постигне годишни приходи от стотици милиарди щатски долари до 2030 г. Тази прогноза се основава на предположението, че търсенето на услуги, свързани с изкуствен интелект, ще нараства експоненциално с нарастването на мощността на системите. Бизнес моделът на OpenAI зависи от това дали компаниите и отделните лица са готови да плащат значителни суми за достъп до усъвършенствани възможности на изкуствения интелект.
Кришна заяви в подкаста, че разбира гледната точка на Алтман, но не я споделя. Това е забележително дипломатичен начин да се каже, предполагайки, че той уважава визията на OpenAI, но прави фундаментално различни предположения относно нейната технологична осъществимост и икономическа жизнеспособност. Кришна отговаря на въпроса дали OpenAI може да генерира възвръщаемост на инвестициите си с ясно „не“.
Това несъгласие представлява фундаментален конфликт в технологичната индустрия между тези, които вярват в предстоящата трансформативна обща умствена интелектуална собственост (ОУИ) и са готови да инвестират астрономически суми, и тези, които са по-скептични и предпочитат постепенен, по-икономически устойчив подход.
Свързано с това:
Ролята на амортизационната политика и счетоводните стандарти
Дебатът около действителния полезен живот на хардуера с изкуствен интелект повдига фундаментални въпроси относно счетоводството и прозрачността. Начинът, по който компаниите амортизират активите си, пряко влияе върху отчетените им печалби и следователно върху цените и оценките на акциите.
Майкъл Бъри твърди, че големите технологични компании надценяват полезния живот на своите AI чипове, за да поддържат ниска амортизация и да завишават печалбите. Например, ако Meta похарчи 5 милиарда долара за нов сървърен шкаф Nvidia Blackwell през 2025 г. и го амортизира за 5,5 години, годишните разходи за амортизация ще бъдат разпределени върху приблизително 909 милиона долара. Ако обаче действителният полезен живот е само три години, годишната амортизация би трябвало да бъде около 1,67 милиарда долара – значително несъответствие.
Бъри изчислява, че тези удължени животи биха могли да увеличат печалбите на няколко големи компании с общо 176 милиарда долара между 2026 и 2028 г. Nvidia оспори тези твърдения във вътрешна бележка през ноември 2025 г., твърдейки, че хиперскалерите амортизират графичните процесори за период от четири до шест години въз основа на действителната дълготрайност и тенденциите в употребата. Компанията посочи, че по-старите графични процесори, като например A100, пуснат през 2020 г., продължават да се използват с високи нива на използване и запазват значителна икономическа стойност.
Реалността вероятно е някъде по средата. Графичните процесори със сигурност могат да функционират физически повече от три години, но икономическата им стойност може да намалее бързо с навлизането на по-нови, по-ефективни модели на пазара. Ключов фактор е каскадното нарастване на стойността: по-старите графични процесори, които вече не са оптимални за обучение на най-новите модели, все още могат да бъдат полезни за задачи, свързани с извод, и за изпълнение на вече обучени модели. Те могат да се използват и за по-малко взискателни приложения или да се продават на вторични пазари.
Тези нюанси затрудняват ясна оценка. CoreWeave, доставчик на облачни услуги, фокусиран върху изкуствения интелект, удължи периода на амортизация на своите графични процесори от четири на шест години през януари 2023 г. Критиците виждат това решение като опит за изкуствено подобряване на рентабилността. Поддръжниците, от друга страна, твърдят, че реалното използване на хардуера оправдава по-дълги периоди.
Социалните и политическите измерения
Дебатът около инвестициите в изкуствен интелект има и политическо и социално измерение. Дейвид Сакс, рисков капиталист и съветник на Белия дом по криптовалутите и изкуствения интелект, предупреди през ноември 2025 г., че обръщането на бума на инвестициите в изкуствен интелект би рискувало рецесия. Неговата формулировка предполага, че икономиката е станала толкова зависима от инвестициите в изкуствен интелект, че спирането или значителното забавяне би имало съществени макроикономически последици.
Тази зависимост повдига въпроса дали обществото е маневрирало в ситуация, в която е принудено да продължи да инвестира, независимо от икономическата си жизнеспособност, само за да избегне внезапен шок. Това би било класическа динамика на балона, при която рационалните икономически съображения са засенчени от страха от последствията от спукване на балона.
Концентрацията на инвестиции и ресурси върху изкуствения интелект повдига и въпроси относно алтернативните разходи. Трилионите, вливащи се в центровете за данни с изкуствен интелект, теоретично биха могли да бъдат използвани за други обществени приоритети, от подобряване на образователните системи и разширяване на възобновяемата енергия до справяне с инфраструктурните дефицити. Оправданието за това огромно разпределение на ресурси зависи от това дали обещаните ползи действително ще се материализират.
В същото време, изкуственият интелект вече има доказуеми положителни ефекти. В Германия, според проучване на IBM от ноември 2025 г., две трети от компаниите отчитат значително повишаване на производителността чрез изкуствен интелект. Областите с най-голямо увеличение на производителността, свързано с изкуствен интелект, включват разработване на софтуер и информационни технологии, обслужване на клиенти и автоматизация на бизнес процеси. Приблизително една пета от компаниите в Германия вече са постигнали целите си за възвръщаемост на инвестициите чрез инициативи за производителност, задвижвани от изкуствен интелект, и почти половината очакват възвръщаемост на инвестициите в рамките на дванадесет месеца.
Тези цифри показват, че изкуственият интелект наистина създава икономическа стойност, но също така подкрепят аргумента на Кришна, че тази стойност не е непременно резултат от стремежа към ОБИ с трилиони долари инвестиции, а по-скоро от по-целенасочени, специфични приложения.
Историческата перспектива на технологичните трансформации
За да се постави настоящата ситуация в перспектива, е полезно да се разгледат исторически паралели. Бумът на дот-ком компаниите от края на 90-те години на миналия век често се цитира като поучителна история. По това време огромни суми пари се вливат в интернет компаниите, основани на оправданото убеждение, че интернет ще бъде трансформиращ. Много от тези инвестиции се оказаха погрешни и когато балонът се спука през 2000 г., пазарната стойност на трилиони бяха заличени.
Въпреки това, основната технология се оказа наистина трансформираща. Компании като Amazon и Google, които оцеляха след кризата, се превърнаха в доминиращите сили в световната икономика. Инфраструктурата, изградена по време на бума, включително тази на фалирали компании, формира основата за дигиталната икономика през следващите десетилетия. В този смисъл може да се твърди, че дори прекомерните инвестиции в инфраструктура с изкуствен интелект биха могли да бъдат полезни в дългосрочен план, дори ако много от настоящите играчи се провалят.
Ключова разлика обаче се крие в капиталоемкостта. Интернет компаниите от първо поколение можеха да се мащабират с относително ниски инвестиции, след като основната инфраструктура беше налице. Уебсайт или онлайн услуга, след като бъдат разработени, можеха да достигнат до милиони потребители с минимални допълнителни разходи. Изкуственият интелект, особено както се практикува в момента, не следва този модел. Всяко запитване към голям езиков модел води до значителни изчислителни разходи. Мащабирането на услугите с изкуствен интелект изисква пропорционално увеличение на инфраструктурата, което коренно променя икономиката.
Друго историческо сравнение е развитието на електричеството. Когато електрическата енергия стана достъпна за първи път, на компаниите бяха необходими десетилетия, за да се научат как да препроектират производствените си процеси, за да се възползват напълно от новите възможности. Първоначално фабриките просто замениха парните машини с електрически двигатели, но иначе запазиха старите си схеми и процеси. Истинското увеличение на производителността дойде едва когато инженерите и мениджърите се научиха да проектират фабрики от нулата, възползвайки се от гъвкавостта на електрическата енергия.
Същото може да е вярно и за изкуствения интелект. Настоящите приложения може би само докосват повърхността на възможностите и истинските трансформации може да не настъпят, докато организациите не се научат фундаментално да се реорганизират, за да използват възможностите на изкуствения интелект. Това би отнело време, вероятно години или десетилетия, и не е ясно дали настоящата инвестиционна динамика може да си позволи това търпение.
Бъдещето на развитието на изкуствения интелект
Въпреки целия скептицизъм и предупреждения, развитието на изкуствения интелект ще продължи. Въпросът не е дали изкуственият интелект е важен, а кой път е най-обещаващ и икономически устойчив. Намесата на Кришна може да се разбира като апел за преоценка на стратегията, а не като призив за спиране на изследванията в областта на изкуствения интелект.
Най-вероятното развитие е диверсификация на подходите. Докато някои компании ще продължат да инвестират сериозно в мащабиране на големи езикови модели, други ще проучват алтернативни пътища. Невро-символни подходи, мултимодални системи, въплътен интелект, непрекъснато обучение и други изследователски направления ще бъдат преследвани паралелно. Пробивите в хардуера, от квантови изчисления до оптични изчислителни архитектури и невроморфни чипове, биха могли да променят уравнението.
Ключов фактор ще бъде реалното приемане на пазара. Ако бизнесите и потребителите са готови да плащат значителни суми за услуги с изкуствен интелект, дори високите разходи за инфраструктура биха могли да бъдат оправдани. Засега обаче това остава до голяма степен открит въпрос. ChatGPT и подобни услуги са привлекли милиони потребители, но готовността да се плащат значителни суми за тях е ограничена. Повечето потребители използват безплатни или силно субсидирани версии.
В корпоративния сектор ситуацията е малко по-различна. Тук има демонстрируема готовност да се плаща за решения с изкуствен интелект, които решават специфични бизнес проблеми. Microsoft отчита силен растеж в своите услуги с изкуствен интелект за бизнеса. Въпросът е дали тези потоци от приходи могат да растат достатъчно бързо, за да оправдаят огромните инвестиции.
Свързано с това:
Резултати от многоизмерен анализ
Опасенията, повдигнати от Арвинд Кришна в подкаста Decoder, докосват същността на един от най-значимите икономически и технологични хазартни игри в историята. Неговият аргумент се основава на здрави икономически принципи и техническо разбиране. Комбинацията от огромни капиталови разходи, кратки жизнени цикли на хардуера и ниската вероятност настоящите технологии да доведат до AGI (автоматизирано генериране на интелигентност) представлява убедителен аргумент срещу настоящата инвестиционна стратегия.
В същото време позицията на Кришна не е без контрааргументи. Поддръжниците на мащабните инвестиции в изкуствен интелект биха твърдяли, че трансформативните технологии често изискват огромни първоначални инвестиции, че цената на изчислителна единица непрекъснато намалява, че ще се появят нови бизнес модели, които все още не са предвидими, и че рискът от изоставане в потенциално променяща света технология е по-голям от финансовия риск от прекомерни инвестиции.
Истината вероятно се крие някъде между тези крайни позиции. Изкуственият интелект несъмнено е важна и трансформираща технология, която ще създаде значителна икономическа стойност. Съвременните езикови модели и приложения на изкуствения интелект вече демонстрират впечатляващи възможности и водят до измерими печалби от производителността в много области. В същото време идеята, че простото разширяване на настоящите подходи ще доведе до общ изкуствен интелект, е все по-противоречива, дори сред водещите изследователи на изкуствения интелект.
Икономическият анализ говори много. Самият размер на необходимите инвестиции и необходимостта от генериране на огромни печалби за кратък период от време представляват безпрецедентно предизвикателство. Ако изчисленията на Кришна са дори бегло точни, трудно е да си представим как настоящата инвестиционна стратегия може да бъде устойчива.
Това обаче не означава непременно, че бедствието е неизбежно. Пазарите имат капацитета да се адаптират. Инвестиционните потоци могат да се променят, бизнес моделите могат да се развиват, а технологичните пробиви могат фундаментално да променят икономиката. Историята на технологиите е пълна с примери, в които първоначалният скептицизъм е бил опроверган и привидно невъзможни предизвикателства са били преодолени.
Това, което изглежда вероятен, е период на консолидация и преоценка. Настоящите темпове на растеж на инвестициите в изкуствен интелект не могат да продължат безкрайно. В един момент инвеститорите и бизнес лидерите ще искат да видят доказателства за реална възвръщаемост. Компаниите, които могат да предложат убедителни сценарии за употреба и демонстрируема икономическа стойност, ще процъфтяват. Други може да се наложи да коригират стратегиите си или да напуснат пазара.
Намесата на Кришна служи като важно предупреждение да се прояви повишено внимание в среда, характеризираща се с еуфория и желание да се не изостава. Десетилетният му опит в технологичния сектор и позицията му начело на една от най-старите и утвърдени ИТ компании в света придават тежест на думите му. Времето ще покаже дали е прав. Сигурно е обаче, че въпросите, които повдига, трябва да бъдат взети на сериозно и обсъдени подробно, преди още трилиони да бъдат вложени в стратегия, чийто успех далеч не е гарантиран.
Ново измерение на дигиталната трансформация с „Управляван ИИ“ (изкуствен интелект) - платформа и B2B решение | Xpert Consulting
Ново измерение на дигиталната трансформация с „Управляван ИИ“ (изкуствен интелект) – платформа и B2B решение | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital
Тук ще научите как вашата компания може да внедри персонализирани решения с изкуствен интелект бързо, сигурно и без високи бариери за навлизане.
Управляваната AI платформа е вашето цялостно и безпроблемно решение за изкуствен интелект. Вместо да се занимавате със сложни технологии, скъпа инфраструктура и продължителни процеси на разработка, вие получавате готово решение, съобразено с вашите нужди, от специализиран партньор – често само в рамките на няколко дни.
Ключовите предимства накратко:
⚡ Бързо внедряване: От идея до готово за употреба приложение за дни, а не за месеци. Ние предлагаме практични решения, които създават незабавна добавена стойност.
🔒 Максимална сигурност на данните: Вашите чувствителни данни остават при вас. Гарантираме сигурна и съвместима обработка без споделяне на данни с трети страни.
💸 Без финансов риск: Плащате само за резултати. Високите първоначални инвестиции в хардуер, софтуер или персонал са напълно елиминирани.
🎯 Фокусирайте се върху основния си бизнес: Концентрирайте се върху това, което правите най-добре. Ние се грижим за цялостното техническо внедряване, експлоатация и поддръжка на вашето AI решение.
📈 Готов за бъдещето и мащабируем: Вашият изкуствен интелект расте с вас. Ние гарантираме непрекъсната оптимизация и мащабируемост и гъвкаво адаптираме моделите към новите изисквания.
Повече информация тук:
Вашият глобален партньор по маркетинг и бизнес развитие
☑️ Нашият бизнес език е английски или немски
☑️ НОВО: Кореспонденция на родния ви език!
Konrad Wolfenstein
Аз и моят екип с удоволствие ще бъдем на ваше разположение като ваш личен съветник.
Можете да се свържете с мен, като попълните формата за контакт тук wolfenstein@xpert.digital:или просто ми се обадите на +49 7348 4088 965. Моят имейл адрес е
Очаквам с нетърпение нашия съвместен проект.
