Strateegiate kokkupõrge | Miks IBM-i tegevjuht Arvind Krishna ei usu Sam Altmani triljoni dollari visiooni – AGI nullist ühe protsendini?
Xpert-eelne vabastamine
Häälevalik 📢
Avaldatud: 4. detsember 2025 / Uuendatud: 4. detsember 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Strateegiate kokkupõrge | Miks IBM-i tegevjuht Arvind Krishna ei usu Sam Altmani triljoni dollari visiooni – AGI nullist ühe protsendini? – Pilt: Xpert.Digital
Tehisintellekt (AGI) ja halastamatu matemaatika: miks andmekeskuste buum ei tasu end kunagi ära.
5-aastane surmatsükkel: Nvidia, Microsofti ja teiste alahinnatud risk.
Samal ajal kui Silicon Valleyt haarab enneolematu investeerimishullus ja triljoneid voolab tehisintellekti võidujooksu, tõmbab üks maailma kogenumaid tehnoloogiajuhtidest hädapidurit. IBM-i tegevjuht Arvind Krishna hoiatab: risk ei tasu end ära.
Kullapalaviku mentaliteet haarab globaalset tehnoloogiasektorit. Korporatsioonid nagu Microsoft, Google ja Meta pakuvad üksteist uutesse andmekeskustesse investeeringutega üle, ajendatuna hirmust jääda järgmises suures tehnoloogilises revolutsioonis maha. Visioon on selge: tehisintellekti (AGI) arendamine, mis on võrdne või parem kui inimese intellekt. Kuid selle eufooria keskel tõuseb võimas hääl, mitte tehnoloogiakriitikute ridadest, vaid võimu keskelt: IBM-i tegevjuht Arvind Krishna.
Puhtal aritmeetikal põhinevas kaine mõistuse analüüsis lükkab Krishna ümber valitseva Silicon Valley narratiivi. Tema hoiatus on sama lihtne kui hirmutav: infrastruktuurikulud kasvavad plahvatuslikult, samas kui riistvara vananeb kiiremini, kui seda amortiseerida jõuab. Krishna räägib kuni kaheksa triljoni USA dollari suurustest investeeringutest, mis oleksid vajalikud praeguse tehisintellekti arendamise trajektoori jätkamiseks – summa, mis võiks viia isegi maailma rikkaimad ettevõtted finantsiliselt pankrotti, kui lubatud astronoomilist kasumit ei saavutata.
Kuid Krishna kriitika ei piirdu ainult finantsnumbritega. Ta seab kahtluse alla kogu hüpe tehnoloogilise aluse. Samal ajal kui Sam Altman ja OpenAI kujutavad superintellekti saabumist peaaegu vältimatuna, hindab Krishna selle eesmärgi saavutamise tõenäosust tänapäevase laiaulatusliku keelemodelleerimise tehnoloogia abil kainestavaks nullist ühe protsendini.
Kas seisame silmitsi majandusajaloo suurima investeeringuvalamisega? Kas tehisintellekti buum on lõhkemas mull või jätavad skeptikud tähelepanuta bilansist kaugemal peituva transformatiivse potentsiaali? Järgnev artikkel uurib argumente, andmekeskuste majanduse halastamatut matemaatikat ja põhimõttelist konflikti "kõik-või-mitte-midagi" lähenemisviisi visionääride ja pragmaatilise realismi pooldajate vahel.
Sobib selleks:
Miks IBM-i tegevjuht ennustab tehnoloogiaajaloo kõige kallima eksperimendi lõppu
Globaalne tehnoloogiasektor võib silmitsi seista ühe suurima väärteoga majandusajaloo jooksul. Samal ajal kui korporatsioonid nagu Microsoft, Amazon, Meta ja Google pumpavad sadu miljardeid dollareid tehisintellekti taristu loomisse, kostab IT-tööstuse südamest hoiatav hääl. Arvind Krishna, IBM-i tegevjuht ja ettevõttes alates 1990. aastast, esitas 2025. aasta novembri lõpus The Verge'i taskuhäälingusaates Decoder antud intervjuus fundamentaalse majandusanalüüsi, mis võib purustada tehisintellekti ümbritseva eufooria.
Tema 30. novembril ja 1. detsembril 2025 avaldatud avaldused puudutavad arutelu tuuma, mis on juhatustes ja analüütikute ringkondades üha hoogu kogumas. Krishna ei räägi teoreetilistest riskidest ega filosoofilistest muredest, vaid konkreetsetest rahalistest võimatustest, mis seavad kahtluse alla tehisintellekti sektori praeguse investeerimismudeli. Tema arvutused panevad isegi optimistlikud valdkonna vaatlejad mõtlema, kuna need põhinevad lihtsal aritmeetikal ja usaldusväärsetel äripõhimõtetel.
Sobib selleks:
Andmekeskuste ökonoomika halastamatu matemaatika
Krishna alustab oma analüüsi praeguse kuluolukorra kaine hinnanguga. Ühe gigavati võimsusega andmekeskus nõuab tänapäeva standardite järgi 80 miljardi USA dollari suuruseid kapitalikulusid. See summa hõlmab lisaks füüsilisele infrastruktuurile ja hoonetele ka kogu tehnilist varustust, alates serveritest ja võrgukomponentidest kuni tehisintellekti arvutuste jaoks vajalike spetsiaalsete graafikaprotsessoriteni.
Tehnoloogiatööstus on viimastel kuudel pühendunud ulatuslikule laienemisele. Mitmed ettevõtted on avalikult teatanud plaanidest ehitada 20–30 gigavatti täiendavat arvutusvõimsust. Praeguste gigavati hindadega tooks see kaasa vähemalt 1,5 triljoni dollari suurused investeeringud. See summa on ligikaudu võrdne Tesla praeguse turukapitalisatsiooniga ja illustreerib ettevõtmise ulatust.
Kuid arvutus muutub veelgi drastilisemaks, kui arvestada ambitsioone soovitud tehisintellekti kontekstis. Krishna hinnangul nõuaks tõelise tehisintellekti loomine ligikaudu 100 gigavatti arvutusvõimsust. See hinnang põhineb suurte keelemudelite praeguste koolitusnõuete ekstrapoleerimisel ja võtab arvesse iga arendusetapi eksponentsiaalselt kasvavat keerukust. 80 miljardi dollari gigavati kohta ulatuks investeerimiskulu hämmastava kaheksa triljoni USA dollarini.
See investeeringute arv on aga vaid pool lugu. Krishna osutab avalikus diskursuses sageli tähelepanuta jäetud tegurile: kapitalikulule. Kaheksa triljoni USA dollari suuruse investeeringu korral peaksid ettevõtted teenima aastas ligikaudu 800 miljardit USA dollarit kasumit, et katta investeeritud kapitali intressid. See arv eeldab konservatiivset kümmet protsenti intressimäära, mis kajastab kapitalikulu, riskipreemiaid ja investorite ootusi.
Tehisintellekti riistvara viieaastane surmatsükkel
Krishna argumendi oluline punkt puudutab paigaldatud riistvara eluiga. Kogu arvutusvõimsus tuleb täielikult ära kasutada viie aasta jooksul, kuna seejärel tuleb paigaldatud riistvara utiliseerida ja välja vahetada. See hinnang on kooskõlas tööstusharu tähelepanekutega ja on finantsringkondades ägedate arutelude objekt.
Tuntud investor Michael Burry, kes on kuulus oma täpsete ennustuste poolest 2008. aasta finantskriisi kohta, väljendas sarnaseid muresid 2025. aasta novembris. Burry väidab, et suured tehnoloogiaettevõtted hindavad oma tehisintellekti riistvara tegelikku eluiga üle, hoides seeläbi kunstlikult nende amortisatsiooni madalal. Ta eeldab, et graafikaprotsessorid ja spetsiaalsed tehisintellekti kiibid jäävad praktikas majanduslikult elujõuliseks vaid kaks kuni kolm aastat, enne kui uuemad ja võimsamad põlvkonnad need vananenud on.
Pooljuhtide sektori kiire areng toetab seda seisukohta. Nvidia, tehisintellekti kiipide domineeriv pakkuja, annab välja uusi protsessoripõlvkondi umbes iga 12–18 kuu tagant. Iga põlvkond pakub märkimisväärseid jõudluse parandusi, muutes vanemad mudelid kiiresti ebaökonoomseks. Kuigi tavapärast serverit andmekeskuses saab hõlpsasti kasutada kuus aastat või kauem, kehtivad tehisintellektile spetsiifilisele riistvarale erinevad reeglid.
Praktikas on pilt nüansirikkam. Mõned ettevõtted on oma amortisatsiooniperioode kohandanud. 2025. aasta alguses lühendas Amazon mõnede serverite eeldatavat kasulikku eluiga kuuelt aastalt viiele, viidates tehisintellekti valdkonna kiirenenud arengule. See korrigeerimine vähendab ettevõtte äritulu 2026. aastal ligikaudu 700 miljoni dollari võrra. Meta seevastu pikendas serverite ja võrguseadmete amortisatsiooniperioodi 5,5 aastani, mis vähendas amortisatsioonikulusid 2025. aastal 2,9 miljardi dollari võrra.
Need erinevad strateegiad näitavad, et isegi ettevõtted, kes investeerivad miljardeid tehisintellekti riistvarasse, ei ole kindlad, kui kaua nende investeeringud majanduslikult tasuvad. Krishna kirjeldatud viieaastane stsenaarium jääb nende hinnangute optimistlikku vahemikku. Kui tegelik kasulik eluiga on Burry ennustatud kahele kuni kolmele aastale lähemal, suureneksid amortisatsioonikulud ja seega ka surve kasumlikkusele märkimisväärselt.
Kasumliku tootluse võimatus
Nende kahe teguri seos viib Krishna tema peamise argumendini. Ta usub, et tohutute kapitalikulude ja lühikeste elutsüklite kombinatsioon muudab mõistliku investeeringutasuvuse saavutamise võimatuks. Kaheksa triljoni USA dollari suuruste investeerimiskulude ja vajadusega teenida 800 miljardit USA dollarit aastas kasumit ainuüksi kapitalikulude katmiseks peaks tehisintellekti süsteem genereerima tulu ulatuses, mis ületab kaugelt praegu realistlikuna näiva.
Võrdluseks, Google'i emaettevõtte Alphabeti kogutulu oli 2024. aastal ligikaudu 350 miljardit dollarit. Isegi eeldades agressiivset 12-protsendilist aastakasvu, tõuseksid tulud 2029. aastaks umbes 577 miljardi dollarini. Tehisintellekti investeeringute õigustamiseks vajalik kogutulu ületaks seda arvu tunduvalt.
ChatGPT taga olev ettevõte OpenAI prognoosib 2025. aastaks üle 20 miljardi dollari suurust aastakäivet ja loodab 2030. aastaks jõuda sadade miljardite dollariteni. Ettevõte on järgmise kaheksa aasta jooksul sõlminud lepinguid ligikaudu 1,4 triljoni dollari väärtuses. Kuid isegi need ambitsioonikad arvud tekitavad küsimusi. HSBC analüütikud modelleerivad, et OpenAI kannab 2025. aasta lõpu ja 2030. aasta vahel 792 miljardit dollarit pilve- ja tehisintellekti taristukulusid ning arvutusvõimsuse kogukulud võivad 2033. aastaks ulatuda umbes 1,4 triljoni dollarini.
HSBC analüütikud ennustavad, et OpenAI kumulatiivne vaba rahavoog jääb 2030. aastani negatiivseks, mille tulemuseks on 207 miljardi dollari suurune rahastamispuudujääk. See puudujääk tuleks täita täiendava laenu, omakapitali või agressiivsema tulude genereerimise abil. Küsimus pole mitte ainult selles, kas OpenAI suudab kasumlikuks muutuda, vaid ka selles, kas kogu selle ärimudel, mis tugineb ulatuslikele andmekeskuste investeeringutele, on üldse elujõuline.
AGI kaduvalt väike tõenäosus
Krishna lisab oma majanduskriitikale veelgi fundamentaalsema tehnoloogilise dimensiooni. Ta hindab tõenäosust, et praegused tehnoloogiad viivad tehisintellekti tekkeni, nulli ja ühe protsendi vahele. See hinnang on tähelepanuväärne, kuna see ei põhine filosoofilistel kaalutlustel, vaid pigem suurte keelemudelite tehniliste võimaluste ja piirangute kainel hindamisel.
Kuigi üldise tehisintellekti (AGI) definitsioon on vastuoluline, viitab see oma olemuselt tehisintellekti süsteemidele, mis suudavad saavutada või ületada inimese kognitiivseid võimeid kogu spektris. See tähendaks, et süsteem mitte ainult ei demonstreeri ekspertteadmisi konkreetsetes valdkondades, vaid on võimeline ka teadmisi ühest valdkonnast teise üle kandma, uusi olukordi mõistma, probleeme loovalt lahendama ja pidevalt arenema ilma, et iga uue ülesande jaoks oleks vaja ümber õpetada.
Krishna väidab, et suurtel keelemudelitel, mis moodustavad praeguse tehisintellekti revolutsiooni tuuma, on põhimõttelised piirangud. Need mudelid põhinevad massiivsete tekstiandmekogumite statistilistel mustritel ja suudavad keelepõhistes ülesannetes muljetavaldavalt toimida. Nad suudavad genereerida sidusaid tekste, vastata küsimustele ja isegi kirjutada programmikoodi. Kuid nad ei saa tegelikult aru, mida nad teevad. Neil puudub maailmamudel, põhjuslikkuse kontseptsioon ja tõeline abstraktsioonivõime.
Need piirangud avalduvad mitmes valdkonnas. Keelemudelid hallutsineerivad regulaarselt, mis tähendab, et nad leiutavad fakte, mis kõlavad usutavalt, aga on valed. Neil on raskusi mitmeastmelise loogilise arutlemisega ja nad ebaõnnestuvad sageli ülesannetes, mis on inimestele triviaalsed, kui neid ülesandeid poleks nende treeningandmestikku lisatud. Neil puudub episoodiline mälu ja nad ei suuda oma vigadest õppida ilma ümberõppeta.
Teadlased ja eri valdkondade teadlased jagavad seda skepsist üha enam. Salesforce'i tegevjuht Marc Benioff väljendas sarnast skepsist tehisintellekti (AGI) suhtes 2025. aasta novembris. Ühes taskuhäälingusaates kirjeldas ta AGI terminit potentsiaalselt eksitavana ja kritiseeris tehnoloogiatööstust tehisintellekti peatselt saabuvate võimaluste suhtes omamoodi hüpnoosi all olemise eest. Benioff rõhutas, et kuigi praegused süsteemid on muljetavaldavad, puudub neil ei teadvus ega tõeline arusaam.
Meta vanem tehisintellekti teadlane Yann LeCun väidab, et suured keelemudelid ei vii kunagi üldise tehisintellektini, olenemata sellest, kui palju neid skaleeritakse. Ta propageerib alternatiivseid lähenemisviise, mis ulatuvad kaugemale pelgast tekstiennustusest, sealhulgas multimodaalseid maailmamudeleid, mis mitte ainult ei töötle teksti, vaid integreerivad ka visuaalset ja muud sensoorset teavet, et luua maailma sisemisi representatsioone.
Meie USA-sisene äriarenduse, müügi ja turunduse ekspertiis
Meie USA-s asuv äriarenduse, müügi ja turunduse ekspertiis - pilt: Xpert.Digital
Tööstusharu fookus: B2B, digitaliseerimine (tehisintellektist XR-ini), masinaehitus, logistika, taastuvenergia ja tööstus
Lisateavet selle kohta siin:
Teemakeskus koos teadmiste ja ekspertiisiga:
- Teadmisplatvorm globaalse ja regionaalse majanduse, innovatsiooni ja tööstusharude suundumuste kohta
- Analüüside, impulsside ja taustteabe kogumine meie fookusvaldkondadest
- Koht ekspertiisi ja teabe saamiseks äri- ja tehnoloogiavaldkonna praeguste arengute kohta
- Teemakeskus ettevõtetele, kes soovivad õppida turgude, digitaliseerimise ja valdkonna uuenduste kohta
Tehisintellekti mull või tuleviku mootor? Ohtlik lõhe investeeringute, energiatarbimise ja reaalse kasumi vahel.
Vajalik tehnoloogiline läbimurre
Krishna usub, et üldise tehisintellekti (AGI) saavutamiseks on vaja rohkem tehnoloogiaid, kui praegused suured keelemudelid pakkuda suudavad. Ta pakub välja, et kõvateadmiste integreerimine keelemudelitega võiks olla elujõuline lähenemisviis. Kõvateadmiste all peab ta silmas struktureeritud ja selgesõnalisi teadmisi põhjuslike seoste, füüsikaseaduste, matemaatiliste põhimõtete ja muude teadmiste kohta, mis ulatuvad statistilistest korrelatsioonidest kaugemale.
See perspektiiv on kooskõlas neurosümboolse tehisintellekti valdkonna uuringutega, mille eesmärk on ühendada närvivõrkude mustrituvastuse tugevused sümboolsete tehisintellekti süsteemide loogiliste võimalustega. Sümboolne tehisintellekt, mis põhineb reeglitel ja loogilisel järeldusel, oli tehisintellekti uuringute alguskümnenditel domineeriv, kuid viimastel aastatel on selle ülekaalus olnud närvipõhised lähenemisviisid. Mõlema lähenemisviisi hübridiseerimine võiks teoreetiliselt luua süsteeme, mis on võimelised nii õppima kui ka loogiliseks arutlemiseks.
Teiste paljulubavate uurimissuundade hulka kuuluvad kehastunud tehisintellekt, kus süsteemid õpivad füüsilise või simuleeritud keskkonnaga suhtlemise kaudu; pidev õpe, kus süsteemid saavad oma võimeid laiendada ilma eelnevaid teadmisi kaotamata; ja sisemiselt motiveeritud süsteemid, mis uurivad ja õpivad iseseisvalt.
Isegi nende täiendavate tehnoloogiate puhul jääb Krishna ettevaatlikuks. Küsimusele, kas see laiendatud lähenemisviis võiks viia tehisintellektini, vastab ta ainult "võib-olla". See ettevaatlikkus rõhutab ebakindlust, mis valitseb isegi ekspertide seas, kes on tehisintellektiga aastakümneid töötanud. Tehisintellekti arendamine ei ole ainult arvutusvõimsuse või andmemahu küsimus, vaid see võib nõuda põhimõttelisi uusi teadmisi intelligentsuse enda olemusest.
Sobib selleks:
Produktiivse tehisintellekti paradoks tänapäeval
Vaatamata oma skeptitsismile tehisintellekti ja ulatuslike andmekeskuste investeeringute majanduslike aspektide suhtes, ei ole Krishna kaugeltki tehisintellekti pessimist. Vastupidi, ta räägib entusiastlikult praegustest tehisintellekti tööriistadest ja nende mõjust ärimaailmale. Ta on veendunud, et need tehnoloogiad avavad ettevõtetes triljonite dollarite suuruse tootlikkuse potentsiaali.
See eristus on tema seisukoha mõistmiseks kesksel kohal. Krishna ei kahtle tehisintellekti väärtuses iseenesest, vaid pigem tööstusharu valitud tee majanduslikus elujõulisuses. Tänapäeva tehisintellekti süsteemid, eriti suured keelemudelid, suudavad juba praegu paljudes valdkondades märkimisväärset tootlikkuse kasvu võimaldada ilma kaheksa triljoni USA dollari suuruse infrastruktuurita.
IBM ise pakub silmatorkavat näidet nendest tootlikkuse kasvudest. Alates 2023. aasta jaanuarist on ettevõte oma tegevuses tehisintellekti ja automatiseerimist põhjalikult rakendanud ning loodab 2025. aasta lõpuks saavutada 4,5 miljardi dollari suuruse tootlikkuse kasvu. See algatus, mida IBM nimetab kliendiks null, hõlmas hübriidpilve infrastruktuuri, tehisintellekti ja automatiseerimistehnoloogiate juurutamist ning konsultatsiooniekspertiisi pakkumist erinevates äriüksustes.
Selle ümberkujundamise konkreetsed tulemused on muljetavaldavad. IBM on klienditeeninduses rakendanud tehisintellektil põhinevaid tööriistu, mis lahendavad 70 protsenti päringutest ja parandavad lahendusaega 26 protsenti. Kõigis äriüksustes on ligikaudu 270 000 töötajat varustatud agentsete tehisintellekti süsteemidega, mis korraldavad keerulisi töövooge ja toetavad inimtöötajaid.
Selline tehisintellekti rakendus ei vaja uusi suuri andmekeskusi, vaid saab tugineda olemasolevale infrastruktuurile. See keskendub konkreetsetele kasutusjuhtudele, kus tehisintellekt pakub tõendatavaid edusamme, mitte hüpoteetilisele üldise intelligentsuse arendamisele. See on Krishna argumendi tuum: tehnoloogia on väärtuslik ja transformatiivne, kuid praegune lähenemisviis, kus investeeritakse triljoneid tehisintellekti arendamisse, ei ole majanduslikult jätkusuutlik.
McKinsey uuringud hindavad, et generatiivsel tehisintellektil on potentsiaal luua 63 analüüsitud kasutusjuhul aastas 2,6–4,4 triljonit dollarit majanduslikku väärtust. Kui arvestada generatiivse tehisintellekti manustamise mõju tarkvarasse, mida praegu muude ülesannete jaoks kasutatakse, võib see hinnang umbes kahekordistuda. See tootlikkuse kasv võib suurendada tööviljakuse aastast kasvu 0,1–0,6 protsendipunkti võrra kuni 2040. aastani.
Tehnoloogiahiiglaste erinevad strateegiad
Samal ajal kui Krishna oma muret väljendab, kahekordistavad teised tehnoloogiahiiud oma panuseid tehisintellekti taristusse. Suure Neliku kulutused näitavad selle investeerimistsükli ulatust. Microsoft plaanib 2025. eelarveaastal kulutada tehisintellektiga andmekeskuste ehitamisele ligikaudu 80 miljardit dollarit, millest enam kui pool on ette nähtud Ameerika Ühendriikidele.
Amazon on teatanud ligikaudu 125 miljardi dollari suurustest kapitalikulutustest 2025. aastaks, millest suurem osa on ette nähtud tehisintellektile ja sellega seotud taristule Amazon Web Services'i jaoks. Ettevõte on juba andnud märku, et 2026. aastal on kulutused veelgi suuremad. Meta Platforms eeldab 2025. aastaks 70–72 miljardi dollari suurust kapitalikulu, mis on kasv varasemast hinnangust 66 miljardilt dollarilt 72 miljardi dollarini. 2026. aastaks teatas ettevõte, et kulutused on oluliselt suuremad.
Google'i emaettevõte Alphabet prognoosib 2025. aastaks kapitalikulutusteks 91–93 miljardit dollarit, mis on rohkem kui varasem 85 miljardi dollari prognoos. Kokku plaanivad need neli ettevõtet 2025. aastal kulutada 350–400 miljardit dollarit, mis on enam kui kaks korda rohkem kui kaks aastat tagasi.
Need ulatuslikud investeeringud toimuvad keskkonnas, kus tehisintellekti teenuste tegelik tulu on endiselt oodatust palju väiksem. OpenAI teatab üle 20 miljardi dollari suurusest aastasest tulust, kuid on endiselt kahjumlik. Microsoft teenib tehisintellektist ligikaudu 13 miljardit dollarit aastas, kasvades aastaga 175 protsenti, samas kui Meta ei saa teatada ühestki dollarist otsesest tehisintellekti tulust.
Investeeringute ja tulude lahknevus on silmatorkav. Morgan Stanley hinnangul kulutab tehisintellekti tööstus 2028. aastaks andmekeskustele ligikaudu kolm triljonit USA dollarit. Võrdluseks, praegused tulud on tühised. MIT-i 2025. aasta juuli uuring näitas, et umbes 95 protsenti tehisintellekti investeerinud ettevõtetest ei teeninud tehnoloogiast mingit tulu. Nende ettevõtete kogukulutused on hinnanguliselt ligikaudu 40 miljardit USA dollarit.
Skeptitsismi kasvavad hääled
Krishna hoiatus on osa kasvavast skeptiliste häälte koorist tehnoloogia- ja finantsmaailma erinevatest sektoritest. Need mured ei keskendu mitte ainult kohesele majanduslikule kasule, vaid ka süsteemsetele riskidele, mis tulenevad praegusest investeerimisdünaamikast.
Majandusteadlased toovad välja, et tehisintellekti sektor moodustas 2025. aasta esimesel poolel umbes kaks kolmandikku USA SKP kasvust. JPMorgan Asset Managementi analüüs näitab, et tehisintellekti kulutused andmekeskustele panustasid majanduskasvu rohkem kui sadade miljonite Ameerika tarbijate tarbimine kokku. Harvardi majandusteadlane Jason Furman arvutas, et ilma andmekeskusteta oleks SKP kasv 2025. aasta esimesel poolel olnud vaid 0,1 protsenti.
See kasvu koondamine ühte sektorisse on riskantne. MIT-i majandusteadlane ja 2024. aasta Nobeli majanduspreemia laureaat Daron Acemoglu väidab, et tehisintellekti tegelik mõju võib olla oluliselt väiksem, kui tööstusprognoosid näitavad. Ta hindab, et järgmise kümne aasta jooksul asendab tehisintellekt vaid viis protsenti töökohtadest, mis on palju vähem kui mõnede tehnoloogiajuhtide entusiastlikud ennustused.
Muresid mulli pärast süvendavad mitmed tegurid. Tehnoloogiaettevõtted kasutavad üha enam finantsinstrumente, mida tuntakse eriotstarbeliste äriühingutena (SPV-dena), et hoida miljardeid dollareid kulusid oma bilansist eemal. Need Wall Streeti rahastatud SPV-d toimivad varifirmadena andmekeskuste ehitamiseks. See tava tekitab küsimusi läbipaistvuse ja ettevõtete tegeliku riski kohta.
Alphabeti tegevjuht Sundar Pichai kirjeldas 2025. aasta novembri BBC intervjuus tehisintellekti investeeringute hüppelist kasvu erakordse hetkena, kuid tunnistas ka praeguse tehisintellekti buumiga kaasnevat teatud irratsionaalsust. Ta hoiatas, et tehisintellekti mulli lõhkemine mõjutaks iga ettevõtet. Isegi OpenAI tegevjuht ja üks silmapaistvamaid tehisintellekti eestkõnelejaid Sam Altman tunnistas 2025. aasta augustis, et tehisintellekt võib olla mullis, võrreldes turutingimusi dot-com buumi aegsetega ja rõhutades, et paljud intelligentsed inimesed on tõetera pärast liiga elevil.
Sobib selleks:
Energiaküsimus kui piirav tegur
Teine oluline probleem, mida Krishna otseselt ei käsitle, kuid mis on tema kuluarvutustes kaudselt kirjas, puudutab energiavarustust. 100-gigavatise võimsusega andmekeskus vajaks umbes 20 protsenti Ameerika Ühendriikide kogu elektrienergia tootmisest. See ei ole tühine väljakutse, vaid potentsiaalne pudelikael, mis võib kogu visiooni ohtu seada.
Rahvusvaheline Energiaagentuur prognoosib, et andmekeskuste ülemaailmne elektrienergia nõudlus võib 2030. aastaks enam kui kahekordistuda, ligikaudu 415 teravatt-tunnilt 2024. aastal 900–1000 teravatt-tunnini. Tehisintellekt võib 2030. aastaks moodustada 35–50 protsenti andmekeskuste elektrienergia tarbimisest. Ameerika Ühendriikides peaks andmekeskuste elektrienergia nõudlus 2035. aastaks suurenema 35 gigavatilt 78 gigavatini, mis moodustab 8,6 protsenti riigi elektrienergia tarbimisest.
See nõudlus tekib ajal, mil paljud riigid püüavad oma elektrivõrke dekarboniseerida ja suurendada taastuvenergia osakaalu. Väljakutse seisneb selles, et andmekeskused vajavad pidevat elektrivarustust 24 tundi ööpäevas, 365 päeva aastas. See muudab ülemineku taastuvenergiale keerulisemaks, kuna tuule- ja päikeseenergia on katkendliku tootmisega ning vajavad salvestuslahendusi või varuvõimsust.
Andmekeskuste süsinikdioksiidi heitkogused peaksid 2023. aasta 212 miljonilt tonnilt tõusma potentsiaalselt 355 miljoni tonnini 2030. aastaks, kuigi see arv varieerub märkimisväärselt, olenevalt puhta energia lahenduste kiirusest ja tõhususe parandamisest. Üks tehisintellekti loodud pildi genereerimise protsess tarbib sama palju elektrit kui nutitelefoni täielik laadimine. Miljoni žetooni töötlemine toodab sama palju süsinikdioksiidi kui bensiinimootoriga auto, mis sõidab 8–32 kilomeetrit.
Generatiivne tehisintellekt vajab umbes seitse kuni kaheksa korda rohkem energiat kui traditsioonilised arvutuskoormused. Suurte tehisintellekti mudelite treenimine võib mitme kuu jooksul tarbida sama palju elektrit kui sajad leibkonnad. See energiamahukus tähendab, et isegi kui tohutute andmekeskuste ehitamiseks oleksid rahalised vahendid olemas, ei pruugi nende rajatiste toiteks vajalik füüsiline infrastruktuur õigeks ajaks valmis olla.
Sobib selleks:
Alternatiivsed tehnoloogilised teed ja nende olulisus
Arutelu suuremahuliste keelemudelite piirangute üle on viinud alternatiivsete valdkondade uurimistöö suurenemiseni. Mõned peavad kvantarvutust potentsiaalseks läbimurdeks, mis võiks ületada praegused piirangud. 2025. aasta oktoobris avalikustas Google oma Willow kvantkiibi, mis saavutas kontrollitava kvanteelise. See oli verstapost, mis ületas klassikalise füüsika piirid ja avas uusi võimalusi sellistes valdkondades nagu meditsiin, energeetika ja tehisintellekt.
Kvantarvutid töötavad täiesti erinevatel põhimõtetel kui klassikalised arvutid. Need kasutavad kvantbitte ehk kubiteid, mis võivad samaaegselt eksisteerida mitmes olekus, võimaldades paralleelseid arvutusi ulatuses, mis on tavapäraste süsteemidega võimatu. Kvantarvutid seisavad aga silmitsi oluliste väljakutsetega, eriti dekoherentsusega, mis mõjutab kubitite stabiilsust.
Hiljutised läbimurded kubiti stabiliseerimisel viitavad sellele, et skaleeritavad kvantarvutid võivad olla reaalsuseks järgmise paari aasta jooksul. Ettevõtted nagu PsiQuantum plaanivad enne selle kümnendi lõppu tööle panna Willow'st 10 000 korda suuremad kvantarvutid – arvutid, mis on piisavalt suured, et lahendada olulisi küsimusi materjalide, ravimite ja looduse kvantaspektide kohta.
Kvantarvutuse ja tehisintellekti lähenemine võiks teoreetiliselt avada uusi võimalusi. Kvantalgoritmid on oluliste ravimite ja materjalide simulatsioonis paranenud enam kui 200 korda. Mõned spekuleerivad, et tehisintellekti ja kvantarvutuse kombinatsioon võiks olla võimalik ühe kuni kahe aasta jooksul, millele järgneb tehisintellekt viie aasta jooksul.
Teiste paljulubavate uurimissuundade hulka kuuluvad optilised arvutusarhitektuurid, mis kasutavad kiipide toiteks elektri asemel valgust. 2025. aasta novembris avalikustatud arhitektuur nimega Parallel Optical Matrix-Matrix Multiplication võiks kõrvaldada ühe suurima kitsaskoha praeguses tehisintellekti arendamises. Erinevalt varasematest optilistest meetoditest teostab see ühe laserimpulsiga samaaegselt mitu tensoroperatsiooni, mis võib töötlemiskiirust oluliselt suurendada.
IBM-i strateegiline positsioneerimine
Krishna seisukoht on eriti huvitav IBM-i strateegia kontekstis. Viimastel aastatel on IBM teadlikult nihutanud oma fookust puhtalt riist- ja taristuärilt ettevõtte tarkvara, pilveteenuste ja konsultatsioonide poole. Ettevõte müüs maha suure osa oma traditsioonilisest IT-ärist ja keskendus selle asemel hübriidpilvelahendustele ja tehisintellekti rakendustele ettevõtetele.
See strateegiline suund erineb põhimõtteliselt Microsofti, Amazoni, Google'i ja Meta lähenemisviisidest, mis kõik investeerivad suuresti oma infrastruktuuri loomisse. IBM keskendub hoopis ettevõtete abistamisele tehisintellekti juurutamisel nende endi tingimustel, läbipaistvalt, valikuvõimaluste ja paindlikkusega. See filosoofia peegeldab veendumust, et mitte iga ettevõte ei kasuta ühte avalikku pilve ning et eelkõige reguleeritud tööstusharud ja ettevõtted väljaspool Ameerika Ühendriike eelistavad hübriidseid lähenemisviise.
Krishna kriitikat ulatuslike taristuinvesteeringute suhtes võib seega mõista ka kui IBM-i lähenemisviisi kaudset kaitsmist. Kui üldise giidtehnoloogia poole püüdlemine triljonite dollarite suuruste andmekeskuste investeeringute kaudu ei ole tõepoolest majanduslikult tasuv, siis kinnitaks see IBM-i strateegiat keskenduda spetsiifilistele, väärtust loovatele kasutusjuhtudele, mis saavad tugineda olemasolevale või mõõdukalt laiendatud taristule.
Samal ajal on IBM tugevalt seotud selliste valdkondadega nagu kvantarvutus, mis võib potentsiaalselt esindada järgmist tehnoloogilist lainet. Ettevõte investeerib märkimisväärselt kvantarvutite arendamisse ja teeb koostööd teiste tehnoloogiaettevõtetega selle tehnoloogia edendamiseks. See viitab sellele, et Krishna ei ole innovatsiooni ega ambitsioonikate tehnoloogiliste eesmärkide, vaid pigem konkreetse lähenemisviisi vastu, mida ta peab majanduslikult ebaotstarbekaks.
🎯🎯🎯 Saa kasu Xpert.Digitali ulatuslikust, viiest astmest koosnevast asjatundlikkusest terviklikus teenustepaketis | BD, R&D, XR, PR ja digitaalse nähtavuse optimeerimine
Saage kasu Xpert.Digitali ulatuslikust, viiekordsest asjatundlikkusest terviklikus teenustepaketis | Teadus- ja arendustegevus, XR, PR ja digitaalse nähtavuse optimeerimine - Pilt: Xpert.Digital
Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.
Lisateavet selle kohta siin:
Tootlikkus jah, tehisintellekt ei: miks sihipärased tehisintellekti projektid võivad olla tulusamad kui megamudelid
OpenAI juhtkonna vaatenurk
Krishna skeptitsism on otseses vastuolus OpenAI tegevjuhi Sam Altmani avalike avaldustega. Altman on korduvalt rõhutanud, et OpenAI on valmis tegema tohutuid investeeringuid AGI saavutamiseks. Ettevõte on järgmise kaheksa aasta jooksul sõlminud lepinguid koguväärtusega ligikaudu 1,4 triljonit dollarit, sealhulgas olulisi tehinguid Oracle'i, Broadcomi ja teiste partneritega.
Altman ennustab, et OpenAI saavutab 2030. aastaks sadade miljardite USA dollarite suuruse aastakäibe. See prognoos põhineb eeldusel, et tehisintellekti teenuste nõudlus kasvab süsteemide võimsamaks muutudes eksponentsiaalselt. OpenAI ärimudel sõltub ettevõtete ja üksikisikute valmisolekust maksta märkimisväärseid summasid juurdepääsu eest täiustatud tehisintellekti võimalustele.
Krishna väitis taskuhäälingusaates, et ta mõistab Altmani vaatenurka, kuid ei jaga seda. See on märkimisväärselt diplomaatiline viis asja väljendamiseks, mis viitab sellele, et ta austab OpenAI visiooni, kuid teeb selle tehnoloogilise teostatavuse ja majandusliku elujõulisuse kohta põhimõtteliselt erinevaid oletusi. Krishna vastab küsimusele, kas OpenAI suudab oma investeeringutelt tulu teenida, selge "ei"-ga.
See lahkarvamus kujutab endast tehnoloogiatööstuses põhimõttelist konflikti nende vahel, kes usuvad peatsesse transformatiivsesse tehisintellekti ja on valmis investeerima astronoomilisi summasid, ning nende vahel, kes on skeptilisemad ja eelistavad järkjärgulist, majanduslikult jätkusuutlikumat lähenemisviisi.
Sobib selleks:
Amortisatsioonipoliitika ja raamatupidamisstandardite roll
Tehisintellekti riistvara tegeliku kasuliku eluea ümber käiv arutelu tõstatab põhimõttelisi küsimusi raamatupidamise ja läbipaistvuse kohta. See, kuidas ettevõtted oma varasid amortiseerivad, mõjutab otseselt nende deklareeritud kasumit ning sellest tulenevalt ka aktsiahindu ja -väärtusi.
Michael Burry väidab, et suured tehnoloogiaettevõtted hindavad oma tehisintellekti kiipide kasulikku eluiga üle, et hoida amortisatsiooni madal ja suurendada kasumit. Näiteks kui Meta kulutab 2025. aastal uuele Nvidia Blackwelli serveririiulile 5 miljardit dollarit ja amortiseerib selle 5,5 aasta jooksul, jaotuvad aastased amortisatsioonikulud ligikaudu 909 miljoni dollari peale. Kui aga tegelik kasulik eluiga on ainult kolm aastat, peaks aastane amortisatsioon olema umbes 1,67 miljardit dollarit – see on märkimisväärne erinevus.
Burry hinnangul võivad need pikendatud eluea pikkused suurendada mitme suurettevõtte kasumit aastatel 2026–2028 kokku 176 miljardi dollari võrra. Nvidia vaidlustas need väited 2025. aasta novembris avaldatud sisemises memos, väites, et hüperskaleerijad amortiseerivad graafikaprotsessoreid nelja kuni kuue aasta jooksul, lähtudes tegelikust pikaealisusest ja kasutustrendidest. Ettevõte juhtis tähelepanu sellele, et vanemaid graafikaprotsessoreid, näiteks 2020. aastal välja antud A100, kasutatakse jätkuvalt kõrge kasutusmääraga ja need säilitavad märkimisväärse majandusliku väärtuse.
Tegelikkus jääb tõenäoliselt kuhugi vahepeale. Graafikaprotsessorid võivad füüsiliselt kindlasti toimida kauem kui kolm aastat, kuid nende majanduslik väärtus võib kiiresti langeda, kui turule tulevad uuemad ja tõhusamad mudelid. Peamine tegur on väärtuse kaskaadne kaskaad: vanemad graafikaprotsessorid, mis pole enam optimaalsed uusimate mudelite treenimiseks, võivad siiski olla kasulikud järeldusülesannete ja juba treenitud mudelite käitamiseks. Neid saab kasutada ka vähemnõudlike rakenduste jaoks või müüa järelturul.
Need nüansid muudavad selge hinnangu andmise keeruliseks. Tehisintellektile keskendunud pilveteenuse pakkuja CoreWeave pikendas oma graafikaprotsessorite amortisatsiooniperioodi neljalt aastalt kuuele aastale 2023. aasta jaanuaris. Kriitikud näevad selles otsuses katset kunstlikult kasumlikkust parandada. Pooldajad seevastu väidavad, et riistvara tegelik kasutamine õigustab pikemaid perioode.
Sotsiaalne ja poliitiline mõõde
Tehisintellekti investeeringute ümber käival debatil on ka poliitiline ja sotsiaalne mõõde. Riskikapitalist ja Valge Maja krüptovaluutade ja tehisintellekti nõunik David Sacks hoiatas 2025. aasta novembris, et tehisintellekti investeeringute buumi pöördumine võib viia majanduslanguseni. Tema sõnastus viitab sellele, et majandus on muutunud tehisintellekti investeeringutest nii sõltuvaks, et peatumisel või olulisel aeglustumisel oleksid märkimisväärsed makromajanduslikud tagajärjed.
See sõltuvus tõstatab küsimuse, kas ühiskond on end manööverdanud olukorda, kus ta on sunnitud jätkama investeerimist, olenemata oma majanduslikust elujõulisusest, lihtsalt selleks, et vältida ootamatut šokki. See oleks klassikaline mullidünaamika, kus ratsionaalsed majanduslikud kaalutlused varjutab hirm lõhkeva mulli tagajärgede ees.
Investeeringute ja ressursside koondamine tehisintellektile tekitab ka küsimusi alternatiivkulude kohta. Tehisintellekti andmekeskustesse voolavaid triljoneid võiks teoreetiliselt kasutada muudeks ühiskondlikeks prioriteetideks, alates haridussüsteemide täiustamisest ja taastuvenergia laiendamisest kuni taristupuudujääkide lahendamiseni. Selle tohutu ressursijaotuse õigustus sõltub sellest, kas lubatud eelised tegelikult realiseeruvad.
Samal ajal on tehisintellektil juba tõendatavalt positiivne mõju. Saksamaal teatasid IBM-i 2025. aasta novembri uuringu kohaselt kaks kolmandikku ettevõtetest tehisintellekti abil saavutatud märkimisväärsest tootlikkuse kasvust. Valdkonnad, kus tehisintellektiga seotud tootlikkuse kasv on suurim, on tarkvaraarendus ja IT, klienditeenindus ning äriprotsesside automatiseerimine. Ligikaudu viiendik Saksamaa ettevõtetest on tehisintellektil põhinevate tootlikkuse algatuste kaudu juba saavutanud oma investeeringutasuvuse eesmärgid ning peaaegu pooled eeldavad investeeringutasuvust kaheteistkümne kuu jooksul.
Need arvud näitavad, et tehisintellekt loob tõepoolest majanduslikku väärtust, kuid toetavad ka Krishna argumenti, et see väärtus ei tulene tingimata triljonite dollarite suuruste investeeringutega tehisintellekti poole püüdlemisest, vaid pigem sihipärasematest ja spetsiifilisematest rakendustest.
Tehnoloogiliste muutuste ajalooline perspektiiv
Praeguse olukorra perspektiivi seadmiseks on kasulik vaadata ajaloolisi paralleele. 1990. aastate lõpu dot-com-buumi nimetatakse sageli hoiatavaks looks. Sel ajal voolasid internetifirmadesse tohutud summad raha, mis põhinesid õigustatud usul, et internet on murranguline. Paljud neist investeeringutest osutusid ekslikuks ja kui mull 2000. aastal lõhkes, kadus turuväärtuses triljonite väärtuses väärtus.
Sellest hoolimata osutus aluseks olev tehnoloogia tõeliselt murranguliseks. Ettevõtted nagu Amazon ja Google, mis kriisi üle elasid, said maailmamajanduse domineerivateks jõududeks. Buumi ajal ehitatud infrastruktuur, sealhulgas ebaõnnestunud ettevõtete oma, moodustas järgnevate aastakümnete digitaalmajanduse aluse. Selles mõttes võiks väita, et isegi liigne investeering tehisintellekti infrastruktuuri võib pikas perspektiivis olla kasulik, isegi kui paljud praegused tegijad ebaõnnestuvad.
Peamine erinevus seisneb aga kapitalimahukuses. Esimese põlvkonna internetiettevõtted said pärast põhiinfrastruktuuri loomist laieneda suhteliselt väikeste investeeringutega. Kui veebisait või veebiteenus oli välja töötatud, võis see minimaalsete lisakuludega jõuda miljonite kasutajateni. Tehisintellekt, eriti praeguses vormis, seda mustrit ei järgi. Iga päring suurele keelemudelile toob kaasa märkimisväärseid arvutuskulusid. Tehisintellekti teenuste skaleerimine nõuab infrastruktuuri proportsionaalset suurendamist, mis muudab põhjalikult majandust.
Teine ajalooline võrdlus on elektrienergia areng. Kui elektrienergia esmakordselt kättesaadavaks muutus, kulus ettevõtetel aastakümneid, et õppida oma tootmisprotsesse ümber kujundama, et uusi võimalusi täielikult ära kasutada. Algselt asendasid tehased lihtsalt aurumasinad elektrimootoritega, kuid muus osas säilitasid nad oma vanad paigutused ja protsessid. Tõeline tootlikkuse kasv saabus alles siis, kui insenerid ja juhid õppisid tehaseid nullist projekteerima, kasutades ära elektrienergia paindlikkust.
Sama võib kehtida ka tehisintellekti kohta. Praegused rakendused võivad vaid pinnapealselt puudutada võimalikke võimalusi ja tõelised muutused ei pruugi saabuda enne, kui organisatsioonid õpivad end tehisintellekti võimekuste ärakasutamiseks põhjalikult ümber korraldama. See võtaks aega, võib-olla aastaid või aastakümneid, ja pole selge, kas praegune investeerimisdünaamika suudab seda kannatlikkust endale lubada.
AI arengu tulevik
Vaatamata kogu skeptitsismile ja hoiatustele jätkub tehisintellekti arendamine. Küsimus ei ole selles, kas tehisintellekt on oluline, vaid selles, milline tee on kõige lootustandvam ja majanduslikult jätkusuutlikum. Krishna sekkumist võib mõista kui üleskutset strateegia ümberhindamiseks, mitte üleskutsena tehisintellekti uuringud peatada.
Kõige tõenäolisem areng on lähenemisviiside mitmekesistumine. Samal ajal kui mõned ettevõtted jätkavad suuri investeeringuid suurte keelemudelite skaleerimisse, uurivad teised alternatiivseid teid. Paralleelselt tegeletakse neurosümboolsete lähenemisviiside, multimodaalsete süsteemide, kehastunud intelligentsuse, pideva õppimise ja muude uurimissuundadega. Läbimurded riistvaras, alates kvantarvutusest kuni optiliste arvutusarhitektuuride ja neuromorfsete kiipideni, võivad võrrandit muuta.
Võtmeteguriks saab tegelik turu omaksvõtt. Kui ettevõtted ja tarbijad on valmis tehisintellekti teenuste eest märkimisväärseid summasid maksma, võivad isegi kõrged taristukulud olla õigustatud. Seni on see aga suuresti lahtine küsimus. ChatGPT ja sarnased teenused on meelitanud miljoneid kasutajaid, kuid valmisolek nende eest märkimisväärseid summasid maksta on piiratud. Enamik kasutajaid kasutab tasuta või tugevalt subsideeritud versioone.
Ettevõtlussektoris on olukord mõnevõrra erinev. Siin on näha valmidust maksta tehisintellekti lahenduste eest, mis lahendavad konkreetseid äriprobleeme. Microsoft teatab oma ettevõtetele suunatud tehisintellekti teenuste tugevast kasvust. Küsimus on selles, kas need tuluallikad suudavad piisavalt kiiresti kasvada, et õigustada suuri investeeringuid.
Sobib selleks:
Mitmemõõtmelise analüüsi tulemused
Arvind Krishna poolt Decoderi taskuhäälingus tõstatatud mured puudutavad ühe ajaloo olulisema majandusliku ja tehnoloogilise riski tuuma. Tema argument põhineb kindlatel majanduspõhimõtetel ja tehnilisel arusaamal. Tohutute kapitalikulude, riistvara lühikese elutsükli ja praeguste tehnoloogiate väikese tõenäosuse kombinatsioon AGI-ni (Automated Generating Intelligence ehk automatiseeritud intelligentsuse genereerimine) viimiseks on veenev argument praeguse investeerimisstrateegia vastu.
Samal ajal on Krishna seisukohal ka vastuväiteid. Massiliste tehisintellekti investeeringute pooldajad väidavad, et transformatiivsed tehnoloogiad nõuavad sageli tohutuid esialgseid investeeringuid, et arvutusüksuse maksumus väheneb pidevalt, et tekivad uued ärimudelid, mida pole veel võimalik ette näha, ning et potentsiaalselt maailma muutva tehnoloogia puhul mahajäämise oht on suurem kui liigsete investeeringute finantsrisk.
Tõde peitub tõenäoliselt kusagil nende äärmuslike seisukohtade vahel. Tehisintellekt on kahtlemata oluline ja murranguline tehnoloogia, mis loob märkimisväärset majanduslikku väärtust. Praegused keelemudelid ja tehisintellekti rakendused näitavad juba muljetavaldavat võimekust ning soodustavad paljudes valdkondades mõõdetavat tootlikkuse kasvu. Samal ajal on idee, et pelgalt praeguste lähenemisviiside laiendamine viib tehisintellekti tekkeni, üha vastuolulisem isegi juhtivate tehisintellekti uurijate seas.
Majandusanalüüs räägib enda eest. Vajalike investeeringute tohutu suurus ja vajadus teenida lühikese aja jooksul tohutut kasumit kujutab endast enneolematut väljakutset. Kui Krishna arvutused on kasvõi kaugeltki täpsed, on raske ette kujutada, kuidas praegune investeerimisstrateegia saab olla jätkusuutlik.
See ei tähenda aga tingimata peatset katastroofi. Turud on võimelised kohanema. Investeeringuvood võivad nihkuda, ärimudelid võivad areneda ja tehnoloogilised läbimurded võivad majandust põhjalikult muuta. Tehnoloogia ajalugu on täis näiteid, kus esialgne skeptitsism lükati ümber ja pealtnäha võimatutest väljakutsetest saadi üle.
Tõenäoliselt tuleb konsolideerimise ja ümberhindamise periood. Praegused tehisintellekti investeeringute kasvumäärad ei saa lõputult jätkuda. Mingil hetkel tahavad investorid ja ettevõtete juhid näha tõendeid tegeliku tulu kohta. Ettevõtted, mis suudavad pakkuda veenvaid kasutusjuhtumeid ja tõendatavat majanduslikku väärtust, õitsevad. Teised peavad võib-olla oma strateegiaid kohandama või turult lahkuma.
Krishna sekkumine on oluline hoiatus ettevaatlikkuse kohta keskkonnas, mida iseloomustab eufooria ja tung sammu pidada. Tema aastakümnete pikkune kogemus tehnoloogiasektoris ja positsioon ühe maailma vanima ja väljakujunenud IT-ettevõtte eesotsas annavad tema sõnadele kaalu. Aeg näitab, kas tal on õigus. Kindel on aga see, et tema tõstatatud küsimusi tuleb tõsiselt võtta ja põhjalikult arutada, enne kui strateegiasse, mille edu pole kaugeltki garanteeritud, veel triljoneid valatakse.
Digitaalse transformatsiooni uus dimensioon hallatud tehisintellekti (AI) abil - platvorm ja B2B-lahendus | Xpert Consulting
Digitaalse transformatsiooni uus dimensioon hallatud tehisintellekti (AI) abil – platvorm ja B2B-lahendus | Xpert Consulting - pilt: Xpert.Digital
Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.
Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.
Peamised eelised lühidalt:
⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.
🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.
💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.
🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.
📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.
Lisateavet selle kohta siin:
Teie ülemaailmne turundus- ja äriarenduspartner
☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane
☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!
Konrad Wolfenstein
Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.
Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Ootan meie ühist projekti.
