A mesterséges intelligencia forradalom válaszút előtt: A mesterséges intelligencia fellendülése a dotcom-buborékban tükröződik – A felhajtás és a költségek stratégiai elemzése

A piszkos igazság a mesterséges intelligenciáról: Miért éget el milliárdokat a technológia, de nem termel profitot?

A technológiai környezet egy fordulóponton van, amelyet a mesterséges intelligencia (MI) gyors térnyerése határoz meg. A generatív MI fejlődése által vezérelt optimizmushullám befektetési őrületet váltott ki, amely intenzitásában és mértékében az 1990-es évek végi dot-com buborékra emlékeztet. Több százmilliárd dollár áramlik egyetlen technológiába, amit az a szilárd meggyőződés táplál, hogy a világ egy történelmi mértékű gazdasági forradalom küszöbén áll. A gyakran alig nyereséges üzleti modellel rendelkező vállalatok csillagászati ​​értékelései mindennaposak, és egyfajta aranyláz-hangulat ragadta magával mind a nagy múltú techóriásokat, mind a számtalan startupot. A piaci érték néhány vállalat, az úgynevezett "Hét nagyszerű" kezében való koncentrációja tükrözi a Nasdaq kedvencei akkori dominanciáját, és aggodalmakat kelt a túlfűtött piaci dinamikával kapcsolatban.

A jelentés központi tézise azonban az, hogy a piaci hangulat felszínes hasonlóságai ellenére az alapul szolgáló gazdasági és technológiai struktúrák mélyreható különbségeket mutatnak. Ezek a különbségek egyedi lehetőségekhez és rendszerszintű kockázatokhoz vezetnek, amelyek kifinomult elemzést igényelnek. Míg a dot-com hype a befejezetlen internet ígéretére épült, a mai MI-technológia már számos üzleti folyamatba és fogyasztói termékbe beágyazódott. A befektetett tőke típusa, a technológia érettsége és a piac szerkezete alapvetően eltérő kiindulópontot teremt.

Alkalmas:

• Megismétli-e magát a 2000-es dot-com lufi? A jelenlegi MI-boom kritikai elemzése

Párhuzamok a dotcom-korszakkal

A jelenlegi piaci vitát formáló és sok befektetőben déjà vu érzést kiváltó hasonlóságok félreérthetetlenek. Elsődlegesen a szélsőséges értékelések. Az 1990-es évek végén az 50, 70 vagy akár 100-as árfolyam/nyereség (P/E) arány vált a normává a Nasdaq-részvények esetében. Napjainkban az S&P 500 ciklikusan kiigazított értékelése eléri az elmúlt tíz év nyereségének 38-szorosát – ezt a szintet a közelmúlt gazdaságtörténete csak a dot-com buborék csúcspontján múlta felül. Ezek az értékelések kevésbé a jelenlegi nyereségen, mint inkább az átalakult piacon a jövőbeni monopóliumhozamok elvárásán alapulnak.

Egy másik közös vonás a technológia átalakító erejébe vetett hit, amely messze túlmutat a technológiai szektoron. Az internethez hasonlóan a mesterséges intelligencia is alapvetően átalakít minden iparágat – a gyártástól az egészségügyön át a kreatív iparágakig. Ez az átfogó forradalomról szóló narratíva sok befektető szemében igazolja a rendkívüli tőkebeáramlást és a rövid távú veszteségek elfogadását a hosszú távú piaci dominancia érdekében. Az aranyláz hangulata nemcsak a befektetőket, hanem a vállalatokat is megragadja, amelyekre nyomás nehezedik, hogy mesterséges intelligenciát vezessenek be, hogy elkerüljék a lemaradást, ami tovább táplálja a keresletet és ezáltal az értékeléseket.

Főbb különbségek és hatásuk

Ezen párhuzamok ellenére a dot-com korszaktól való eltérések kulcsfontosságúak a jelenlegi piaci helyzet és annak lehetséges fejlődésének megértéséhez. Talán a legfontosabb különbség a tőke forrásában rejlik. A dot-com buborékot nagyrészt kisbefektetők, gyakran hitelre spekulálva, valamint a túlfűtött első nyilvános ajánlattételi (IPO) piac finanszírozta. Ez egy rendkívül törékeny ciklust hozott létre, amelyet a piaci hangulat vezérelt. A mai MI-boomot ezzel szemben elsősorban nem spekulatív magánbefektetők finanszírozzák, hanem a világ legjövedelmezőbb vállalatainak duzzadó kasszái. Az olyan óriások, mint a Microsoft, a Meta, a Google és az Amazon, stratégiailag fektetik be a már meglévő vállalkozásokból származó hatalmas profitjukat a következő technológiai platform építésébe.

Ennek a tőkeszerkezeti változásnak mélyreható következményei vannak. A jelenlegi fellendülés sokkal jobban ellenáll a rövid távú piaci hangulatingadozásoknak. Kevésbé tisztán spekulatív őrületről van szó, mint inkább a technológiai fölényért folytatott stratégiai, hosszú távú harcról. Ezek a befektetések stratégiailag elengedhetetlenek ahhoz, hogy a „Hét nagyszerű” győzedelmeskedjen a következő platformháborúban. Ez azt jelenti, hogy a fellendülés hosszabb ideig fenntartható, még akkor is, ha a mesterséges intelligencia alkalmazásai továbbra is veszteségesek maradnak. A buborék potenciális „kidurranása” ezért valószínűleg nem a kisebb vállalatok széles körű piaci összeomlásaként, hanem stratégiai leírásokként és a főbb szereplők közötti hatalmas konszolidációs hullámként nyilvánulna meg.

Egy második lényeges különbség a technológiai érettség. Az internet az ezredfordulón egy fiatal, még nem teljesen fejlett infrastruktúra volt, korlátozott sávszélességgel és alacsony penetrációval. A korabeli üzleti modellek közül sok a technológiai és logisztikai realitások miatt kudarcot vallott. Ezzel szemben a mai mesterséges intelligencia, különösen a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) formájában, már szilárdan integrálódott a mindennapi üzleti életbe és a széles körben használt szoftvertermékekbe. A technológia nem csupán ígéret, hanem már használatban lévő eszköz, ami jelentősen szilárdabbá teszi a gazdaságban való rögzülését.

Miért nem a dotcom-buborék másolata a mesterséges intelligencia körüli felhajtás – és miért lehet mégis veszélyes?

Bár mindkét fázist a magas optimizmus jellemzi, fontos szempontokban különböznek: Míg a 2000 körüli dot-com buborékot rendkívül magas P/E arányok (50–100+), valamint a „szemgolyókra” és a növekedésre való erős összpontosítás jellemezte, a 2025 körüli mesterséges intelligencia-boom az S&P 500 ciklikusan kiigazított P/E arányát körülbelül 38-ra, és a hangsúly a várható jövőbeli monopóliumok felé tolódik el. A finanszírozási források is eltérőek: Akkoriban a tőzsdei bevezetések, a tőkeáttételes lakossági befektetők és a kockázati tőke dominált; ma a források túlnyomórészt a technológiai óriások vállalati nyereségéből és stratégiai befektetésekből származnak. A technológiai érettség is jelentősen eltér – az ezredfordulón az internet még fejlesztés alatt állt, korlátozott sávszélességgel, míg a mesterséges intelligencia ma már integrálva van a vállalati szoftverekbe és a végtermékekbe. Végül a piac eltérő strukturális jellege is szembetűnő: a dot-com fázist nagyszámú spekulatív startup és emelkedő Nasdaq-részvény jellemezte, míg a jelenlegi mesterséges intelligencia-boomot néhány „Nagy Hét” vállalatra való szélsőséges koncentráció jellemzi. Ugyanakkor a végfelhasználók körében ma már sokkal nagyobb az elterjedés, több százmillió felhasználója van a vezető mesterséges intelligencia alkalmazásoknak.

Központi kérdés

Ez az elemzés elvezet a jelentés központi kérdéséhez: Vajon egy fenntartható technológiai átalakulás kezdetén járunk, amely újraértelmezi a termelékenységet és a jólétet? Vagy az iparág egy hatalmas, tőkeigényes, nyereséges cél nélküli gépezet építésének folyamatában van, ezáltal egy egészen másfajta – koncentráltabb, stratégiaibb és potenciálisan veszélyesebb – buborékot hozva létre? A következő fejezetek gazdasági, technikai, etikai és piacstratégiai szempontból vizsgálják ezt a kérdést, hogy átfogó képet adjanak a mesterséges intelligencia forradalmáról, amely döntő fordulópontján áll.

A gazdasági valóság: A fenntarthatatlan üzleti modellek elemzése

A 800 milliárd dolláros szakadék

A mesterséges intelligenciaipar gazdasági kihívásainak középpontjában a robbanásszerűen növekvő költségek és az elégtelen bevétel közötti hatalmas, strukturális eltérés áll. A Bain & Company tanácsadó cég riasztó tanulmánya számszerűsíti ezt a problémát, és 800 milliárd dolláros finanszírozási hiányt jósol 2030-ra. A számítási teljesítmény, az infrastruktúra és az energia növekvő költségeinek fedezéséhez az iparágnak 2030-ra körülbelül 2 billió dolláros éves bevételt kellene generálnia a tanulmány szerint. Az előrejelzések azonban azt mutatják, hogy ezt a célt jelentősen elmaradják, ami alapvető kérdéseket vet fel a jelenlegi üzleti modellek fenntarthatóságával és a csillagászati ​​értékelések indokoltságával kapcsolatban.

Ez a különbség nem egy absztrakt jövőbeli forgatókönyv, hanem egy alapvető gazdasági téves számítás eredménye. Az a feltételezés, hogy a közösségi média korszakában kialakult széles felhasználói bázis automatikusan jövedelmezőséghez vezet, megtévesztőnek bizonyul a mesterséges intelligencia kontextusában. Ellentétben az olyan platformokkal, mint a Facebook vagy a Google, ahol egy további felhasználó vagy interakció határköltsége közel nulla, a mesterséges intelligencia modellekben minden egyes kérés – minden generált token – valós és nem triviális számítási költségekkel jár. Ez a „gondolatonkénti fizetés” modell aláássa a szoftveripar hagyományos skálázási logikáját. A magas felhasználószám így növekvő költségtényezővé válik, nem pedig potenciális profittényezővé, mindaddig, amíg a monetizáció nem haladja meg a folyamatos működési költségeket.

OpenAI esettanulmány: A népszerűség és a jövedelmezőség paradoxona

Egyetlen vállalat sem illusztrálja ezt a paradoxont ​​jobban, mint az OpenAI, a generatív mesterséges intelligencia forradalmának zászlóshajója. A lenyűgöző, 300 milliárd dolláros értékelés és a heti 700 milliós felhasználói bázis ellenére a vállalat mély veszteségekben van. A veszteség 2024-ben körülbelül 5 milliárd dollárt tett ki, és az előrejelzések szerint 2025-re eléri a 9 milliárd dollárt. A probléma lényege az alacsony konverziós arány: több százmillió felhasználója közül csak ötmillió fizető ügyfél.

Még aggasztóbb annak a felismerése, hogy még a legdrágább előfizetési modellek sem fedezik a költségeiket. A jelentések szerint még a prémium "ChatGPT Pro" előfizetés is, havi 200 dollárért, veszteséges vállalkozás. Azok a nagy teljesítményű felhasználók, akik intenzíven használják a modell képességeit, több számítási erőforrást fogyasztanak, mint amennyit az előfizetési díjuk fedez. Maga Sam Altman vezérigazgató is "őrültnek" nevezte ezt a költséghelyzetet, aláhúzva a monetizáció alapvető kihívását. Az OpenAI tapasztalatai azt mutatják, hogy a klasszikus SaaS (Software as a Service) modell akkor éri el a határait, amikor a felhasználók által a szolgáltatásból származó érték meghaladja a nyújtásának költségeit. Az iparágnak ezért egy teljesen új üzleti modellt kell kidolgoznia, amely túlmutat az egyszerű előfizetéseken vagy hirdetéseken, és megfelelően árazza az "intelligencia, mint szolgáltatás" értékét – egy olyan feladatra, amelyre jelenleg nincs bevált megoldás.

Befektetési őrület megtérülési kilátások nélkül

A jövedelmezőség hiányának problémája nem korlátozódik az OpenAI-ra, hanem az egész iparágat áthatja. A nagy technológiai vállalatok valóságos beruházási lázban vannak. A Microsoft, a Meta és a Google összesen 215 milliárd dollárt tervez költeni MI-projektekre 2025-ig, míg az Amazon további 100 milliárd dollárt tervez befektetni. Ezeket a kiadásokat, amelyek a ChatGPT indulása óta több mint kétszeresére nőttek, elsősorban az adatközpontok bővítésére és új MI-modellek fejlesztésére fordítják.

Ez a hatalmas tőkebefektetés azonban szöges ellentétben áll az eddig elért megtérüléssel. A Massachusetts Institute of Technology (MIT) tanulmánya szerint a jelentős beruházások ellenére a megkérdezett vállalatok 95%-a nem ér el mérhető megtérülést (ROI) mesterséges intelligencia kezdeményezéseiből. Ennek fő oka az úgynevezett „tanulási rés”: A legtöbb mesterséges intelligenciarendszer nem képes tanulni a visszajelzésekből, alkalmazkodni az adott üzleti kontextushoz, vagy idővel fejlődni. Előnyeik gyakran az egyes alkalmazottak egyéni termelékenységének növelésére korlátozódnak, anélkül, hogy kimutatható hatással lennének a vállalat eredményére.

Ez a dinamika egy mélyebb igazságot tár fel a jelenlegi MI-boomról: Ez egy nagyrészt zárt gazdasági rendszer. A technológiai óriások által befektetett több százmilliárd dollár elsősorban nem nyereséges végfelhasználói termékek létrehozására szolgál. Ehelyett közvetlenül a hardvergyártókhoz, élükön az Nvidiához, áramlik vissza a vállalatok saját felhőalapú részlegeibe (Azure, Google Cloud Platform, AWS). Míg a MI-szoftver-részlegek milliárdos veszteségeket szenvednek el, a felhő- és hardverszektor robbanásszerű bevételnövekedést tapasztal. A technológiai óriások gyakorlatilag tőkét csoportosítanak át nyereséges alaptevékenységükből MI-részlegeikbe, amelyek ezt a pénzt hardver- és felhőszolgáltatásokra költik, ezáltal növelve saját vállalatuk más részeinek vagy partnereik bevételét. A hatalmas infrastruktúra-építés ezen szakaszában a végfelhasználó gyakran csak másodlagos szempont. A jövedelmezőség a technológiai verem alján koncentrálódik (chipek, felhőalapú infrastruktúra), míg az alkalmazásréteg hatalmas veszteségvezetőként működik.

Az alulról jövő zavarok veszélye

A bevett szolgáltatók drága, erőforrás-igényes üzleti modelljeit tovább ássa alá az alulról jövő növekvő fenyegetés. Új, alacsony költségű versenytársak, különösen Kínából, gyorsan jelennek meg a piacon. A kínai Deepseek R1 modell gyors piaci térnyerése például megmutatta, mennyire ingatag a mesterséges intelligencia piaca, és milyen gyorsan kerülhetnek nyomás alá a bevett szolgáltatók, amelyek magas árú modellekkel rendelkeznek.

Ez a fejlemény egy szélesebb körű trend része, amelyben a nyílt forráskódú modellek számos felhasználási esethez „elég jó” teljesítményt kínálnak töredékáron. A vállalatok egyre inkább felismerik, hogy nincs szükségük a legdrágább és legerősebb modellekre olyan rutinfeladatokhoz, mint az egyszerű osztályozás vagy a szöveges összefoglalás. A kisebb, specializált modellek gyakran nemcsak olcsóbbak, hanem gyorsabbak és könnyebben megvalósíthatók is. A mesterséges intelligencia technológia ilyen „demokratizálódása” egzisztenciális fenyegetést jelent azokra az üzleti modellekre, amelyek a csúcstechnológiás teljesítmény prémium áron történő árucikké tételén alapulnak. Amikor az olcsóbb alternatívák a teljesítmény 90%-át kínálják a költségek 1%-áért, a nagy gyártók számára egyre nehezebbé válik igazolni és pénzzé tenni hatalmas beruházásaikat.

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• A menedzselt mesterséges intelligencia megoldás - Ipari mesterséges intelligencia szolgáltatások: A versenyképesség kulcsa a szolgáltatások, az ipar és a gépészet szektorában

Az intelligencia költsége: infrastruktúra, energia és a mesterséges intelligencia kiadásainak valódi mozgatórugói

Betanítási és következtetési költségek: Két részből álló kihívás

A mesterséges intelligencia költségei két fő kategóriába sorolhatók: a modellek betanításának költsége és a futtatásuk költsége, más néven következtetés. Egy nagyméretű nyelvi modell betanítása egyszeri, de rendkívül költséges folyamat. Hatalmas adathalmazokat és hetekig vagy hónapokig tartó számítási időt igényel több ezer speciális processzoron. A jól ismert modellek betanításának költsége jól mutatja e beruházások nagyságát: a GPT-3 körülbelül 4,6 millió dollárba került, a GPT-4 betanítása már több mint 100 millió dollárt emésztett fel, a Google Gemini Ultra betanítási költségeit pedig 191 millió dollárra becsülik. Ezek az összegek jelentős belépési korlátot jelentenek, és megszilárdítják a pénzügyileg erős technológiai vállalatok dominanciáját.

Míg a betanítási költségek uralják a címlapokat, a következtetés sokkal nagyobb és hosszabb távú gazdasági kihívást jelent. A következtetés arra a folyamatra utal, amikor egy korábban betanított modellt használnak lekérdezések megválaszolására és tartalom létrehozására. Minden egyes felhasználói lekérdezés számítási költségekkel jár, amelyek a használattal együtt halmozódnak. A becslések szerint a következtetési költségek egy modell teljes életciklusa alatt a teljes költség 85%-95%-át is kitehetik. Ezek a folyamatos működési költségek a fő okai annak, hogy az előző fejezetben leírt üzleti modellek esetében olyan nehéz nyereségességet elérni. A felhasználói bázis skálázása közvetlenül a működési költségek skálázásához vezet, ami a hagyományos szoftvergazdaságtant a feje tetejére állítja.

A hardveres csapda: az NVIDIA aranykalitkája

A költségrobbanás középpontjában az egész iparág egyetlen hardvertípustól való kritikus függősége áll: a magasan specializált grafikus processzoroktól (GPU-któl), amelyeket szinte kizárólag egyetlen cég, az Nvidia gyárt. A H100 modellek, valamint az újabb B200 és H200 generációk a mesterséges intelligencia modellek betanításának és futtatásának de facto szabványává váltak. Ez a piaci dominancia lehetővé tette az Nvidia számára, hogy hatalmas árakat számítson fel termékeiért. Egyetlen H100 GPU vételára 25 000 és 40 000 dollár között mozog.

Alkalmas:

• Bizarr amerikai fellendülés: Egy sokkoló igazság mutatja, mi történne valójában a mesterséges intelligencia felhajtása nélkül

A legtöbb vállalat számára ennek a hardvernek a megvásárlása nem lehetséges, ezért a felhőben bérelnek számítási teljesítményt. De még itt is hatalmasak a költségek. Egyetlen csúcskategóriás GPU bérleti díja óránként 1,50 és több mint 4,50 dollár között mozog. A modern MI-modellek összetettsége tovább súlyosbítja ezt a problémát. Egy nagyméretű nyelvi modell gyakran nem fér el egyetlen GPU memóriájában. Egyetlen összetett lekérdezés feldolgozásához a modellt 8, 16 vagy több párhuzamosan futó GPU-ból álló klaszteren kell elosztani. Ez azt jelenti, hogy egyetlen felhasználói munkamenet költsége gyorsan 50-100 dollárra emelkedhet óránként, ha dedikált hardvert használunk. Ez a drága és szűkös hardverektől való szélsőséges függőség „aranykalitkát” hoz létre a MI-ipar számára: kénytelen beruházásainak nagy részét egyetlen beszállítóhoz kiszervezni, ami csökkenti a haszonkulcsokat és növeli a költségeket.

A kielégíthetetlen étvágy: energia- és erőforrás-fogyasztás

A hatalmas hardverigény egy másik, gyakran alábecsült, globális következményekkel járó költségtényezőhöz vezet: a hatalmas energia- és erőforrás-fogyasztáshoz. Több tízezer GPU üzemeltetése nagy adatközpontokban hatalmas hulladékhőt termel, amelyet komplex hűtőrendszerekkel kell elvezetni. Ez exponenciálisan növekvő villamosenergia- és vízigényhez vezet. Az előrejelzések riasztó képet festenek: Az adatközpontok globális villamosenergia-fogyasztása várhatóan megduplázódik, meghaladja az 1000 terawattórát (TWh) 2030-ra, ami megegyezik Japán jelenlegi villamosenergia-igényével.

A mesterséges intelligencia részesedése ebből a fogyasztásból aránytalanul növekszik. 2023 és 2030 között a mesterséges intelligencia alkalmazásokból származó villamosenergia-fogyasztás várhatóan tizenegyszeresére fog nőni. Ugyanakkor az adatközpontok hűtésére szolgáló vízfogyasztás 2030-ra csaknem megnégyszereződik, elérve a 664 milliárd litert. A videógyártás különösen energiaigényes. A költségek és az energiafogyasztás négyzetesen arányos a videó felbontásával és hosszával, ami azt jelenti, hogy egy hat másodperces klip majdnem négyszer annyi energiát igényel, mint egy három másodperces klip.

Ennek a fejleménynek messzemenő következményei vannak. Eric Schmidt, a Google korábbi vezérigazgatója nemrégiben azzal érvelt, hogy a mesterséges intelligencia természetes korlátja nem a szilíciumchipek elérhetősége, hanem az elektromosságé. A mesterséges intelligencia skálázási törvényei, amelyek kimondják, hogy a nagyobb modellek jobban teljesítenek, szöges ütközésben vannak az energiatermelés fizikai törvényeivel és a globális klímacélokkal. A jelenlegi „nagyobb, jobb, nagyobb” út fizikailag és ökológiailag sem fenntarthatatlan. A jövőbeli áttöréseknek ezért elkerülhetetlenül a hatékonyságnövelésből és az algoritmikus innovációkból kell származniuk, nem pedig a puszta nyers erővel történő skálázásból. Ez hatalmas piaci lehetőséget nyit meg azoknak a vállalatoknak, amelyek radikálisan alacsonyabb energiafogyasztás mellett képesek nagy teljesítményt nyújtani. A tiszta skálázás korszaka a végéhez közeledik; a hatékonyság korszaka kezdődik.

A láthatatlan költségek: A hardveren és az elektromos áramon túl

A hardver- és energiaköltségek nyilvánvaló költségein túl számos „láthatatlan” költség is jelentősen növeli egy mesterséges intelligenciarendszer teljes birtoklási költségét (TCO). Ezek közül a legfontosabbak a személyzeti költségek. A magasan képzett MI-kutatók és -mérnökök ritkák és drágák. Egy kis csapat fizetése mindössze hat hónap alatt gyorsan elérheti az 500 000 dollárt.

Egy másik jelentős költség az adatgyűjtés és -előkészítés. A kiváló minőségű, tiszta és betanításra kész adatkészletek minden nagy teljesítményű MI-modell alapját képezik. Az ilyen adatkészletek licencelése vagy beszerzése több mint 100 000 dollárba kerülhet. Ehhez jönnek még az adatelőkészítés költségei, amely számítási erőforrásokat és emberi szakértelmet is igényel. Végül a karbantartás, a meglévő rendszerekkel való integráció, az irányítás és a szabályozásoknak való megfelelés biztosításának folyamatos költségei sem hanyagolhatók el. Ezeket a működési költségeket gyakran nehéz számszerűsíteni, de a teljes birtoklási költség jelentős részét teszik ki, és a költségvetés-tervezés során gyakran alábecsülik őket.

A mesterséges intelligencia „láthatatlan” költségei

A költségek részletes lebontása azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia gazdaságtana sokkal összetettebb, mint amilyennek első pillantásra tűnnek. A magas változó következtetési költségek akadályozzák a széles körű elterjedést az árérzékeny üzleti folyamatokban, mivel a költségek kiszámíthatatlanok, és a használattal meredeken emelkedhetnek. A vállalatok vonakodnak integrálni a mesterséges intelligenciát a nagy volumenű alapvető folyamatokba, amíg a következtetési költségek nagyságrendekkel nem csökkennek, vagy új, kiszámítható árképzési modellek nem jelennek meg. Ez oda vezet, hogy a legsikeresebb korai alkalmazásokat a nagy értékű, de alacsony volumenű területeken, például a gyógyszerkutatásban vagy az összetett mérnöki munkában találják, nem pedig a tömegpiaci termelékenységi eszközökben.

A mesterséges intelligencia „láthatatlan” költségei több területet is átfognak: A hardver (különösen a GPU-k) költségeit elsősorban a modell mérete és a felhasználók száma határozza meg – a tipikus bérleti költségek GPU-nként 1,50–4,50 dollár+ között mozognak óránként, míg egy GPU beszerzése 25 000–40 000 dollár+ba kerülhet. Az energia- és hűtési költségek a számítási intenzitástól és a hardver hatékonyságától függenek; az előrejelzések szerint a globális adatközpontok fogyasztása 2030-ra megduplázódik, meghaladva az 1000 TWh-t. A szoftver- és API-költségek a kérések (tokenek) számától és a modell típusától függenek; az árak körülbelül 0,25 dollártól (Mistral 7B) 30 dollárig (GPT-4) terjednek 1 millió tokenenként. Az adatok esetében – a minőségtől, a mérettől és a licenceléstől függően – az adatkészletek beszerzésének költsége könnyen meghaladhatja a 100 000 dollárt. A személyzeti költségek, amelyeket a szakemberhiány és a specializáció szükségessége befolyásol, egy kis csapat esetében hat hónap alatt meghaladhatják az 500 000 dollárt. Végül, a karbantartás és az irányítás a rendszer összetettsége és a szabályozási követelmények miatt folyamatos működési költségeket eredményez, amelyeket nehéz pontosan számszerűsíteni.

A felhajtás és a valóság között: Technikai hiányosságok és a jelenlegi mesterséges intelligencia rendszerek korlátai

Google Gemini esettanulmány: Amikor a homlokzat leomlik

A hatalmas felhajtás és a dollármilliárdokba fektetett befektetések ellenére még a vezető technológiai vállalatok is jelentős technikai problémákkal küzdenek a megbízható MI-termékek szállítása során. A Google nehézségei a Gemini és az Imagen MI-rendszerekkel élénk példát mutatnak az iparág egészét érintő kihívásokra. Hetek óta a felhasználók alapvető működési hibákról számolnak be, amelyek messze túlmutatnak az apró programozási hibákon. Például az Imagen képgeneráló technológia gyakran nem képes a felhasználó által kívánt formátumban, például a szokásos 16:9-es képarányban képeket létrehozni, ehelyett kizárólag négyzet alakú képeket készít. Súlyosabb esetekben a képek állítólag generálódnak, de egyáltalán nem jeleníthetők meg, így a funkció gyakorlatilag használhatatlanná válik.

Ezek a jelenlegi problémák egy visszatérő minta részét képezik. 2024 februárjában a Google-nek teljesen le kellett tiltania az Ikrek jegyében járó személyek ábrázolását, miután a rendszer történelmileg abszurd és pontatlan képeket generált, például ázsiai arcvonásokkal rendelkező német katonákat. A szöveggenerálás minőségét is rendszeresen kritizálják: a felhasználók következetlen válaszokra, még ártalmatlan lekérdezések esetén is a cenzúra túlzott hajlamára, szélsőséges esetekben pedig gyűlöletkeltő üzenetek kimenetére panaszkodnak. Ezek az esetek azt mutatják, hogy lenyűgöző potenciálja ellenére a technológia még messze van attól a megbízhatóságtól, amely a kritikus alkalmazásokban való széles körű használathoz szükséges.

Strukturális okok: A „Gyorsan mozogva mindent összetörünk” dilemma

Ezen technikai hiányosságok gyökerei gyakran a fejlesztési folyamatokon belüli strukturális problémákban rejlenek. A hatalmas versenynyomás, különösen az OpenAI sikere miatt, elhamarkodott termékfejlesztéshez vezetett a Google-nél és más vállalatoknál. A „gyorsan mozdulj, és tönkreteszed a dolgokat” mentalitás, amely a korai közösségi média korszakából öröklődött, rendkívül problematikusnak bizonyul a mesterséges intelligencia rendszerei számára. Míg egy hagyományos alkalmazásban lévő hiba csak egyetlen funkciót érinthet, egy MI-modell hibái kiszámíthatatlan, káros vagy kínos eredményekhez vezethetnek, amelyek közvetlenül aláássák a felhasználók bizalmát.

Egy másik probléma a belső koordináció hiánya. Például, míg a Google Fotók alkalmazás új, mesterséges intelligencia által vezérelt képszerkesztő funkciókat kap, a Geminiben az alapvető képgenerálás nem működik megfelelően. Ez a különböző részlegek közötti elégtelen koordinációra utal. Ezenkívül jelentések érkeztek a mesterséges intelligencia „láthatatlan” költségeiért, például a tartalommoderálásért és a rendszerfejlesztésért felelős alvállalkozók rossz munkakörülményeiről. Az időnyomás és az alacsony bérek ezeken a területeken tovább ronthatják a manuális rendszeroptimalizálás minőségét.

Különösen fontos, hogy a Google hogyan kezeli ezeket a hibákat. A problémák proaktív kommunikációja helyett a felhasználók gyakran továbbra is azt a hitet keltik bennük, hogy a rendszer tökéletesen működik. Ez az átláthatóság hiánya, párosulva az új, gyakran ugyanolyan hibás funkciók agresszív marketingjével, jelentős felhasználói frusztrációhoz és tartós bizalomvesztéshez vezet. Ezek a tapasztalatok fontos tanulságot tanítanak a piacnak: a megbízhatóság és a kiszámíthatóság értékesebb a vállalatok számára, mint a szórványos csúcsteljesítmény. Egy valamivel kevésbé hatékony, de 99,99%-ban megbízható modell sokkal hasznosabb az üzletileg kritikus alkalmazásokhoz, mint egy csúcstechnológiás modell, amely az esetek 1%-ában veszélyes hallucinációkat produkál.

A képproducerek kreatív korlátai

A pusztán funkcionális hibákon túl a jelenlegi mesterséges intelligencia alapú képgenerátorok kreatív képességei is egyértelműen a határaikba értek. A generált képek lenyűgöző minősége ellenére a rendszerek nem igazán értik meg a valós világot. Ez számos területen megnyilvánul. A felhasználóknak gyakran korlátozott az irányításuk a végeredmény felett. Még a nagyon részletes és pontos utasítások (promptok) sem mindig hozzák létre a kívánt képet, mivel a modell nem teljesen kiszámítható módon értelmezi az utasításokat.

A hiányosságok különösen akkor válnak nyilvánvalóvá, amikor összetett jeleneteket ábrázolnak, amelyekben több interakcióba lépő személy vagy tárgy található. A modell nehezen tudja helyesen ábrázolni az elemek közötti térbeli és logikai kapcsolatokat. Közismert probléma a betűk és szövegek pontos megjelenítésének képtelensége. A mesterséges intelligencia által generált képeken a szavak gyakran olvashatatlan karaktergyűjtemények, amelyek manuális utófeldolgozást igényelnek. A képek stilizálásakor is nyilvánvalóvá válnak a korlátozások. Amint a kívánt stílus túlságosan eltér attól az anatómiai valóságtól, amelyen a modellt betanították, az eredmények egyre inkább torzulnak és használhatatlanná válnak. Ezek a kreatív korlátok azt mutatják, hogy bár a modellek képesek mintákat rekombinálni a betanítási adataikból, hiányzik belőlük a mély fogalmi megértés.

A szakadék a vállalati világban

Ezen technikai hiányosságok és kreatív korlátok összessége közvetlenül tükröződik a 2. fejezetben tárgyalt kiábrándító üzleti eredményekben. Az a tény, hogy a vállalatok 95%-a nem ér el mérhető megtérülést mesterséges intelligencia-befektetéseiből, a jelenlegi rendszerek megbízhatatlanságának és törékeny munkafolyamatainak közvetlen következménye. Egy olyan mesterséges intelligencia-rendszer, amely inkonzisztens eredményeket szállít, időnként meghibásodik, vagy kiszámíthatatlan hibákat okoz, nem integrálható az üzletileg kritikus folyamatokba.

Gyakori probléma a technikai megoldás és a tényleges üzleti igények közötti eltérés. A mesterséges intelligencia alapú projektek gyakran azért vallanak kudarcot, mert rossz mérőszámokra optimalizálják őket. Például egy logisztikai vállalat kidolgozhat egy olyan mesterséges intelligencia modellt, amely a legrövidebb teljes távolságra optimalizálja az útvonalakat, miközben az operatív cél valójában a késedelmes szállítások minimalizálása – ez a cél figyelembe veszi az olyan tényezőket, mint a forgalmi minták és a szállítási időablakok, amelyeket a modell figyelmen kívül hagy.

Ezek a tapasztalatok fontos betekintést nyújtanak a mesterséges intelligencia rendszerek hibáinak természetébe. A hagyományos szoftverekben egy hiba izolálható és kijavítható egy célzott kódmódosítással. Azonban egy MI-modellben a „hiba” – például a félretájékoztatás vagy az elfogult tartalom generálása – nem egyetlen hibás kódsor, hanem egy újonnan megjelenő tulajdonság, amely a több millió paraméter és a terabájtnyi betanítási adat eredményeként jön létre. Egy ilyen rendszerszintű hiba kijavításához nemcsak a problémás adatok azonosítása és javítása szükséges, hanem gyakran a modell teljes, több millió dolláros újratanítása is. A „technikai adósság” ezen új formája hatalmas, gyakran alábecsült folyamatos felelősséget jelent a mesterséges intelligencia rendszereket telepítő vállalatok számára. Egyetlen vírusos hiba katasztrofális költségeket és hírnévkárosodást okozhat, a teljes birtoklási költséget messze meghaladva az eredeti becsléseket.

Etikai és társadalmi dimenziók: A mesterséges intelligencia korának rejtett kockázatai

Rendszerszintű elfogultság: A társadalom tükre

A mesterséges intelligencia egyik legmélyebb és legnehezebben megoldandó kihívása az a hajlama, hogy nemcsak reprodukálja, hanem gyakran megerősíti a társadalmi előítéleteket és sztereotípiákat. A mesterséges intelligencia modelljei az emberek által létrehozott hatalmas mennyiségű adatban felismert minták alapján tanulnak. Mivel ezek az adatok felölelik az emberi kultúra, történelem és kommunikáció teljességét, elkerülhetetlenül tükrözik a bennük rejlő elfogultságokat.

A következmények messzemenőek és számos alkalmazásban láthatók. Azok a mesterséges intelligencia által generált képgenerátorok, amelyeket egy „sikeres személy” ábrázolására kérnek fel, túlnyomórészt fiatal, fehér férfiakat generálnak üzleti öltözékben, ami a siker szűk és sztereotip képét közvetíti. Bizonyos szakmákban dolgozókra vonatkozó kérések szélsőségesen sztereotip ábrázolásokhoz vezetnek: a szoftverfejlesztőket szinte kizárólag férfiként, a légiutas-kísérőket pedig szinte kizárólag nőként ábrázolják, ami súlyosan torzítja ezen szakmák valóságát. A nyelvi modellek aránytalanul nagy mértékben társíthatnak negatív jellemzőket bizonyos etnikai csoportokkal, vagy erősíthetik a nemi sztereotípiákat szakmai kontextusokban.

A fejlesztők azon kísérletei, hogy egyszerű szabályokkal „korrigálják” ezeket az elfogultságokat, gyakran látványos kudarcot vallottak. A nagyobb sokszínűség mesterséges létrehozására tett kísérletek történelmileg abszurd képekhez vezettek, például etnikailag sokszínű náci katonákhoz, ami aláhúzza a probléma összetettségét. Ezek az esetek egy alapvető igazságot tárnak fel: az „elfogultság” nem egy könnyen korrigálható technikai hiba, hanem az emberi adatokon betanított rendszerek inherens jellemzője. Egyetlen, univerzálisan „elfogulatlan” MI-modell keresése ezért valószínűleg tévhit. A megoldás nem az elfogultság lehetetlen kiküszöbölésében rejlik, hanem az átláthatóságban és az ellenőrzésben. A jövő rendszereinek lehetővé kell tenniük a felhasználók számára, hogy megértsék a modell inherens tendenciáit, és viselkedését az adott kontextusokhoz igazítsák. Ez állandó emberi felügyelet és ellenőrzés („emberi beavatkozás”) iránti igényt teremt, ami ellentmond a teljes automatizálás víziójának.

Adatvédelem és magánélet védelme: Az új frontvonal

A nagyméretű nyelvi modellek fejlesztése az adatvédelmi kockázatok új dimenzióját nyitotta meg. Ezeket a modelleket elképzelhetetlenül nagy mennyiségű, az internetről származó adaton képezik, amelyeket gyakran a szerzők vagy az érintettek kifejezett hozzájárulása nélkül gyűjtöttek. Ez magában foglalja a személyes blogbejegyzéseket, fórumbejegyzéseket, privát levelezést és más érzékeny információkat. Ez a gyakorlat két fő adatvédelmi fenyegetést jelent.

Az első veszély az „adatmemorizálás”. Bár a modelleket úgy tervezték, hogy általános mintákat tanuljanak meg, akaratlanul is memorizálhatnak bizonyos, egyedi információkat a betanítási adataikból, és kérésre újra lejátszhatják azokat. Ez a személyazonosításra alkalmas adatok (PII), például nevek, címek, telefonszámok vagy a betanítási adatkészletben található bizalmas üzleti titkok véletlen nyilvánosságra hozatalához vezethet.

A második, kevésbé ismert fenyegetés az úgynevezett „tagsági következtetési támadások” (MIA). Ezekben a támadásokban a támadók megpróbálják megállapítani, hogy egy adott személy adatai a modell betanítási adatkészletének részét képezték-e. Egy sikeres támadás például felfedheti, hogy egy személy egy adott betegségről írt egy orvosi fórumon, még akkor is, ha a pontos szöveget nem reprodukálják. Ez a magánélet jelentős megsértését jelenti, és aláássa a mesterséges intelligenciarendszerek biztonságába vetett bizalmat.

A dezinformációs gépezet

A generatív mesterséges intelligencia egyik legnyilvánvalóbb és legközvetlenebb veszélye az a képessége, hogy korábban elképzelhetetlen mértékben generáljon és terjesszen dezinformációt. A nagy nyelvi modellek egyetlen gombnyomással képesek hihetőnek hangzó, de teljesen kitalált szövegeket, úgynevezett „hallucinációkat” előállítani. Bár ez ártalmatlan lekérdezések esetén furcsa eredményekhez vezethet, rosszindulatú szándékkal használva erőteljes fegyverré válik.

A technológia lehetővé teszi álhírek, propagandaszövegek, hamis termékértékelések és személyre szabott adathalász e-mailek tömeges létrehozását, amelyek szinte megkülönböztethetetlenek az ember által írt szövegektől. A mesterséges intelligencia által generált képekkel és videókkal (deepfake-ekkel) kombinálva ez olyan eszközök arzenálját hozza létre, amelyek manipulálhatják a közvéleményt, alááshatják az intézményekbe vetett bizalmat és veszélyeztethetik a demokratikus folyamatokat. A dezinformáció generálásának képessége nem a technológia hibája, hanem egyik alapvető kompetenciája, így a szabályozás és az ellenőrzés sürgős társadalmi feladattá válik.

Szerzői jog és szellemi tulajdon: jogi aknamező

A mesterséges intelligencia modelljeinek betanítási módja jogi viták hullámát váltotta ki a szerzői jog területén. Mivel a modelleket az internetről származó adatokon tanítják, ez elkerülhetetlenül magában foglalja a szerzői joggal védett műveket, például könyveket, cikkeket, képeket és kódot, gyakran a jogtulajdonosok engedélye nélkül. Számos szerzői, művészi és kiadói pert eredményezett. A központi jogi kérdés, hogy a mesterséges intelligencia modellek betanítása a „fair use” doktrína alá tartozik-e, továbbra is megoldatlan, és a bíróságokat még évekig lefoglalja.

Ugyanakkor magának a mesterséges intelligencia által generált tartalomnak a jogi státusza továbbra sem tisztázott. Ki a szerzője egy mesterséges intelligencia által létrehozott képnek vagy szövegnek? A felhasználó, aki beírta a kérdést? A modellt fejlesztő cég? Vagy akár egy nem emberi rendszer is lehet a szerző? Ez a bizonytalanság jogi vákuumot teremt, és jelentős kockázatokat jelent azoknak a vállalatoknak, amelyek kereskedelmi céllal szeretnék felhasználni a mesterséges intelligencia által generált tartalmat. Fennáll a szerzői jogok megsértése miatti perek kockázata, ha a létrehozott mű akaratlanul is reprodukálja a betanító adatok elemeit.

Ezek a jogi és adatvédelmi kockázatok egyfajta „alvó kötelezettséget” jelentenek az egész MI-iparág számára. A vezető MI-vállalatok jelenlegi értékelései alig tükrözik ezt a rendszerszintű kockázatot. Egy jelentős MI-vállalattal szembeni mérföldkőnek számító bírósági döntés – legyen szó akár tömeges szerzői jogi jogsértésről, akár súlyos adatvédelmi incidensről – precedenst teremthet. Egy ilyen ítélet arra kényszerítheti a vállalatokat, hogy licencelt, „tiszta” adatok felhasználásával a nulláról kezdjék újra modelljeiket, ami csillagászati ​​költségeket okozna, és leértékelné legértékesebb eszközüket. Alternatív megoldásként hatalmas bírságokat szabhatnak ki az adatvédelmi törvények, például a GDPR alapján. Ez a nem számszerűsített jogi bizonytalanság jelentős veszélyt jelent az iparág hosszú távú életképességére és stabilitására.

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron

Optimalizálási stratégiák: Hatékonyabb és költséghatékonyabb MI-modellekhez vezető utak

A költségoptimalizálás alapjai alkalmazásszinten

Tekintettel a mesterséges intelligencia rendszereinek hatalmas üzemeltetési és fejlesztési költségeire, az optimalizálás kritikus fontosságú tudományággá vált a kereskedelmi életképesség szempontjából. Szerencsére számos alkalmazásszintű stratégia létezik, amelyeket a vállalatok megvalósíthatnak a költségek jelentős csökkentése érdekében a teljesítmény jelentős befolyásolása nélkül.

Az egyik legegyszerűbb és leghatékonyabb módszer az azonnali optimalizálás. Mivel számos MI-szolgáltatás költsége közvetlenül függ a feldolgozott bemeneti és kimeneti tokenek számától, a rövidebb és pontosabb utasítások megfogalmazása jelentős megtakarítást eredményezhet. A felesleges töltelékszavak eltávolításával és a lekérdezések egyértelmű strukturálásával a bemeneti tokenek száma és így a költségek is akár 35%-kal csökkenthetők.

Egy másik alapvető stratégia a megfelelő modell kiválasztása az adott feladathoz. Nem minden alkalmazás igényli a legerősebb és legdrágább elérhető modellt. Az olyan egyszerű feladatokhoz, mint a szövegosztályozás, az adatkinyerés vagy a szabványos kérdés-válasz rendszerek, a kisebb, specializált modellek gyakran tökéletesen megfelelőek és sokkal költséghatékonyabbak. A költségkülönbség drámai lehet: Míg egy prémium modell, mint a GPT-4, körülbelül 30 dollárba kerül millió tokenenként, egy kisebb, nyílt forráskódú modell, mint a Mistral 7B, mindössze 0,25 dollárba kerül millió tokenenként. A vállalatok hatalmas költségmegtakarítást érhetnek el az intelligens, feladatalapú modellválasztással, gyakran anélkül, hogy a végfelhasználó számára észrevehető teljesítménybeli különbséget tapasztalnának.

Egy harmadik hatékony technika a szemantikus gyorsítótárazás. Ahelyett, hogy a mesterséges intelligencia modell minden lekérdezésre új választ generálna, a gyorsítótárazó rendszer a gyakran ismételt vagy szemantikailag hasonló kérdésekre adott válaszokat tárolja. Tanulmányok kimutatták, hogy az LLM-ekhez intézett lekérdezések akár 31%-a is ismétlődő tartalmú. A szemantikus gyorsítótár bevezetésével a vállalatok akár 70%-kal is csökkenthetik a drága API-hívások számát, ami mind a költségeket csökkenti, mind a válaszadási sebességet növeli.

Alkalmas:

• Vége a mesterséges intelligencia képzésének? Átmeneti MI-stratégiák: „Blueprint” megközelítés az adathegyek helyett – A mesterséges intelligencia jövője a vállalatoknál

Technikai mélységi elemzés: modellkvantálás

Azoknak a vállalatoknak, amelyek saját modelleket futtatnak vagy adaptálnak, a fejlettebb technikai technikák még nagyobb optimalizálási potenciált kínálnak. Az egyik leghatékonyabb technika a modellkvantálás. Ez egy olyan tömörítési folyamat, amely csökkenti a neurális hálózatot alkotó numerikus súlyok pontosságát. A súlyokat jellemzően egy nagy pontosságú 32 bites lebegőpontos formátumról (FP32) egy alacsonyabb pontosságú 8 bites egész szám formátumra (INT8) konvertálják.

Az adatméret ezen csökkentésének két fő előnye van. Először is, drasztikusan csökkenti a modell memóriaigényét, gyakran négyszeresére. Ez lehetővé teszi, hogy a nagyobb modellek olcsóbb hardveren, kevesebb memóriával fussanak. Másodszor, a kvantálás két-háromszorosára gyorsítja a következtetési sebességet – azt az időt, amely alatt a modell választ ad. Ez azért van, mert az egész számokkal végzett számítások sokkal hatékonyabban elvégezhetők a modern hardvereken, mint a lebegőpontos számokkal. A kvantálással szembeni kompromisszum egy potenciális, de gyakran minimális pontosságvesztés, amelyet "kvantálási hibának" neveznek. Különböző módszerek léteznek, például a betanítás utáni kvantálás (PTQ), amelyet egy korábban betanított modellre alkalmaznak, és a kvantálás-tudatos betanítás (QAT), amely a betanítási folyamat során szimulálja a kvantálást a pontosság fenntartása érdekében.

Műszaki mélyreható elemzés: tudásdesztilláció

Egy másik fejlett optimalizálási technika a tudásdesztilláció. Ez a módszer a „tanár-diák” paradigmán alapul. Egy nagyon nagy, összetett és drága „tanármodellt” (pl. GPT-4) használnak egy sokkal kisebb, hatékonyabb „diákmodell” betanítására. A lényeg az, hogy a diákmodell nem csak a tanár végső válaszainak utánzását tanulja meg (a „nehéz célok”). Ehelyett a tanármodell belső érvelésének és valószínűségeloszlásainak (a „lágy célok”) replikálására képezik ki.

Azzal, hogy megtanulja, „hogyan” jut el a tanári modell a következtetéseihez, a diákmodell összehasonlítható teljesítményt érhet el adott feladatokon, de töredéknyi számítási erőforrással és költséggel. Ez a technika különösen hasznos a hatékony, de erőforrás-igényes általános célú modellek adott felhasználási esetekhez való szabásához, valamint optimalizálásához olcsóbb hardvereken vagy valós idejű alkalmazásokban történő telepítéshez.

További fejlettebb architektúrák és technikák

A kvantálás és a tudásdesztilláció mellett számos más ígéretes megközelítés is létezik a hatékonyság növelésére:

• Visszakereséssel Kiterjesztett Generáció (RAG): Ahelyett, hogy a tudást közvetlenül a modellben tárolná, ami költséges betanítást igényelne, a modell szükség szerint külső tudásadatbázisokhoz fér hozzá. Ez javítja a válaszok időszerűségét és pontosságát, valamint csökkenti az állandó újratanítás szükségességét.
• Alacsony rangú adaptáció (LoRA): Paraméterhatékony finomhangolási módszer, amely a modell több millió paraméterének csak egy kis részhalmazát adaptálja az összes helyett. Ez akár 70%-kal vagy akár 90%-kal is csökkentheti a finomhangolás költségeit.
• Szakértők metszése és keverése (MoE): A metszés eltávolítja a redundáns vagy nem fontos paramétereket a betanított modellből a méretének csökkentése érdekében. A MoE architektúrák a modellt specializált „szakértői” modulokra osztják, és minden lekérdezéshez csak a releváns részeket aktiválják, jelentősen csökkentve a számítási terhelést.

Ezen optimalizálási stratégiák elterjedése fontos érési folyamatot jelez a mesterséges intelligencia iparágban. A hangsúly a benchmarkokban elért csúcsteljesítmény puszta hajszolásáról a gazdasági életképességre helyeződik át. A versenyelőny már nem kizárólag a legnagyobb modellben rejlik, hanem egyre inkább az adott feladathoz leghatékonyabb modellben. Ez megnyithatja az utat az új szereplők előtt, akik a „mesterséges intelligencia hatékonyságára” specializálódtak, és nem a nyers teljesítmény, hanem a kiváló ár-érték arány révén kihívást jelentenek a piacnak.

Ugyanakkor ezek az optimalizálási stratégiák egy újfajta függőséget hoznak létre. Az olyan technikák, mint a tudásdesztilláció és a finomhangolás, a kisebb, hatékonyabb modellek ökoszisztémáját alapvetően néhány, ultradrága OpenAI, Google és Anthropic „tanármodell” létezésétől teszik függővé. A decentralizált piac elősegítése helyett ez egy olyan feudális struktúrát szilárdíthat meg, amelyben néhány „úr” ellenőrzi az intelligencia forrását, míg nagyszámú „vazallus” fizet a hozzáférésért, és erre épülő függő szolgáltatásokat fejleszt.

AI műveletek optimalizálási stratégiái

A mesterséges intelligencia működési optimalizálási stratégiái közé tartozik a gyors optimalizálás, amely rövidebb és pontosabb utasításokat fogalmaz meg a következtetési költségek csökkentése érdekében. Ez akár 35%-os költségcsökkentéshez is vezethet, és viszonylag alacsony komplexitással rendelkezik. A modellkiválasztás kisebb, olcsóbb modellek használatára támaszkodik az egyszerűbb feladatokhoz a következtetés során, így több mint 90%-os potenciális megtakarítást érhet el, miközben alacsony implementációs komplexitást is fenntart. A szemantikus gyorsítótárazás lehetővé teszi a hasonló lekérdezésekre adott válaszok újrafelhasználását, akár körülbelül 70%-kal csökkenti az API-hívásokat, és mérsékelt erőfeszítést igényel. A kvantálás csökkenti a modellsúlyok numerikus pontosságát, ami 2-4-szeresére javítja a következtetést a sebesség és a memóriaigény tekintetében, de nagyfokú technikai komplexitással jár. A tudásdesztilláció egy kis modell betanítását írja le egy nagy "tanári" modell segítségével, ami jelentősen csökkentheti a modell méretét, miközben összehasonlítható teljesítményt nyújt. Ez a megközelítés nagyon összetett. Az RAG (Retrieval-Augmented Generation) külső tudásadatbázisokat használ futásidejűleg, elkerüli a költséges újratanítást, és közepes vagy magas komplexitással rendelkezik. Végül a LoRA (Low-Rank Adapters) paraméterhatékony finomhangolást kínál a betanítás során, és akár 70–90%-kal is csökkentheti a betanítási költségeket, de egyben nagyfokú komplexitással is jár.

Piaci dinamika és kilátások: Konszolidáció, verseny és a mesterséges intelligencia jövője

A kockázati tőke áradata: a konszolidáció gyorsítója

A mesterséges intelligencia iparág jelenleg példátlan kockázati tőkeáradatot tapasztal, amely tartós hatással van a piaci dinamikára. Csak 2025 első felében világszerte 49,2 milliárd dollár kockázati tőke áramlott a generatív mesterséges intelligencia területére, ami már meghaladja a 2024-es teljes év összegét. A technológiai innováció epicentrumában, a Szilícium-völgyben a scale-up vállalkozásokba történő összes befektetés 93%-a ma a mesterséges intelligencia szektorba irányul.

Ez a tőkeáradat azonban nem vezet a piac széleskörű diverzifikációjához. Épp ellenkezőleg, a pénz egyre inkább néhány, már befutott vállalatnál koncentrálódik megafinanszírozási körök formájában. Az olyan ügyletek, mint az OpenAI 40 milliárd dolláros köre, a Scale AI-ba történő 14,3 milliárd dolláros befektetés vagy az xAI 10 milliárd dolláros köre uralják a piacot. Míg a késői fázisú ügyletek átlagos mérete megháromszorozódott, a korai fázisú startupok finanszírozása csökkent. Ennek a fejleménynek messzemenő következményei vannak: Ahelyett, hogy a decentralizált innováció motorjaként működne, a kockázati tőke az MI-szektorban a hatalom és az erőforrások centralizációjának gyorsítójaként működik a befutott technológiai óriások és legközelebbi partnereik között.

A mesterséges intelligencia fejlesztésének hatalmas költségszerkezete megerősíti ezt a trendet. A startupok az első naptól kezdve a nagy technológiai vállalatok, mint például az Amazon (AWS), a Google (GCP), a Microsoft (Azure) és az Nvidia drága felhőinfrastruktúrájától és hardverétől függenek. Az olyan vállalatok, mint az OpenAI vagy az Anthropic, által összegyűjtött hatalmas finanszírozási körök jelentős része közvetlenül visszaáramlik saját befektetőikhez a számítási teljesítményért fizetett összegek formájában. A kockázati tőke tehát nem hoz létre független versenytársakat, hanem a technológiai óriások ügyfeleit finanszírozza, tovább erősítve ökoszisztémájukat és piaci pozíciójukat. A legsikeresebb startupokat gyakran végül a nagy szereplők vásárolják fel, ami tovább növeli a piaci koncentrációt. A mesterséges intelligencia startup ökoszisztémája így a „Hét nagyszerű cég” de facto kutatási, fejlesztési és tehetségszerzési folyamatává fejlődik. A végső cél nem egy sok szereplős, élénk piac, hanem inkább egy konszolidált oligopólium, amelyben néhány vállalat ellenőrzi a mesterséges intelligencia alapvető infrastruktúráját.

M&A hullám és az óriások csatája

A kockázati tőke koncentrációjával párhuzamosan hatalmas fúziók és felvásárlások (M&A) hullám söpör végig a piacon. A globális M&A tranzakciók volumene 2025-re 2,6 billió dollárra nőtt, amit a mesterséges intelligencia szakértelem stratégiai felvásárlása vezérelt. A „hét nagyszerű” áll e fejlődés középpontjában. Hatalmas pénzügyi tartalékaikat arra használják fel, hogy szelektíven felvásárolják az ígéretes startupokat, technológiákat és tehetségbázisokat.

Ezen vállalatok számára a mesterséges intelligencia területén a dominancia nem lehetőség, hanem stratégiai szükségszerűség. Hagyományos, rendkívül jövedelmező üzleti modelljeik – mint például a Microsoft Office csomag, a Google Search vagy a Meta közösségi média platformjai – életciklusuk végéhez közelednek, vagy stagnálnak a növekedésben. A mesterséges intelligenciát tekintik a következő nagy platformnak, és ezek az óriások mindegyike globális monopóliumra törekszik ebben az új paradigmában, hogy biztosítsa piaci értékét és jövőbeli relevanciáját. Az óriások közötti harc egy agresszív felvásárlási piachoz vezet, ami megnehezíti a független vállalatok túlélését és terjeszkedését.

Gazdasági előrejelzések: A termelékenységi csoda és a kiábrándulás között

A mesterséges intelligencia hatására vonatkozó hosszú távú gazdasági előrejelzéseket mély ambivalencia jellemzi. Egyrészt vannak optimista jóslatok, amelyek a termelékenység növekedésének új korszakát hirdetik. A becslések szerint a mesterséges intelligencia 2035-re 1,5%-kal növelheti a bruttó hazai terméket, és jelentősen fellendítheti a globális gazdasági növekedést, különösen a 2030-as évek elején. Egyes elemzések azt is jósolják, hogy a mesterséges intelligencia technológiái 2030-ra több mint 15 billió dollárnyi további globális bevételt generálhatnak.

Másrészt ott van a jelen kijózanító valósága. Ahogy korábban elemeztük, a vállalatok 95%-a jelenleg nem lát mérhető megtérülést mesterséges intelligencia beruházásaiból. A Gartner Hype Cycle-ben, az új technológiák értékelésének befolyásos modelljében a generatív mesterséges intelligencia már belépett a „csalódás völgyébe”. Ebben a fázisban a kezdeti eufória átadja a helyét annak a felismerésnek, hogy a megvalósítás összetett, az előnyök gyakran nem egyértelműek, és a kihívások nagyobbak a vártnál. Ez a hosszú távú potenciál és a rövid távú nehézségek közötti eltérés fogja alakítani a gazdasági fejlődést az elkövetkező években.

Alkalmas:

• MI-hatékonyság MI-stratégia nélkül? Miért nem szabad vakon a vállalatoknak a MI-re hagyatkozniuk?

Buborék és monopólium: A mesterséges intelligencia forradalmának kettős arca

A mesterséges intelligencia fellendülésének különböző dimenzióinak elemzése összetett és ellentmondásos összképet tár fel. A mesterséges intelligencia egy döntő válaszút előtt áll. A tiszta skálázás jelenlegi útja – az egyre nagyobb modellek egyre több adatot és energiát fogyasztanak – gazdaságilag és ökológiailag fenntarthatatlannak bizonyul. A jövő azoké a vállalatoké, amelyek elsajátítják a felhajtás és a valóság közötti vékony határvonalat, és a kézzelfogható üzleti érték megteremtésére összpontosítanak hatékony, megbízható és etikusan felelős MI-rendszereken keresztül.

A konszolidációs dinamikának geopolitikai dimenziója is van. Az USA dominanciáját a mesterséges intelligencia szektorban a tőke és a tehetség koncentrációja erősíti. A 39 globálisan elismert mesterséges intelligencia unikornis közül 29 az Egyesült Államokban található, és a globális kockázati tőkebefektetések kétharmadát teszik ki ebben a szektorban. Európa és más régiók számára egyre nehezebb lépést tartani az alapvető modellek fejlődésével. Ez új technológiai és gazdasági függőségeket teremt, és a mesterséges intelligencia feletti ellenőrzést központi geopolitikai hatalmi tényezővé teszi, összehasonlítva az energia- vagy pénzügyi rendszerek feletti ellenőrzéssel.

A jelentés egy központi paradoxon felismerésével zárul: a mesterséges intelligencia iparág egyszerre egy spekulatív buborék az alkalmazási szinten, ahol a legtöbb vállalat veszteséges, és egy forradalmi, monopóliumképző platformváltás az infrastruktúra szintjén, ahol néhány vállalat hatalmas profitot termel. Az üzleti és politikai döntéshozók fő stratégiai feladata az elkövetkező években a mesterséges intelligencia forradalmának e kettős természetének megértése és kezelése lesz. Már nem egyszerűen egy új technológia bevezetéséről van szó, hanem a játék gazdasági, társadalmi és geopolitikai szabályainak újradefiniálásáról a mesterséges intelligencia kora számára.

☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német

☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!

 

Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.

Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nagyon várom a közös projektünket.

 

 

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások

Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar

Bővebben itt:

• Szakértői Üzleti Központ

Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:

• Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
• Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
• Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
• Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni