MI: Pandora szelencéje? Elon Musk ráerőlteti az igazságot: Miért feneketlen pénzügyi gödör a MI körüli felhajtás?

MI a határain: Miért költ Sam Altman hatalmas összegeket – gyors profit reménye nélkül?

Bíróság előtt leleplezve: A titkos 50 milliárd dolláros bankjegy, ami feltörheti az OpenAI-t

A mesterséges intelligenciát övező felhajtás aranyló jövőt és forradalmasítja a munka világát – de a technológiai óriások zárt kapui mögött egyre inkább egy pénzügyi és környezeti fekete lyuk tárul fel. Egy keserűen vitatott per a Tesla vezérigazgatója, Elon Musk és az OpenAI vezetése, élén Sam Altmannal, most olyan számokat hozott napvilágra, amelyek még a tapasztalt iparági szakértőket is megdöbbentik: Csak 2026-ban a vállalat hihetetlen, 50 milliárd dollárt fog elkölteni számítási teljesítményre – ami több mint kétszerese a saját bevételének. Míg a mesterséges intelligencia kétségtelenül hatalmas értéket teremt az orvostudományban és a klímakutatásban, az algoritmusok globális fegyverkezési versenye hatalmas mennyiségű tőkét emészt fel, és csillagászati ​​magasságokba repíti az energiafogyasztást. Ehhez jönnek még a megoldatlan társadalmi veszélyek, mint a tömeges megfigyelés, a deepfake-ek és a dezinformáció. Vajon a mesterséges intelligencia üzleti modellje jelenlegi formájában egyáltalán fenntartható, vagy a környezet és a társadalom végül fizeti a Szilícium-völgy vak növekedési megszállottságának számláját? Kemény pillantás a csillogó MI-homlokzat mögött rejlő rideg valóságra.

Ehhez kapcsolódóan:

• Tokenomika | Amikor a mesterséges intelligencia drágább lesz, mint a személyzet: A mesterséges intelligencia csendes költségrobbanása és mit tehet ez ellen a felügyelt mesterséges intelligencia

A felhajtás alapja: Amit a tárgyalóterem feltárt

Amikor az üdvösség ígérete feneketlen gödörré válik – és a világ többi része fizeti a számlát

Egy oaklandi (Kalifornia) bírósági tárgyalásnak szerződésszegés és csalás ügyében kellett volna döntenie. Ehelyett azonban kijózanító betekintést nyújtott korunk legnagyobb technológiai projektjének gazdasági hátterébe. Greg Brockman, az OpenAI társalapítója és felsővezetője 2026 májusában eskü alatt megerősített egy addig nyilvánosan nem ismert számot: Csak abban az évben cége körülbelül 50 milliárd amerikai dollárt – közel 43 milliárd eurót – költött csak számítási teljesítményre. Ez az összeg több mint kétszerese az OpenAI teljes éves bevételének, amely 2025-ben körülbelül 13 milliárd dollár volt, az év végére pedig éves szinten körülbelül 20 milliárd dolláros bevételt jelent.

A kijelentés kontextusa érdekes: Brockman azért állt a tanúk padján, mert a tech-milliárdos Elon Musk – aki maga is az OpenAI társalapítója és támogatója – beperelte a céget. Musk azzal vádolja Sam Altmant és Brockmant, hogy az eredeti megállapodásokkal ellentétben nonprofit kutatóintézetből profitorientált vállalattá alakították át az OpenAI-t, és így gyakorlatilag ellopták egy jótékonysági szervezetet. Az OpenAI vezetése ezt elutasítja, azzal érvelve, hogy egy profitorientált szervezet létrehozása egyszerűen elkerülhetetlen volt a szükséges milliárdos befektetések előteremtése érdekében – ez az érv a nyilvánosságra hozott számok fényében ijesztően hihetőnek tűnik.

Ez a folyamat akaratlanul is egy egész iparág gazdasági kiábrándulását eredményezi. Ami ugyanis a tárgyalóteremben az alapítók ideáljairól szóló jogi vitaként folyik, az valójában egy rendszerszintű ellentmondás leleplezése: a mesterséges intelligencia jelenlegi formájában nem egy skálázható termék egészséges haszonkulccsal – hanem egy ipari gépezet, amely lélegzetelállító sebességgel égeti el a tőkét.

Milliárdok be, még több milliárd ki: A mesterséges intelligencia homlokzata mögötti költségstruktúra

A gazdasági abszurditás teljes megértéséhez érdemes közelebbről megvizsgálni a számokat. Az OpenAI 4,3 milliárd dolláros bevételt generált 2025 első felében – miközben egyidejűleg 13,5 milliárd dolláros nettó veszteséget könyvelt el. Csak az üzemi veszteség 7,8 milliárd dollárt tett ki ebben az időszakban, amelyből a kutatás-fejlesztés 6,7 milliárd dollárt tett ki. 2025 harmadik negyedévében a negyedéves veszteségek körülbelül 12 milliárd dollárra nőttek.

Ugyanakkor az OpenAI több mint 1,4 billió dollár értékű infrastrukturális beruházást vállalt a következő nyolc évben – ez átlagosan évi 175 milliárd dolláros beruházás, ami meghaladja a Google teljes éves bevételét. Az elkövetkező évekre az OpenAI több mint 1 billió dollár értékű AI-infrastruktúra-befektetést jelentett be. A HSBC befektetési bank elemzői azt jósolják, hogy az OpenAI 2030-ra elérheti a mintegy 214 milliárd dolláros éves bevételt, de csak a bérelt számítási kapacitás költsége addigra várhatóan eléri a 792 milliárd dollárt, 2033-ra pedig a megdöbbentő 1,4 billió dollárt. Ez azt jelenti, hogy még a legoptimistább növekedési forgatókönyv szerint is az infrastrukturális költségek felemésztik a bevételeket.

Ez a minta nem a rendszer hibája – hanem a jelenlegi működési állapota. A vállalat teljes bevételének 20 százalékát közvetlenül a Microsoftnak fizeti, amellyel mély stratégiai és pénzügyi partnerséget ápol. Sam Altman vezérigazgató nyilvánosan kijelentette, hogy az OpenAI várhatóan csak 2029-ben lesz nyereséges. Hogy ez mit jelent a vállalat értékelésére nézve – legutóbb körülbelül 300 milliárd dolláron forgott –, azt a kérdést a pénzügyi piacok eddig meglepő higgadtsággal fogadták.

A hardverspirál: Milliárdokat költenek olyan chipekre, amelyek három éven belül selejtesek lesznek

Az absztrakt költségszámok mögött egy nagyon is kézzelfogható, anyagi valóság húzódik meg: a mesterséges intelligencia által vezérelt adatközpontok magasan specializált, rendkívül tőkeigényes létesítmények, amelyek magját grafikus processzorok alkotják, amelyek olyan ütemben amortizálódnak, hogy az minden hagyományos befektetési tervet felrúg.

Egy modern, csúcskategóriás GPU mesterséges intelligencia alkalmazásokhoz jelenleg 25 000 és 40 000 euró között kerül kártyánként. Az Nvidia legújabb Blackwell Ultra architektúra rendszerei még magasabb költségeket eredményeznek: ezeknek a chipeknek a felhőalapú bérleti díjai óránként 4,95 és 18 dollár között mozognak. Az elemzők arra számítanak, hogy a mesterséges intelligencia processzorok három-öt év után technológiailag elavulnak, mivel a chipek és a mesterséges intelligencia gyorsítók fejlesztési ciklusai ma már 12-18 hónapig tartanak. Michael Burry pénzügyi befektető még egy reális, mindössze két-három éves élettartamra is figyelmeztet. A következmények nyilvánvalóak egy olyan adatközpont számára, amely milliárdokat fektetett be hardverbe: az értékcsökkenés hatalmas, és akik ma építenek, holnap elavult berendezéseket vásárolhatnak.

Érdekes módon ez a kép nem egészen olyan sötét, mint amilyennek elsőre látszik. A régebbi GPU-generációk – mint például az Nvidia H100 – veszítenek a legújabb modellek betanításában, de továbbra is gazdaságosan használhatók kevésbé számításigényes következtetési feladatokhoz. Ez egy többszintű ökoszisztémát hoz létre, amelyben a hardverek váltófutáshoz hasonlóan öröklődnek – fokozatos értékcsökkenés, nem pedig hirtelen veszteség. Mindazonáltal az alapvető gazdasági probléma továbbra is fennáll: A félvezetőpiacon az innováció gyors üteme megnehezíti a hosszú távú tervezést, és a vállalatokat folyamatos újrabefektetési ciklusba kényszeríti, ami hagyományosan a tőkeigényes technológiai projektekhez kapcsolódik – de ritkán ilyen mértékben.

Az energiaéhség: Egy környezetvédelmi törvényjavaslat, amely még csak most kezd el érvényesülni

A pénzügyi költségek csak a történet felét mondják el. A másik fele az energiafogyasztással kapcsolatos – és ez mára messze meghaladja az ipari méreteket, közvetlen geopolitikai és környezeti következményekkel járva.

A Nemzetközi Energiaügynökség (IEA) adatai szerint az adatközpontok globális villamosenergia-fogyasztása a közelmúltban 415 terawattóra volt, ami a globális villamosenergia-fogyasztás körülbelül 1,5 százalékát teszi ki. Ez a szám várhatóan több mint kétszeresére, körülbelül 945 terawattórára fog nőni 2030-ra – ami Japán jelenlegi teljes éves villamosenergia-fogyasztásának felel meg. A mesterséges intelligenciához kapcsolódó komponens a növekedés elsődleges mozgatórugója: az Öko-Institut (Alkalmazott Ökológiai Intézet) által a Greenpeace Germany megbízásából végzett számítások szerint a mesterséges intelligencia által támogatott adatközpontok globális villamosenergia-fogyasztása 2023 és 2030 között tizenegyszeresére fog nőni – 50 milliárd kilowattóráról körülbelül 550 milliárd kilowattórára.

A mesterséges intelligenciával működő adatközpontok áramfogyasztása csak 2025-ben 50 százalékkal nőtt. A Gartner piackutató csoport előrejelzése szerint a mesterséges intelligenciára optimalizált szerverek áramfogyasztása 2030-ra csaknem ötszörösére fog nőni – a 2025-ös 93 terawattóráról 432 terawattórára. Az adatközpontok teljes fogyasztásán belüli részesedésük így a jelenlegi 21 százalékról 44 százalékra fog emelkedni. Egyetlen mesterséges intelligenciára összpontosító adatközpont átlagosan annyi áramot fogyaszt, mint 100 000 háztartás – különösen a jelenleg épülő nagy létesítményeknek ennek a hússzorosára lehet szükségük.

Csak Németországban az adatközpontok mesterséges intelligenciához kapcsolódó csatlakoztatott terhelése 2030-ra megnégyszereződik, 530 megawattról körülbelül 2020 megawattra. Az összes német adatközpont együttes energiafogyasztása évi körülbelül 32 terawattórára fog nőni, ami Németország teljes villamosenergia-fogyasztásának nagyjából hat-hét százalékát tenné ki. Ehhez jön még a hűtéshez szükséges vízigény, amely várhatóan közel négyszeresére, 664 milliárd literre nő 2030-ra, valamint akár ötmillió tonna további elektronikus hulladék is keletkezhet. Ezért mindenkinek, aki a mesterséges intelligencia költségeiről beszél, foglalkoznia kell a környezeti lábnyomával is – és ez a lábnyom jelentős.

Musk kontra Altman: Vita a pénzről, a hatalomról és egy ötlet örökségéről

Az 50 milliárd dolláros összeget feltáró tárgyalás kemény fényt vet a mesterséges intelligenciaipar szívében fortyogó hatalmi dinamikára és ellentmondásokra, túlmutatva a puszta költségszámokon. Elon Musk 2015-ben társalapította az OpenAI-t, és részt vett a korai kezdeti befektetésekben. 2018-ban hagyta el a céget belső viták után. Ma ő a felperes egy perben, amelyben Altmant és Brockmant azzal vádolja, hogy egy nonprofit kutatószervezetet profitorientált üzleti modellé alakítottak át.

A vádak sokrétűek: Musk ügyvédei a kihallgatás során azt állították, hogy Brockmannek személyes indítékai voltak, és egy naplóbejegyzésre hivatkoztak, amelyben egymilliárd dolláros vagyonhoz vezető útról elmélkedett. Brockman viszont azzal vádolta Muskot, hogy az OpenAI profitorientált részének teljes ellenőrzésére törekszik, mivel állítólag 80 milliárd dollárra van szüksége egy Mars-város felépítéséhez. Ami a Szilícium-völgyi gőgről szóló szatírának hangzik, valójában egy komoly jogi csata, amely felveti a kérdést, hogy ki birtokolja a technológiát, és kinek az érdekeit szolgálja.

Musk ebben az ügyben minden, csak nem semleges szereplő. Saját MI-cégének, az xAI-nak a megalapítása óta az OpenAI közvetlen versenytársa, és a bíróságok többször is kétségeiket fejezték ki pereinek pártatlanságával kapcsolatban. 2026 februárjában egy amerikai szövetségi bíró egy másik Musk-pert – amely üzleti titkok ellopását állította – elégtelennek minősítette. Sam Altman nyíltan Musk cselekedeteit a versenytárs elfojtására tett kísérletként jellemezte. A világszerte körülbelül 800 millió felhasználóval és a 20 milliárd dollárt meghaladó éves bevétellel rendelkező OpenAI a közelmúltban olyan társadalmi jelentőséget ért el, amely messze túlmutat egy startup-vita kontextusán.

A kvázi házon belüli megoldás: Hogyan hidalja át az Xpert.Digital a B2B marketing és értékesítés működési réseit – Okos, tartalomvezérelt üzlet - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital egy adatvezérelt B2B iparági központ, amelyet Konrad Wolfenstein vezet. A vállalat külső, kvázi házon belüli megoldásként működik az ipari partnerek számára, áthidalva a marketing, a tartalom és az értékesítés működési hiányosságait – anélkül, hogy további erőforrásokat igényelne az ügyféloldalon.

További információ itt:

• A kvázi házon belüli megoldás: Hogyan hidalja át az Xpert.Digital a B2B marketing és értékesítés működési réseit – Smart Content-Driven Business

A sötét tükör: Megfigyelés, fegyverek és a magánélet kereskedelmi forgalomba hozatala

A milliárd dolláros számításokon túl egy társadalmi kérdés is felmerül, amelyre a gazdasági elemzések önmagukban nem tudnak választ adni: Mire használják valójában ezt a technológiát? És kinek az érdekeit szolgálja?

Kínában a polgárok aligha menekülhetnek az állami megfigyelés elől a mesterséges intelligencia segítségével. Több mint 700 millió kamera rögzít mindent éjjel-nappal, a biometrikus adatokat állami szervereken tárolják, és ezeket az adatokat nemcsak a lakosság ellenőrzésére használják, hanem aktívan kereskednek is velük. Ami Kínában rendkívül látható, az Európába is eljut. Németországban a szövetségi kormány egyre inkább alkalmaz biometrikus megfigyelési intézkedéseket, a német rendőrség egyes részei a vitatott Palantir elemző szoftverrel dolgoznak, a berlini szenátus pedig bejelentette, hogy mesterséges intelligencia alapú viselkedésszkennereket kíván telepíteni a nyilvános helyekre. Az Európai Bizottság csevegés-megfigyelési intézkedéseket is tervezett, amelyek magukban foglalnák a privát üzenetek automatikus szkennelését, amit az adatvédelmi szakértők a tömeges megfigyelési infrastruktúra felé vezető első lépésnek tekintettek.

A katonai szférában a mesterséges intelligencia már nem vízió, hanem működési valóság. A német fegyveres erők már rendelkeznek mesterséges intelligencia alapú harci módokkal a Puma gyalogos harcjárműben és az F125 fregattban. A mesterséges intelligencia rendszereket felderítésre, helyzetfelismerésre, logisztikára és autonóm harci rendszerek, például drónok navigációjára használják. A teljesen autonóm fegyverrendszerek riasztó aspektusa, hogy emberi felügyelet nélkül is képesek végrehajtani a teljes döntéshozatali ciklust – a célpont azonosításától a támadásig. A mesterséges intelligencia szakértői évek óta figyelmeztetnek arra, hogy az ilyen rendszerek a konfliktusok kontrollálhatatlanná válását okozhatják: az ellenséges rendszerek félreértelmezhetők, automatizált megtorló csapásokat indítva el.

A civil szférában a megfigyelő infrastruktúra, az algoritmikus viselkedéskontroll és a deepfake technológia kombinációja különös figyelmet érdemel. Tanulmányok szerint az összes deepfake 96 százaléka pornográf tartalmú vizuális támadás – a digitális szexualizált erőszak egy formája, amely a mesterséges intelligencia technológiájának köszönhetően triviálisan előállíthatóvá vált. A mesterséges intelligencia által generált dezinformáció veszélyezteti a választásokat, elősegíti a társadalmi polarizációt, és aláássa a demokratikus intézményekbe vetett bizalmat. A TÜV Szövetség 2023-as felmérése szerint a német állampolgárok 51 százaléka egyetértett azzal az állítással, hogy a mesterséges intelligencia technológiái veszélyt jelentenek a demokráciára. A fogyasztói vásárlási magatartást algoritmikus rendszerek elemzik, előrejelzik és manipulálják – ez a viselkedéskontroll egy formája, ahol elmosódnak a határvonalak az ajánlás és a manipuláció között.

Ehhez kapcsolódóan:

• MI-boom a te károdra? Növekvő villamosenergia-kereslet és emelkedő villamosenergia-árak: MI-adatközpontok kontra elektromos hálózat

Az ellensúly: Ahol a mesterséges intelligencia valóban értéket teremt

Egy kiegyensúlyozott gazdasági elemzésnek az egyenlet másik oldalát is meg kell vizsgálnia, mivel a mesterséges intelligencia nem pusztán az irányítás és a tőkepusztítás eszköze. Vannak olyan alkalmazási területek, ahol a technológia tagadhatatlan társadalmi értéket teremt.

Az orvostudományban a fejlődés kézzelfogható és mérhető. A Microsoft mesterséges intelligencián alapuló diagnosztikai rendszere 85,5 százalékos pontossággal oldott meg összetett orvosi eseteket – szemben a tapasztalt orvosok átlagos 20 százalékos pontosságával. Németországban a kórházak 18 százaléka már használ mesterséges intelligencia alapú technológiákat, ami figyelemre méltó megduplázódást jelent 2022 óta. Az emlőrák korai felismerésére vagy a tüdőáttétek azonosítására szolgáló mesterséges intelligencia algoritmusok elérték a klinikai érettséget. A megkérdezett akut ellátást nyújtó kórházak 43 százaléka már optimalizálja a műtők kapacitását és az ágyak kihasználtságát prediktív algoritmusokkal. A mesterséges intelligenciával támogatott diagnosztika globális piaca, amelyet 2025-ben 1,55 milliárd USD-re becsültek, várhatóan 2037-re közel 19 milliárd USD-re fog növekedni.

Az éghajlatkutatás és az epidemiológia területén a mesterséges intelligencia olyan munkát végez, amely egyszerűen meghaladja az emberi képességeket: példátlan felbontású időjárás-előrejelzéseket, éghajlati adatok rekonstrukcióját, valamint szennyvízalapú epidemiológiát a betegségkitörések korai felismerésére. Hatékonyságnövekedés mutatkozik a logisztika, az energiahatékonyság és az anyagtudomány területén is, ami hosszú távon valódi gazdasági és környezeti megtakarításokat eredményezhet.

A probléma nem ezen alkalmazások hiánya, hanem a strukturális egyensúlyhiány. A mesterséges intelligencia társadalmilag értékes alkalmazásai a ténylegesen kiosztott erőforrások és a ténylegesen felhasznált számítási teljesítmény viszonylag kis részét teszik ki. A mesterséges intelligencia számítási teljesítményének túlnyomó többsége a fogyasztói alkalmazásokba, a szórakoztatás generálására, az algoritmikus célzásra és a mesterséges intelligencia asszisztensek közötti versenybe áramlik a folyamatosan bővülő felhasználói bázisért.

A strukturális ellentmondás: Miért nem működik az üzleti modell?

Egy olyan vállalat, amely bevételének több mint kétszeresét költi számítási teljesítményre, szembemegy a klasszikus gazdasági logikával. Az OpenAI egy olyan jelenséget példáz, amely az egész MI-ipart jellemzi: a növekedés tőkével való támogatását a jövőbeni profitdominancia előrejelzése mellett. A modell nem új – ismerős volt a korai internetes gazdaságból és a megosztáson alapuló gazdaság Uberrel és Airbnb-vel történő szakaszából. Ennek a gyakorlatnak a mértéke azonban példa nélküli a MI-iparban.

A valódi gazdasági paradoxon a következő: minél többen használják a mesterséges intelligencia szolgáltatásokat, annál nagyobb számítási teljesítményre van szükség, annál magasabbak a költségek – és annál inkább a jövőbe csúszik a jövedelmezőség. Maga az OpenAI is a rendelkezésre álló számítási teljesítményt nevezte meg a bevételnövekedés jelenlegi korlátozó tényezőjeként 2026 januárjában. A növekedés és a költségek skálázása elválaszthatatlanul összefügg ebben az iparágban. Ez azt jelenti, hogy aki többet ad el, annak arányosan több tőkére van szüksége – ez a modell strukturálisan továbbra is függ a külső finanszírozástól, amíg nem történik radikális technológiai áttörés az energiahatékonyság javításában.

Hogy bekövetkezik-e ilyen áttörés, az még a jövő zenéje. A kínai DeepSeek mesterséges intelligencia modell 2025 elején bebizonyította, hogy összehasonlítható teljesítmény érhető el jelentősen alacsonyabb energiafogyasztással – ezt a megállapítást némi meglepetéssel fogadták Nyugaton. De még ha a hatékonyság nő is, történelmileg az információtechnológia minden hatékonyságnövekedése a használat olyan bővüléséhez vezetett, amely bőven ellensúlyozta a megtakarításokat – ezt a jelenséget Jevons-paradoxonként ismerik. Egy növekedésvezérelt iparágban a nagyobb hatékonyság nem kevesebb erőforrás-fogyasztást jelent, hanem inkább több alkalmazást alacsonyabb határköltségek mellett.

Feneketlen verseny: A mesterséges intelligencia fegyverkezési versenye és annak rendszerszintű kockázatai

Az OpenAI nincs egyedül. Az iparág egy olyan fegyverkezési versenyben vesz részt, amely strukturálisan emlékeztet a hidegháborús fegyverkezési versenyre – azzal a különbséggel, hogy nincsenek külső fékek. A Google a Geminivel, az Anthropic Claude-dal, Elon Musk xAI-ja a Grokkal, és olyan kínai szereplők, mint a Baidu és az Alibaba, mind egy olyan tőkeversenyben vesznek részt, ahol a lassítás egyenértékű lenne a játékból való kieséssel.

Ennek következtében egy olyan piac jön létre, ahol a kollektív befektetések meghaladják a gazdaságilag ésszerű mértéket – mivel a versenypozíció elvesztésétől való félelem felülmúlja a saját mérlegükkel kapcsolatos aggodalmakat. Ez a tőke állami vagyonalapokból, nyugdíjalapokból és stratégiai befektetőktől származik, akik maguk is a mesterséges intelligencia jövőbeli dominanciájára fogadnak. Amennyiben ez a fogadás kudarcot vall – vagy ha a jövedelmezőség strukturálisan nem valósul meg –, a következmények jelentősek lennének számos befektető számára.

Ami különösen sokatmondóvá teszi Musk és az OpenAI közötti vitát ebben az összefüggésben, az a kormányzás nyílt kérdése: Ki irányítja valójában ezt a hatékony és erőforrás-igényes technológiát? Az OpenAI-t eredetileg nonprofit szervezetként alapították, amely az emberiség érdekében végez kutatásokat. Ma egy billió dolláros infrastrukturális elkötelezettséggel rendelkező vállalat, amely saját bevallása szerint 2029 előtt nem tervez profitot termelni, mégis a globális befektetők olyan szinten értékelik, ami a jövőbeni piaci dominanciára utal. Az eredeti alapítói vízió és a mai valóság közötti szakadék hatalmas.

Józan összkép

Pandora szelencéje találó metafora – de nem teljes. A mítoszban a világ összes gonoszsága megszökik belőle, miközben csak a remény marad alul. A mesterséges intelligenciával a kép összetettebb: a remények valósak és kimutathatók, de nagyon konkrét és nagyon magas – pénzügyi, környezeti és társadalmi – költségekkel versenyeznek.

Az OpenAI elleni per és az általa feltárt 50 milliárd dolláros számítástechnikai költségek gazdasági szempontból a következőket mutatják: A technológia olyan állapotban van, ahol társadalmi költségeit – az energiafogyasztás, a tőke rossz elosztása, a megfigyelési infrastruktúra és a demokratikus kockázatok formájában – sokkal kevésbé pontosan mérik és árazzák, mint a kereskedelmi hozamát. Nincs olyan piaci mechanizmus, amely teljes mértékben internalizálná ezeket a negatív externáliákat: Sem az adatközpontok szén-dioxid-kibocsátása, sem a dezinformáció és a megfigyelés által okozott társadalmi károk nem jelennek meg az OpenAI, a Google vagy a Microsoft eredménykimutatásaiban.

Amíg ez így marad, minden piaci szereplő racionális számítása mindig is bővüléshez és növekedéshez fog vezetni – mindazok kárára, akik nem kapták meg ezt a törvényjavaslatot, de végső soron meg fogják fizetni az árát. Ez a probléma valódi gazdasági magja. Nem az a kérdés, hogy a mesterséges intelligenciának vannak-e érdemi alkalmazásai – kétségtelenül vannak –, hanem az, hogy a fejlesztésének, finanszírozásának és alkalmazásának módja a társadalmat vagy elsősorban a belé fektetett tőkét szolgálja-e.

☑️ Üzleti nyelvünk az angol vagy a német

☑️ ÚJ: Levelezés az anyanyelveden!

Konrad Wolfenstein

Én és a csapatom örömmel állunk rendelkezésére személyes tanácsadóként.

Kapcsolatba léphetsz velem a kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével itt egyszerűen hívj a +49 7348 4088 965 Az e-mail címem [email protected]:, vagy

Alig várom a közös projektünket.

☑️ KKV-támogatás a stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia létrehozása vagy átalakítása és digitalizáció

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése és optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Pioneer Üzletfejlesztés / Marketing / PR / Vásárok

Amerikai szakértelmünk az üzletfejlesztés, az értékesítés és a marketing területén - Kép: Xpert.Digital

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

További információ itt:

• Szakértői Üzleti Központ

Tematikus központ, amely betekintést és szakértelmet kínál:

• Tudásplatform, amely a globális és regionális gazdaságokat, az innovációt és az iparágspecifikus trendeket fedi le
• Elemzések, betekintések és háttérinformációk gyűjteménye a legfontosabb fókuszterületeinkről
• Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
• Egy központ a piacokkal, a digitalizációval és az iparági innovációkkal kapcsolatos információkat kereső vállalatok számára