Starcie strategii | Dlaczego dyrektor generalny IBM Arvind Krishna nie wierzy w bilionową wizję Sama Altmana – AGI na poziomie od zera do jednego procenta?
Przedpremierowe wydanie Xperta
Wybór głosu 📢
Opublikowano: 4 grudnia 2025 r. / Zaktualizowano: 4 grudnia 2025 r. – Autor: Konrad Wolfenstein
Starcie strategii | Dlaczego dyrektor generalny IBM Arvind Krishna nie wierzy w bilionową wizję Sama Altmana – AGI na poziomie od zera do jednego procenta? – Zdjęcie: Xpert.Digital
Sztuczna inteligencja ogólna (AGI) i bezlitosna matematyka: dlaczego boom na centra danych nigdy się nie opłaci.
Pięcioletni cykl śmierci: niedoszacowane ryzyko dla firm Nvidia, Microsoft i innych.
Podczas gdy Dolina Krzemowa pogrążona jest w bezprecedensowym szaleństwie inwestycyjnym, a biliony dolarów spływają na wyścig o sztuczną superinteligencję, jeden z najbardziej doświadczonych prezesów firm technologicznych na świecie naciska hamulec bezpieczeństwa. Dyrektor generalny IBM, Arvind Krishna, ostrzega: To ryzyko się nie opłaca.
Mentalność gorączki złota ogarnia globalny sektor technologiczny. Korporacje takie jak Microsoft, Google i Meta prześcigają się nawzajem, inwestując w nowe centra danych, napędzane strachem przed pozostaniem w tyle w kolejnej wielkiej rewolucji technologicznej. Wizja jest jasna: rozwój sztucznej inteligencji ogólnej (AGI) równej lub przewyższającej inteligencję ludzką. Jednak pośród tej euforii odzywa się potężny głos, nie z szeregów krytyków technologii, ale z samego centrum władzy: Arvinda Krishny, dyrektora generalnego IBM.
W trzeźwej analizie opartej na czystej arytmetyce, Krishna obala dominującą narrację Doliny Krzemowej. Jego ostrzeżenie jest równie proste, co przerażające: koszty infrastruktury gwałtownie rosną, a sprzęt staje się przestarzały szybciej, niż można go amortyzować. Krishna mówi o inwestycjach sięgających nawet ośmiu bilionów dolarów, które byłyby niezbędne do utrzymania obecnego trendu rozwoju sztucznej inteligencji ogólnej – kwocie, która mogłaby doprowadzić do bankructwa nawet najbogatszych firm świata, gdyby obiecane astronomiczne zyski się nie zmaterializowały.
Krytyka Krishny nie ogranicza się jednak do danych finansowych. Kwestionuje on technologiczne podstawy tego szumu. Podczas gdy Sam Altman i OpenAI przedstawiają nadejście superinteligencji jako niemal nieuniknione, Krishna ocenia prawdopodobieństwo osiągnięcia tego celu przy dzisiejszej technologii modelowania języka na dużą skalę na zaledwie od zera do jednego procenta.
Czy stoimy w obliczu największej nietrafionej inwestycji w historii gospodarki? Czy boom na sztuczną inteligencję to bańka spekulacyjna, która lada moment pęknie, czy też sceptycy nie dostrzegają potencjału transformacyjnego, który kryje się poza bilansami? Poniższy artykuł analizuje argumenty, bezlitosną matematykę ekonomii centrów danych oraz fundamentalny konflikt między wizjonerami podejścia „wszystko albo nic” a zwolennikami pragmatycznego realizmu.
Nadaje się do:
Dlaczego dyrektor generalny IBM przewiduje koniec najdroższego eksperymentu w historii technologii
Globalny sektor technologiczny może stanąć w obliczu jednej z największych chybionych inwestycji w historii gospodarki. Podczas gdy korporacje takie jak Microsoft, Amazon, Meta i Google inwestują setki miliardów dolarów w budowę infrastruktury sztucznej inteligencji, z serca branży IT dobiega głos ostrzegawczy. Arvind Krishna, prezes IBM, związany z firmą od 1990 roku, przedstawił fundamentalną analizę ekonomiczną w wywiadzie dla podcastu Decoder w The Verge pod koniec listopada 2025 roku, która może przełamać euforię wokół sztucznej inteligencji.
Jego wypowiedzi, opublikowane 30 listopada i 1 grudnia 2025 roku, trafiają w sedno debaty, która nabiera coraz większego rozpędu w zarządach i kręgach analityków. Krishna nie mówi o teoretycznych ryzykach ani filozoficznych obawach, lecz o konkretnych finansowych niemożliwościach, które podważają obecny model inwestycyjny w sektorze sztucznej inteligencji. Jego obliczenia dają do myślenia nawet optymistycznym obserwatorom branży, ponieważ opierają się na prostej arytmetyce i solidnych zasadach biznesowych.
Nadaje się do:
Bezlitosna matematyka ekonomii centrów danych
Krishna rozpoczyna swoją analizę od trzeźwej oceny obecnej sytuacji kosztowej. Centrum danych o mocy jednego gigawata generuje nakłady inwestycyjne w wysokości 80 miliardów dolarów amerykańskich według dzisiejszych standardów. Kwota ta obejmuje nie tylko infrastrukturę fizyczną i budynki, ale także cały sprzęt techniczny, od serwerów i komponentów sieciowych po wysoce wyspecjalizowane procesory graficzne niezbędne do obliczeń AI.
Branża technologiczna zobowiązała się w ostatnich miesiącach do intensywnej ekspansji. Kilka firm publicznie ogłosiło plany budowy od 20 do 30 gigawatów dodatkowej mocy obliczeniowej. Przy obecnych kosztach za gigawat, skutkowałoby to łącznymi inwestycjami na poziomie co najmniej 1,5 biliona dolarów. Kwota ta odpowiada mniej więcej obecnej kapitalizacji rynkowej Tesli i ilustruje skalę przedsięwzięcia.
Jednak obliczenia stają się jeszcze bardziej drastyczne, gdy weźmiemy pod uwagę ambicje w kontekście pożądanej sztucznej inteligencji. Krishna szacuje, że droga do prawdziwej sztucznej inteligencji ogólnej wymagałaby około 100 gigawatów mocy obliczeniowej. Szacunek ten opiera się na ekstrapolacji obecnych wymagań szkoleniowych dla dużych modeli językowych i uwzględnia wykładniczo rosnącą złożoność towarzyszącą każdemu etapowi rozwoju. Przy koszcie 80 miliardów dolarów na gigawat, nakłady inwestycyjne wyniosłyby oszałamiające osiem bilionów dolarów amerykańskich.
Ta kwota inwestycji to jednak tylko połowa historii. Krishna zwraca uwagę na czynnik często pomijany w debacie publicznej: koszt kapitału. Przy inwestycji w wysokości ośmiu bilionów dolarów amerykańskich, firmy musiałyby generować około 800 miliardów dolarów zysku rocznie, aby pokryć odsetki od zainwestowanego kapitału. Kwota ta zakłada konserwatywną stopę procentową na poziomie dziesięciu procent, która odzwierciedla koszt kapitału, premie za ryzyko i oczekiwania inwestorów.
Pięcioletni cykl śmierci sprzętu AI
Kluczowym punktem argumentacji Krishny jest okres eksploatacji zainstalowanego sprzętu. Cała moc obliczeniowa musi zostać w pełni wykorzystana w ciągu pięciu lat, ponieważ zainstalowany sprzęt będzie musiał zostać następnie zutylizowany i wymieniony. Ocena ta jest zgodna z obserwacjami branży i jest przedmiotem ożywionej debaty w kręgach finansowych.
Znany inwestor Michael Burry, znany z trafnych przewidywań kryzysu finansowego z 2008 roku, wyraził podobne obawy w listopadzie 2025 roku. Burry argumentuje, że duże firmy technologiczne przeceniają rzeczywistą żywotność swojego sprzętu AI, sztucznie utrzymując w ten sposób jego niską amortyzację. Przewiduje, że procesory graficzne i wyspecjalizowane układy AI będą w praktyce ekonomicznie opłacalne jedynie przez dwa do trzech lat, zanim staną się przestarzałe wraz z pojawieniem się nowszych, bardziej wydajnych generacji.
Szybki rozwój sektora półprzewodników potwierdza ten pogląd. Nvidia, wiodący dostawca układów scalonych dla sztucznej inteligencji, wprowadza na rynek nowe generacje procesorów mniej więcej co 12–18 miesięcy. Każda generacja oferuje znaczną poprawę wydajności, co szybko sprawia, że starsze modele stają się nieekonomiczne. Podczas gdy konwencjonalny serwer w centrum danych może z łatwością służyć przez sześć lat lub dłużej, w przypadku sprzętu przeznaczonego specjalnie dla sztucznej inteligencji obowiązują inne zasady.
W praktyce sytuacja jest bardziej złożona. Niektóre firmy skorygowały okresy amortyzacji. Na początku 2025 roku Amazon skrócił szacowany okres użytkowania niektórych serwerów z sześciu do pięciu lat, powołując się na przyspieszony rozwój w dziedzinie sztucznej inteligencji. Ta korekta zmniejszy dochód operacyjny firmy o około 700 milionów dolarów w 2026 roku. Z kolei Meta wydłużyła okres amortyzacji serwerów i sprzętu sieciowego do 5,5 roku, co obniżyło koszty amortyzacji o 2,9 miliarda dolarów w 2025 roku.
Te zróżnicowane strategie pokazują, że nawet firmy inwestujące miliardy w sprzęt AI nie są pewne, jak długo ich inwestycje będą opłacalne. Pięcioletni scenariusz opisany przez Krishnę mieści się w optymistycznym przedziale tych szacunków. Jeśli rzeczywisty okres użytkowania będzie bliższy dwu- lub trzyletnim prognozom Burry'ego, koszty amortyzacji, a tym samym presja na rentowność, znacznie wzrosną.
Niemożność uzyskania zyskownych zwrotów
Związek między tymi dwoma czynnikami prowadzi Krishnę do jego głównego argumentu. Uważa on, że połączenie ogromnych kosztów kapitałowych i krótkich cyklów życia uniemożliwia osiągnięcie rozsądnego zwrotu z inwestycji. Przy kosztach inwestycyjnych wynoszących osiem bilionów dolarów i konieczności generowania 800 miliardów dolarów rocznego zysku tylko na pokrycie kosztów kapitałowych, system sztucznej inteligencji musiałby generować przychody na skalę znacznie przekraczającą to, co obecnie wydaje się realistyczne.
Dla porównania, Alphabet, spółka macierzysta Google, osiągnęła całkowite przychody w wysokości około 350 miliardów dolarów w 2024 roku. Nawet zakładając agresywny wzrost na poziomie 12 procent rocznie, przychody wzrosłyby do około 577 miliardów dolarów do 2029 roku. Całkowity przychód wymagany do uzasadnienia inwestycji w sztuczną inteligencję znacznie przekroczyłby tę kwotę.
OpenAI, firma stojąca za platformą ChatGPT, prognozuje roczne przychody na poziomie ponad 20 miliardów dolarów do 2025 roku i spodziewa się osiągnąć setki miliardów dolarów do 2030 roku. Firma podpisała umowy o wartości około 1,4 biliona dolarów na najbliższe osiem lat. Jednak nawet te ambitne liczby rodzą wątpliwości. Analitycy z HSBC prognozują, że OpenAI poniesie 792 miliardy dolarów kosztów infrastruktury chmurowej i sztucznej inteligencji między końcem 2025 a 2030 rokiem, a łączna moc obliczeniowa potencjalnie sięgnie około 1,4 biliona dolarów do 2033 roku.
Analitycy HSBC przewidują, że skumulowane wolne przepływy pieniężne OpenAI pozostaną ujemne do 2030 roku, co doprowadzi do niedoboru finansowania w wysokości 207 miliardów dolarów. Luka ta będzie musiała zostać wypełniona poprzez dodatkowe zadłużenie, kapitał własny lub bardziej agresywne generowanie przychodów. Pytanie brzmi nie tylko, czy OpenAI może stać się rentowne, ale także, czy cały jego model biznesowy, oparty na ogromnych inwestycjach w centra danych, jest w ogóle wykonalny.
Znikomo małe prawdopodobieństwo wystąpienia AGI
Krishna dodaje do swojej krytyki ekonomicznej wymiar technologiczny, który jest jeszcze bardziej fundamentalny. Szacuje on prawdopodobieństwo, że obecne technologie doprowadzą do powstania sztucznej inteligencji, na od zera do jednego procenta. Ta ocena jest niezwykła, ponieważ nie opiera się na rozważaniach filozoficznych, lecz na trzeźwej ocenie technicznych możliwości i ograniczeń dużych modeli językowych.
Chociaż definicja AGI jest kontrowersyjna, w istocie odnosi się ona do systemów AI, które mogą osiągnąć lub przewyższyć ludzkie zdolności poznawcze w całym spektrum. Oznaczałoby to, że system nie tylko posiada wiedzę ekspercką w określonych obszarach, ale także potrafi przenosić wiedzę z jednego obszaru do drugiego, rozumieć nowe sytuacje, kreatywnie rozwiązywać problemy i stale się doskonalić, bez konieczności ponownego szkolenia przed każdym nowym zadaniem.
Krishna argumentuje, że duże modele językowe, które stanowią rdzeń obecnej rewolucji w dziedzinie sztucznej inteligencji, mają fundamentalne ograniczenia. Modele te opierają się na wzorcach statystycznych w ogromnych zbiorach danych tekstowych i mogą imponować wydajnością w zadaniach opartych na języku. Potrafią generować spójne teksty, odpowiadać na pytania, a nawet pisać kod programu. Ale tak naprawdę nie rozumieją, co robią. Brakuje im modelu świata, koncepcji przyczynowości i autentycznej zdolności abstrakcji.
Te ograniczenia przejawiają się w kilku obszarach. Modele językowe często mają halucynacje, co oznacza, że wymyślają fakty, które brzmią wiarygodnie, ale są fałszywe. Mają trudności z wieloetapowym rozumowaniem logicznym i często nie radzą sobie z zadaniami, które są dla ludzi trywialne, gdyby nie zostały uwzględnione w ich zbiorze danych treningowych. Brakuje im pamięci epizodycznej i nie potrafią uczyć się na własnych błędach bez ponownego treningu.
Naukowcy i badacze z różnych dziedzin coraz częściej podzielają ten sceptycyzm. Marc Benioff, CEO Salesforce, wyraził podobny sceptycyzm wobec sztucznej inteligencji (AGI) w listopadzie 2025 roku. W podcaście określił termin AGI jako potencjalnie mylący i skrytykował branżę technologiczną za to, że jest ona w stanie swoistej hipnozy w odniesieniu do nadchodzących możliwości sztucznej inteligencji (AI). Benioff podkreślił, że choć obecne systemy są imponujące, nie posiadają ani świadomości, ani prawdziwego zrozumienia.
Yann LeCun, starszy naukowiec ds. sztucznej inteligencji w Meta, argumentuje, że duże modele językowe nigdy nie doprowadzą do powstania sztucznej inteligencji ogólnej (AGI), niezależnie od ich skalowania. Opowiada się za alternatywnymi podejściami wykraczającymi poza czystą predykcję tekstu, w tym za multimodalnymi modelami świata, które nie tylko przetwarzają tekst, ale także integrują informacje wizualne i inne bodźce sensoryczne w celu budowania wewnętrznych reprezentacji świata.
Nasze amerykańskie doświadczenie w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu
Nasze amerykańskie doświadczenie w rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu – Zdjęcie: Xpert.Digital
Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł
Więcej na ten temat tutaj:
Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:
- Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
- Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
- Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
- Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych
Bańka spekulacyjna AI czy silnik przyszłości? Niebezpieczna przepaść między inwestycjami, zużyciem energii i realnymi zyskami.
Niezbędny przełom technologiczny
Krishna uważa, że osiągnięcie AGI będzie wymagało więcej technologii, niż może zapewnić obecna ścieżka dużych modeli językowych. Sugeruje, że integracja twardej wiedzy z modelami językowymi może być realnym podejściem. Przez twardą wiedzę rozumie ustrukturyzowaną, jawną wiedzę o związkach przyczynowo-skutkowych, prawach fizyki, zasadach matematycznych i innych formach wiedzy, wykraczających poza korelacje statystyczne.
Ta perspektywa jest zgodna z badaniami w dziedzinie neurosymbolicznej sztucznej inteligencji (AI), które dążą do połączenia potencjału sieci neuronowych w zakresie rozpoznawania wzorców z możliwościami logicznymi systemów symbolicznej sztucznej inteligencji. Symboliczna sztuczna inteligencja, oparta na regułach i wnioskowaniu logicznym, dominowała we wczesnych dekadach badań nad AI, ale w ostatnich latach została wyparta przez podejścia neuronowe. Hybrydyzacja obu podejść mogłaby teoretycznie stworzyć systemy zdolne zarówno do uczenia się, jak i logicznego rozumowania.
Inne obiecujące kierunki badań obejmują ucieleśnioną sztuczną inteligencję, w której systemy uczą się poprzez interakcję z fizycznym lub symulowanym środowiskiem; ciągłe uczenie się, w którym systemy mogą rozszerzać swoje możliwości bez utraty dotychczasowej wiedzy; oraz systemy motywowane wewnętrznie, które samodzielnie eksplorują i uczą się.
Nawet z tymi dodatkowymi technologiami Krishna zachowuje ostrożność. Zapytany, czy to rozszerzone podejście może doprowadzić do powstania sztucznej inteligencji ogólnej (AGI), odpowiedziałby jedynie „może”. Ta ostrożność podkreśla niepewność, jaka istnieje nawet wśród ekspertów zajmujących się sztuczną inteligencją od dziesięcioleci. Rozwój AGI nie jest jedynie kwestią mocy obliczeniowej czy ilości danych, ale może wymagać fundamentalnych, nowych spostrzeżeń na temat samej natury inteligencji.
Nadaje się do:
Paradoks produktywnej sztucznej inteligencji dzisiaj
Pomimo sceptycyzmu wobec sztucznej inteligencji (AGI) i ekonomii ogromnych inwestycji w centra danych, Krishna bynajmniej nie jest pesymistą w kwestii sztucznej inteligencji. Wręcz przeciwnie, z entuzjazmem wypowiada się o obecnych narzędziach AI i ich wpływie na świat biznesu. Jest przekonany, że technologie te uwolnią bilion dolarów potencjału produktywności w firmach.
To rozróżnienie jest kluczowe dla zrozumienia jego stanowiska. Krishna nie wątpi w wartość sztucznej inteligencji jako takiej, ale raczej w ekonomiczną opłacalność konkretnej drogi, którą obrała branża. Dzisiejsze systemy sztucznej inteligencji, a w szczególności rozbudowane modele językowe, mogą już teraz umożliwić znaczny wzrost produktywności w wielu obszarach bez konieczności inwestowania ośmiu bilionów dolarów w infrastrukturę.
Firma IBM sama w sobie stanowi dobitny przykład takiego wzrostu produktywności. Od stycznia 2023 roku firma kompleksowo wdrożyła sztuczną inteligencję i automatyzację w swoich strukturach operacyjnych i spodziewa się osiągnąć wzrost produktywności o 4,5 miliarda dolarów do końca 2025 roku. Inicjatywa ta, którą IBM nazywa Client Zero, obejmowała wdrożenie hybrydowej infrastruktury chmurowej, technologii sztucznej inteligencji i automatyzacji oraz doradztwo eksperckie w różnych jednostkach biznesowych.
Konkretne rezultaty tej transformacji są imponujące. IBM wdrożył narzędzia oparte na sztucznej inteligencji (AI) w obsłudze klienta, które odpowiadają na 70% zapytań i skracają czas ich realizacji o 26%. We wszystkich jednostkach biznesowych około 270 000 pracowników zostało wyposażonych w systemy AI oparte na agentach, które koordynują złożone przepływy pracy i wspierają pracę ludzi.
Ten typ zastosowań sztucznej inteligencji nie wymaga ogromnych, nowych centrów danych, ale może bazować na istniejącej infrastrukturze. Koncentruje się na konkretnych przypadkach użycia, w których sztuczna inteligencja przynosi wymierne korzyści, a nie na hipotetycznym rozwoju ogólnej inteligencji. To właśnie stanowi sedno argumentacji Krishny: technologia jest cenna i transformacyjna, ale obecne podejście polegające na inwestowaniu bilionów dolarów w rozwój sztucznej inteligencji ogólnej nie jest ekonomicznie zrównoważone.
Badania McKinsey szacują, że generatywna sztuczna inteligencja ma potencjał generowania od 2,6 do 4,4 biliona dolarów wartości ekonomicznej rocznie w 63 analizowanych przypadkach użycia. Biorąc pod uwagę wpływ osadzenia generatywnej sztucznej inteligencji w oprogramowaniu obecnie używanym do innych zadań, szacunki te mogłyby się podwoić. Ten wzrost wydajności mógłby zwiększyć roczny wzrost wydajności pracy o 0,1 do 0,6 punktu procentowego do 2040 roku.
Rozbieżne strategie gigantów technologicznych
Podczas gdy Krishna wyraża swoje obawy, inni giganci technologiczni podwajają swoje inwestycje w infrastrukturę AI. Wydatki Wielkiej Czwórki ilustrują skalę tego cyklu inwestycyjnego. Microsoft planuje wydać około 80 miliardów dolarów na budowę centrów danych obsługujących AI w roku fiskalnym 2025, z czego ponad połowa zostanie przeznaczona na Stany Zjednoczone.
Amazon ogłosił nakłady inwestycyjne w wysokości około 125 miliardów dolarów do 2025 roku, z czego większość zostanie przeznaczona na sztuczną inteligencję i powiązaną z nią infrastrukturę dla Amazon Web Services. Firma zasygnalizowała już, że w 2026 roku wydatki będą jeszcze wyższe. Meta Platforms spodziewa się nakładów inwestycyjnych w wysokości od 70 do 72 miliardów dolarów do 2025 roku, co stanowi wzrost w porównaniu z poprzednimi szacunkami na poziomie 66-72 miliardów dolarów. Firma zapowiedziała, że nakłady na 2026 rok będą znacznie wyższe.
Alphabet, spółka macierzysta Google'a, przewiduje nakłady inwestycyjne w wysokości od 91 do 93 miliardów dolarów do 2025 roku, w porównaniu z poprzednią prognozą na poziomie 85 miliardów dolarów. Łącznie te cztery firmy planują wydać od 350 do 400 miliardów dolarów w 2025 roku, czyli ponad dwukrotnie więcej niż dwa lata temu.
Te ogromne inwestycje mają miejsce w środowisku, w którym rzeczywiste przychody z usług AI są nadal znacznie niższe od oczekiwań. OpenAI odnotowuje roczne przychody przekraczające 20 miliardów dolarów, ale nadal jest nierentowny. Microsoft generuje około 13 miliardów dolarów rocznych przychodów z AI, ze wzrostem rok do roku na poziomie 175%, podczas gdy Meta nie może pochwalić się ani jednym dolarem bezpośrednich przychodów z AI.
Rozbieżność między inwestycjami a przychodami jest uderzająca. Morgan Stanley szacuje, że branża AI wyda około trzech bilionów dolarów amerykańskich na centra danych do 2028 roku. Dla porównania, obecne przychody są znikome. Badanie MIT z lipca 2025 roku wykazało, że około 95% firm, które zainwestowały w AI, nie zarobiło na tej technologii. Łączne wydatki tych firm szacuje się na około 40 miliardów dolarów amerykańskich.
Coraz głośniejsze głosy sceptycyzmu
Ostrzeżenie Krishny wpisuje się w rosnący chór sceptycznych głosów z różnych sektorów technologii i finansów. Obawy te koncentrują się nie tylko na bezpośrednich korzyściach ekonomicznych, ale także na ryzyku systemowym wynikającym z obecnej dynamiki inwestycji.
Ekonomiści wskazują, że sektor sztucznej inteligencji (AI) odpowiadał za około dwie trzecie wzrostu PKB USA w pierwszej połowie 2025 roku. Analiza JPMorgan Asset Management pokazuje, że wydatki AI na centra danych przyczyniły się do wzrostu gospodarczego bardziej niż łączna konsumpcja setek milionów amerykańskich konsumentów. Ekonomista z Harvardu, Jason Furman, obliczył, że bez centrów danych wzrost PKB w pierwszej połowie 2025 roku wyniósłby zaledwie 0,1%.
Koncentracja wzrostu w jednym sektorze niesie ze sobą ryzyko. Daron Acemoglu, ekonomista z MIT i laureat Nagrody Nobla w dziedzinie ekonomii w 2024 roku, argumentuje, że rzeczywisty wpływ sztucznej inteligencji może być znacznie mniejszy, niż sugerują prognozy branżowe. Szacuje, że w ciągu najbliższych dziesięciu lat sztuczna inteligencja zastąpi zaledwie pięć procent miejsc pracy, co jest znacznie mniej niż entuzjastyczne przewidywania niektórych liderów technologicznych.
Obawy o bańkę spekulacyjną potęguje kilka czynników. Firmy technologiczne coraz częściej korzystają z instrumentów finansowych, znanych jako spółki celowe (SPV), aby uniknąć miliardów dolarów wydatków w bilansach. Te finansowane z Wall Street spółki SPV pełnią rolę spółek-wydmuszek, budujących centra danych. Ta praktyka rodzi pytania o transparentność i rzeczywiste ryzyko ponoszone przez firmy.
Sundar Pichai, prezes Alphabet, w wywiadzie dla BBC w listopadzie 2025 roku określił gwałtowny wzrost inwestycji w sztuczną inteligencję jako niezwykły moment, ale jednocześnie przyznał, że obecny boom na sztuczną inteligencję cechuje pewna irracjonalność. Ostrzegł, że pęknięcie bańki spekulacyjnej na AI dotknęłoby każdą firmę. Nawet Sam Altman, prezes OpenAI i jeden z najwybitniejszych orędowników sztucznej inteligencji, przyznał w sierpniu 2025 roku, że sztuczna inteligencja może znajdować się w bańce spekulacyjnej, porównując warunki rynkowe do tych z czasów boomu internetowego i podkreślając, że wielu inteligentnych ludzi nadmiernie ekscytuje się ziarnem prawdy.
Nadaje się do:
Kwestia energii jako czynnik ograniczający
Innym fundamentalnym problemem, którego Krishna nie porusza wprost, ale który jest ukryty w jego kalkulacjach kosztów, jest zaopatrzenie w energię. Centrum danych o mocy 100 gigawatów wymagałoby około 20 procent całkowitej produkcji energii elektrycznej w Stanach Zjednoczonych. Nie jest to błahe wyzwanie, ale potencjalne wąskie gardło, które mogłoby zagrozić całej wizji.
Międzynarodowa Agencja Energetyczna prognozuje, że globalne zapotrzebowanie na energię elektryczną z centrów danych może wzrosnąć ponad dwukrotnie do 2030 roku, z około 415 terawatogodzin w 2024 roku do 900-1000 terawatogodzin. Do 2030 roku sztuczna inteligencja może odpowiadać za 35-50% zużycia energii elektrycznej w centrach danych. W Stanach Zjednoczonych zapotrzebowanie na energię elektryczną w centrach danych ma wzrosnąć z 35 gigawatów do 78 gigawatów do 2035 roku, co będzie stanowić 8,6% krajowego zużycia energii elektrycznej.
Zapotrzebowanie to pojawia się w czasie, gdy wiele krajów dąży do dekarbonizacji swoich sieci energetycznych i zwiększenia udziału energii odnawialnej. Wyzwaniem jest to, że centra danych wymagają stałego zasilania, 24 godziny na dobę, 365 dni w roku. To komplikuje przejście na energię odnawialną, ponieważ energia wiatrowa i słoneczna charakteryzuje się niestabilnością i wymaga rozwiązań magazynowania energii lub rezerwowych mocy.
Prognozuje się, że emisja dwutlenku węgla z centrów danych wzrośnie z 212 milionów ton w 2023 roku do potencjalnie 355 milionów ton do 2030 roku, choć wartość ta będzie się znacznie różnić w zależności od tempa wdrażania rozwiązań z zakresu czystej energii i poprawy efektywności. Pojedynczy proces generowania obrazu przez sztuczną inteligencję zużywa tyle samo energii elektrycznej, co pełne naładowanie smartfona. Przetwarzanie miliona tokenów generuje tyle samo dwutlenku węgla, co samochód napędzany benzyną pokonujący dystans od 8 do 32 kilometrów.
Generatywna sztuczna inteligencja wymaga około siedem do ośmiu razy więcej energii niż tradycyjne obciążenia obliczeniowe. Szkolenie dużych modeli sztucznej inteligencji może pochłonąć tyle energii, co setki gospodarstw domowych w ciągu kilku miesięcy. Taka energochłonność oznacza, że nawet gdyby dostępne były środki finansowe na budowę ogromnych centrów danych, infrastruktura fizyczna do zasilania tych obiektów mogłaby nie być gotowa na czas.
Nadaje się do:
Alternatywne ścieżki technologiczne i ich znaczenie
Debata na temat ograniczeń modeli językowych na dużą skalę doprowadziła do wzmożonych wysiłków badawczych w alternatywnych dziedzinach. Niektórzy postrzegają komputery kwantowe jako potencjalny przełom, który mógłby przezwyciężyć obecne ograniczenia. W październiku 2025 roku Google zaprezentował swój układ kwantowy Willow, który osiągnął weryfikowalną przewagę kwantową. Był to kamień milowy, który przekroczył granice fizyki klasycznej i otworzył nowe możliwości w takich dziedzinach jak medycyna, energetyka i sztuczna inteligencja.
Komputery kwantowe działają na zupełnie innych zasadach niż komputery klasyczne. Wykorzystują bity kwantowe, czyli kubity, które mogą występować w wielu stanach jednocześnie, umożliwiając równoległe obliczenia na skalę niemożliwą w przypadku systemów konwencjonalnych. Komputery kwantowe napotykają jednak poważne wyzwania, w szczególności dekoherencję, która wpływa na stabilność kubitów.
Ostatnie przełomy w stabilizacji kubitów sugerują, że skalowalne komputery kwantowe mogą stać się rzeczywistością w ciągu najbliższych kilku lat. Firmy takie jak PsiQuantum planują uruchomić komputery kwantowe 10 000 razy większe niż Willow jeszcze przed końcem tej dekady – komputery wystarczająco duże, aby zająć się ważnymi zagadnieniami dotyczącymi materiałów, leków i kwantowych aspektów natury.
Konwergencja komputerów kwantowych i sztucznej inteligencji może teoretycznie otworzyć nowe możliwości. Algorytmy kwantowe udoskonaliły się ponad 200-krotnie w symulacji ważnych leków i materiałów. Niektórzy spekulują, że połączenie sztucznej inteligencji ogólnej (AGI) i komputerów kwantowych może być możliwe w ciągu jednego do dwóch lat, a następnie w ciągu pięciu lat – w przypadku sztucznej inteligencji.
Inne obiecujące kierunki badań obejmują optyczne architektury obliczeniowe wykorzystujące światło zamiast energii elektrycznej do zasilania układów scalonych. Architektura o nazwie Parallel Optical Matrix-Matrix Multiplication, zaprezentowana w listopadzie 2025 roku, może wyeliminować jedno z największych wąskich gardeł w obecnym rozwoju sztucznej inteligencji. W przeciwieństwie do poprzednich metod optycznych, wykonuje ona wiele operacji tensorowych jednocześnie za pomocą jednego impulsu laserowego, co może znacznie zwiększyć szybkość przetwarzania.
Strategiczne pozycjonowanie IBM
Stanowisko Krishny jest szczególnie interesujące w kontekście strategii IBM. W ostatnich latach IBM świadomie przesunął swoją uwagę od działalności czysto sprzętowej i infrastrukturalnej w kierunku oprogramowania dla przedsiębiorstw, usług chmurowych i doradztwa. Firma sprzedała znaczną część swojej tradycyjnej działalności IT i skoncentrowała się na hybrydowych rozwiązaniach chmurowych oraz aplikacjach AI dla firm.
Ten kierunek strategiczny zasadniczo różni się od podejścia firm Microsoft, Amazon, Google i Meta, które inwestują znaczne środki w budowę własnej infrastruktury. IBM koncentruje się na pomaganiu firmom we wdrażaniu sztucznej inteligencji na ich własnych warunkach, z zachowaniem przejrzystości, swobody wyboru i elastyczności. Filozofia ta odzwierciedla przekonanie, że nie każda firma będzie korzystać z jednej chmury publicznej, a w szczególności branże i firmy regulowane spoza Stanów Zjednoczonych będą preferować podejścia hybrydowe.
Krytykę Krishny dotyczącą ogromnych inwestycji infrastrukturalnych można zatem również interpretować jako dorozumianą obronę podejścia IBM. Jeśli dążenie do AGI poprzez biliony dolarów inwestycji w centra danych rzeczywiście nie jest ekonomicznie opłacalne, to potwierdzałoby to słuszność strategii IBM polegającej na koncentrowaniu się na konkretnych, generujących wartość przypadkach zastosowań, które mogą bazować na istniejącej lub umiarkowanie rozbudowanej infrastrukturze.
Jednocześnie IBM jest silnie zaangażowany w takie obszary jak komputery kwantowe, które potencjalnie mogą reprezentować kolejną falę technologiczną. Firma znacząco inwestuje w rozwój komputerów kwantowych i współpracuje z innymi firmami technologicznymi, aby rozwijać tę technologię. Sugeruje to, że Krishna nie jest przeciwny innowacjom ani ambitnym celom technologicznym, ale raczej konkretnemu podejściu, które uważa za ekonomicznie nieopłacalne.
🎯🎯🎯 Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy eksperckiej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | BD, R&D, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej
Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital
Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.
Więcej na ten temat tutaj:
Produktywność tak, AGI nie: Dlaczego ukierunkowane projekty AI mogą być bardziej dochodowe niż megamodele
Perspektywa kierownictwa OpenAI
Sceptycyzm Krishny stoi w jawnej sprzeczności z publicznymi oświadczeniami Sama Altmana, prezesa OpenAI. Altman wielokrotnie podkreślał, że OpenAI jest gotowe na ogromne inwestycje w osiągnięcie AGI. Firma zawarła umowy o łącznej wartości około 1,4 biliona dolarów w ciągu najbliższych ośmiu lat, w tym znaczące umowy z Oracle, Broadcom i innymi partnerami.
Altman prognozuje, że do 2030 roku OpenAI osiągnie roczne przychody rzędu setek miliardów dolarów. Prognoza ta opiera się na założeniu, że popyt na usługi AI będzie rósł wykładniczo wraz ze wzrostem wydajności systemów. Model biznesowy OpenAI opiera się na gotowości firm i osób prywatnych do płacenia znacznych kwot za dostęp do zaawansowanych możliwości AI.
Krishna stwierdził w podcaście, że rozumie perspektywę Altmana, ale jej nie podziela. To niezwykle dyplomatyczne sformułowanie, sugerujące, że szanuje wizję OpenAI, ale przyjmuje zasadniczo odmienne założenia dotyczące jej wykonalności technologicznej i opłacalności ekonomicznej. Krishna odpowiada na pytanie, czy OpenAI może generować zwrot z inwestycji, jednoznacznie „nie”.
Ta różnica zdań stanowi zasadniczy konflikt w branży technologicznej między tymi, którzy wierzą w nieuchronną transformację sztucznej inteligencji ogólnej i są gotowi zainwestować astronomiczne kwoty, a tymi, którzy są bardziej sceptyczni i preferują stopniowe, bardziej zrównoważone ekonomicznie podejście.
Nadaje się do:
Rola polityki amortyzacji i standardów rachunkowości
Debata na temat rzeczywistego okresu użytkowania sprzętu AI rodzi fundamentalne pytania dotyczące rachunkowości i przejrzystości. Sposób, w jaki firmy amortyzują swoje aktywa, bezpośrednio wpływa na ich raportowane zyski, a w konsekwencji na ceny akcji i wyceny.
Michael Burry argumentuje, że duże firmy technologiczne przeceniają okres użytkowania swoich układów AI, aby utrzymać niską amortyzację i zawyżać zyski. Na przykład, jeśli Meta wyda 5 miliardów dolarów na nową szafę serwerową Nvidia Blackwell w 2025 roku i będzie amortyzować ją przez 5,5 roku, roczne koszty amortyzacji rozłożą się na około 909 milionów dolarów. Jeśli jednak rzeczywisty okres użytkowania wynosi tylko trzy lata, roczna amortyzacja powinna wynieść około 1,67 miliarda dolarów – co stanowi znaczną rozbieżność.
Burry szacuje, że te wydłużone okresy użytkowania mogłyby zwiększyć zyski kilku dużych firm o łącznie 176 miliardów dolarów w latach 2026-2028. Nvidia zakwestionowała te twierdzenia w wewnętrznej notatce z listopada 2025 roku, argumentując, że procesory hiperskalowalne amortyzują GPU w okresie od czterech do sześciu lat, w oparciu o rzeczywistą żywotność i trendy użytkowania. Firma wskazała, że starsze GPU, takie jak A100 wprowadzony na rynek w 2020 roku, nadal są używane z wysokim wskaźnikiem wykorzystania i zachowują znaczną wartość ekonomiczną.
Rzeczywistość prawdopodobnie leży gdzieś pośrodku. Procesory graficzne (GPU) mogą z pewnością działać fizycznie przez ponad trzy lata, ale ich wartość ekonomiczna może gwałtownie spaść wraz z pojawieniem się na rynku nowszych, bardziej wydajnych modeli. Kluczowym czynnikiem jest kaskadowanie wartości: starsze procesory graficzne, które nie są już optymalne do trenowania najnowszych modeli, nadal mogą być przydatne do zadań wnioskowania i uruchamiania już wytrenowanych modeli. Można je również wykorzystywać w mniej wymagających aplikacjach lub sprzedawać na rynkach wtórnych.
Te niuanse utrudniają jednoznaczną ocenę. CoreWeave, dostawca chmury obliczeniowej skoncentrowany na sztucznej inteligencji, wydłużył okres amortyzacji swoich procesorów graficznych z czterech do sześciu lat w styczniu 2023 roku. Krytycy postrzegają tę decyzję jako próbę sztucznego zwiększenia rentowności. Zwolennicy natomiast argumentują, że rzeczywiste wykorzystanie sprzętu uzasadnia dłuższe okresy amortyzacji.
Wymiar społeczny i polityczny
Debata wokół inwestycji w sztuczną inteligencję ma również wymiar polityczny i społeczny. David Sacks, inwestor venture capital i doradca Białego Domu ds. kryptowalut i sztucznej inteligencji, ostrzegał w listopadzie 2025 roku, że odwrócenie boomu inwestycyjnego w sztuczną inteligencję groziłoby recesją. Jego sformułowanie sugeruje, że gospodarka stała się tak uzależniona od inwestycji w sztuczną inteligencję, że ich zatrzymanie lub znaczne spowolnienie miałoby poważne konsekwencje makroekonomiczne.
Ta zależność rodzi pytanie, czy społeczeństwo nie doprowadziło się do sytuacji, w której jest zmuszone do kontynuowania inwestycji, niezależnie od ich opłacalności ekonomicznej, tylko po to, by uniknąć nagłego szoku. Byłaby to klasyczna dynamika bańki spekulacyjnej, gdzie racjonalne względy ekonomiczne są przyćmiewane przez strach przed konsekwencjami pęknięcia bańki.
Koncentracja inwestycji i zasobów na sztucznej inteligencji rodzi również pytania o koszty alternatywne. Biliony dolarów napływające do centrów danych AI mogłyby teoretycznie zostać przeznaczone na inne priorytety społeczne, od ulepszania systemów edukacji i rozwoju odnawialnych źródeł energii po rozwiązywanie problemów infrastrukturalnych. Uzasadnienie tej ogromnej alokacji zasobów zależy od tego, czy obiecane korzyści rzeczywiście się zmaterializują.
Jednocześnie sztuczna inteligencja (AI) przynosi już wyraźnie pozytywne efekty. W Niemczech, według badania IBM z listopada 2025 roku, dwie trzecie firm odnotowuje znaczny wzrost produktywności dzięki AI. Obszary, w których nastąpił największy wzrost produktywności związany z AI, to rozwój oprogramowania i IT, obsługa klienta oraz automatyzacja procesów biznesowych. Około jedna piąta firm w Niemczech osiągnęła już swoje cele w zakresie zwrotu z inwestycji (ROI) dzięki inicjatywom produktywności opartym na AI, a prawie połowa spodziewa się zwrotu z inwestycji w ciągu dwunastu miesięcy.
Liczby te pokazują, że sztuczna inteligencja rzeczywiście tworzy wartość ekonomiczną, ale potwierdzają również argument Krishny, że wartość ta niekoniecznie wynika z dążenia do rozwoju sztucznej inteligencji ogólnej, inwestowanego w biliony dolarów, lecz raczej z bardziej ukierunkowanych, konkretnych zastosowań.
Historyczna perspektywa przemian technologicznych
Aby spojrzeć na obecną sytuację z szerszej perspektywy, warto rozważyć historyczne analogie. Boom internetowy z końca lat 90. XX wieku jest często przywoływany jako przestroga. W tamtym czasie ogromne sumy pieniędzy napłynęły do firm internetowych, w oparciu o uzasadnione przekonanie, że internet dokona transformacji. Wiele z tych inwestycji okazało się chybionych, a gdy bańka spekulacyjna pękła w 2000 roku, wartość rynkowa wyparowała biliony dolarów.
Niemniej jednak, leżąca u jej podstaw technologia okazała się prawdziwie przełomowa. Firmy takie jak Amazon i Google, które przetrwały kryzys, stały się dominującymi siłami w globalnej gospodarce. Infrastruktura zbudowana w okresie prosperity, w tym infrastruktura upadłych firm, stworzyła podwaliny pod gospodarkę cyfrową kolejnych dekad. W tym sensie można argumentować, że nawet nadmierne inwestycje w infrastrukturę AI mogą przynieść korzyści w dłuższej perspektywie, nawet jeśli wielu obecnych graczy zbankrutuje.
Kluczowa różnica leży jednak w intensywności kapitałowej. Firmy internetowe pierwszej generacji mogły skalować się przy stosunkowo niskich nakładach inwestycyjnych, gdy tylko istniała podstawowa infrastruktura. Strona internetowa lub usługa online, raz opracowana, mogłaby dotrzeć do milionów użytkowników przy minimalnych dodatkowych kosztach. Sztuczna inteligencja, zwłaszcza w jej obecnym kształcie, nie podąża za tym schematem. Każde zapytanie do dużego modelu językowego wiąże się ze znacznymi kosztami obliczeniowymi. Skalowanie usług sztucznej inteligencji wymaga proporcjonalnego wzrostu infrastruktury, co fundamentalnie zmienia ekonomię.
Kolejnym historycznym porównaniem jest rozwój elektryczności. Kiedy energia elektryczna stała się dostępna po raz pierwszy, firmy potrzebowały dziesięcioleci, aby nauczyć się przeprojektowywać swoje procesy produkcyjne, aby w pełni wykorzystać nowe możliwości. Początkowo fabryki po prostu zastępowały silniki parowe silnikami elektrycznymi, ale poza tym zachowywały stare układy i procesy. Prawdziwy wzrost wydajności nastąpił dopiero wtedy, gdy inżynierowie i menedżerowie nauczyli się projektować fabryki od podstaw, wykorzystując elastyczność energii elektrycznej.
To samo może dotyczyć sztucznej inteligencji. Obecne zastosowania mogą jedynie liznąć ułamka możliwości, a prawdziwe transformacje mogą nastąpić dopiero wtedy, gdy organizacje nauczą się gruntownie reorganizować, aby wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji. Zajęłoby to czas, być może lata lub dekady, i nie jest jasne, czy obecna dynamika inwestycji pozwoli na taką cierpliwość.
Przyszłość rozwoju sztucznej inteligencji
Pomimo całego sceptycyzmu i ostrzeżeń, rozwój sztucznej inteligencji będzie kontynuowany. Pytanie nie brzmi, czy sztuczna inteligencja jest ważna, ale która ścieżka jest najbardziej obiecująca i ekonomicznie zrównoważona. Interwencję Krishny można interpretować jako apel o ponowną ocenę strategii, a nie jako wezwanie do wstrzymania badań nad sztuczną inteligencją.
Najbardziej prawdopodobnym kierunkiem rozwoju jest dywersyfikacja podejść. Podczas gdy niektóre firmy będą nadal intensywnie inwestować w skalowanie dużych modeli językowych, inne będą poszukiwać alternatywnych ścieżek. Podejścia neurosymboliczne, systemy multimodalne, ucieleśniona inteligencja, ciągłe uczenie się i inne kierunki badań będą realizowane równolegle. Przełomy w dziedzinie sprzętu, od komputerów kwantowych po optyczne architektury obliczeniowe i neuromorficzne układy scalone, mogą zmienić to równanie.
Kluczowym czynnikiem będzie faktyczna akceptacja rynku. Jeśli firmy i konsumenci będą skłonni płacić znaczne kwoty za usługi AI, nawet wysokie koszty infrastruktury mogą być uzasadnione. Jak dotąd jednak pozostaje to w dużej mierze kwestią otwartą. ChatGPT i podobne usługi przyciągnęły miliony użytkowników, ale gotowość do płacenia za nie znacznych kwot jest ograniczona. Większość użytkowników korzysta z wersji darmowych lub mocno dotowanych.
W sektorze przedsiębiorstw sytuacja jest nieco inna. W tym przypadku widoczna jest gotowość do płacenia za rozwiązania AI, które rozwiązują konkretne problemy biznesowe. Microsoft odnotowuje dynamiczny wzrost w swoich usługach AI dla firm. Pytanie brzmi, czy te źródła przychodów będą mogły rosnąć wystarczająco szybko, aby uzasadnić te ogromne inwestycje.
Nadaje się do:
Wyniki analizy wielowymiarowej
Obawy Arvinda Krishny w podcaście Decoder dotykają sedna jednego z najważniejszych ryzyk ekonomicznych i technologicznych w historii. Jego argumentacja opiera się na solidnych zasadach ekonomicznych i wiedzy technicznej. Połączenie ogromnych kosztów kapitałowych, krótkich cyklów życia sprzętu i niskiego prawdopodobieństwa, że obecne technologie doprowadzą do powstania AGI (automatycznego generowania inteligencji), stanowi przekonujący argument przeciwko obecnej strategii inwestycyjnej.
Jednocześnie stanowisko Krishny nie jest pozbawione kontrargumentów. Zwolennicy masowych inwestycji w sztuczną inteligencję argumentowaliby, że technologie transformacyjne często wymagają ogromnych nakładów początkowych, że koszt jednostki obliczeniowej stale spada, że pojawią się nowe modele biznesowe, których nie da się jeszcze przewidzieć, oraz że ryzyko pozostania w tyle w potencjalnie przełomowej technologii jest większe niż ryzyko finansowe związane z nadmiernymi inwestycjami.
Prawda prawdopodobnie leży gdzieś pomiędzy tymi skrajnymi stanowiskami. Sztuczna inteligencja jest niewątpliwie ważną i rewolucyjną technologią, która stworzy znaczącą wartość ekonomiczną. Obecne modele językowe i zastosowania sztucznej inteligencji już teraz wykazują imponujące możliwości i generują wymierny wzrost produktywności w wielu obszarach. Jednocześnie, idea, że samo skalowanie obecnych podejść doprowadzi do powstania ogólnej sztucznej inteligencji, budzi coraz większe kontrowersje, nawet wśród czołowych badaczy sztucznej inteligencji.
Analiza ekonomiczna mówi sama za siebie. Ogrom niezbędnych inwestycji i konieczność generowania ogromnych zysków w krótkim czasie stanowią bezprecedensowe wyzwanie. Jeśli obliczenia Krishny są choć trochę trafne, trudno sobie wyobrazić, jak obecna strategia inwestycyjna może być zrównoważona.
Nie oznacza to jednak, że katastrofa jest nieuchronna. Rynki mają zdolność adaptacji. Przepływy inwestycyjne mogą się zmieniać, modele biznesowe ewoluować, a przełomy technologiczne mogą fundamentalnie zmienić gospodarkę. Historia technologii pełna jest przykładów, w których początkowy sceptycyzm został obalony, a pozornie niemożliwe wyzwania przezwyciężone.
Prawdopodobny wydaje się okres konsolidacji i ponownej oceny. Obecne tempo wzrostu inwestycji w sztuczną inteligencję nie może trwać w nieskończoność. W pewnym momencie inwestorzy i liderzy biznesu będą chcieli zobaczyć dowody na realne zyski. Firmy, które potrafią dostarczyć przekonujące przykłady zastosowań i wykazać wiarygodną wartość ekonomiczną, będą prosperować. Inne mogą być zmuszone do dostosowania swoich strategii lub wycofania się z rynku.
Interwencja Krishny stanowi ważne ostrzeżenie, by zachować ostrożność w otoczeniu naznaczonym euforią i chęcią dotrzymania kroku. Jego dziesięciolecia doświadczenia w sektorze technologicznym i pozycja u steru jednej z najstarszych i najbardziej uznanych firm IT na świecie dodają wagi jego słowom. Czas pokaże, czy ma rację. Pewne jest jednak, że pytania, które porusza, muszą zostać potraktowane poważnie i dokładnie omówione, zanim kolejne biliony zostaną zainwestowane w strategię, której sukces wcale nie jest gwarantowany.
Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting
Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital
Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.
Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.
Najważniejsze korzyści w skrócie:
⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.
🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.
💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.
🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.
📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.
Więcej na ten temat tutaj:
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrad Wolfenstein
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
