Революція штучного інтелекту на роздоріжжі: бум штучного інтелекту, відображений у бульбашці доткомов – Стратегічний аналіз ажіотажу та витрат

Брудна правда про штучний інтелект: чому технологія спалює мільярди, але не приносить прибутку

Технологічний ландшафт перебуває на переломному етапі, що визначається стрімким зростанням штучного інтелекту (ШІ). Хвиля оптимізму, зумовлена ​​досягненнями в генеративному ШІ, спровокувала інвестиційний ажіотаж, що за своєю інтенсивністю та масштабами нагадує бульбашку доткомів кінця 1990-х років. Сотні мільярдів доларів вливаються в одну технологію, підживлювані твердою вірою в те, що світ стоїть на порозі економічної революції історичних масштабів. Астрономічні оцінки компаній, які часто мають ледь прибуткові бізнес-моделі, є звичайним явищем, і своєрідні настрої золотої лихоманки охопили як відомих технологічних гігантів, так і незліченну кількість стартапів. Концентрація ринкової вартості в руках кількох компаній, так званої «Чудової сімки», відображає домінування улюбленців Nasdaq на той час і підживлює занепокоєння щодо перегрітої динаміки ринку.

Однак центральна теза цього звіту полягає в тому, що, незважаючи на поверхневу схожість у ринкових настроях, основні економічні та технологічні структури демонструють глибокі відмінності. Ці відмінності призводять до унікального набору можливостей та системних ризиків, які потребують ретельного аналізу. Хоча ажіотаж навколо доткомів був побудований на обіцянці недосконалого інтернету, сучасна технологія штучного інтелекту вже вбудована в багато бізнес-процесів та споживчих товарів. Тип інвестованого капіталу, зрілість технології та структура ринку створюють принципово іншу відправну точку.

Підходить для цього:

• Чи повторюється бульбашка доткомів 2000 року? Критичний аналіз поточного буму штучного інтелекту

Паралелі з епохою доткомів

Подібності, що формують сучасні ринкові дебати та викликають у багатьох інвесторів відчуття дежавю, безпомилкові. Перш за все, це екстремальні оцінки. Наприкінці 1990-х років коефіцієнти ціна/прибуток (P/E) 50, 70 або навіть 100 стали нормою для акцій Nasdaq. Сьогодні циклічно скоригована оцінка S&P 500 сягає 38 разів більшої за прибуток за останні десять років – рівень, перевищений у новітній економічній історії лише під час піку доткомівської бульбашки. Ці оцінки базуються не стільки на поточних прибутках, скільки на очікуваннях майбутньої монопольної прибутковості на трансформованому ринку.

Ще однією спільною рисою є віра в трансформаційну силу технологій, яка виходить далеко за межі технологічного сектору. Подібно до інтернету, штучний інтелект обіцяє фундаментально змінити кожну галузь — від виробництва до охорони здоров'я та креативних індустрій. Цей наратив про всеохоплюючу революцію, в очах багатьох інвесторів, виправдовує надзвичайний приплив капіталу та прийняття короткострокових збитків на користь довгострокового домінування на ринку. Настрої золотої лихоманки охоплюють не лише інвесторів, а й компанії, які перебувають під тиском щодо впровадження штучного інтелекту, щоб не відставати, що ще більше підживлює попит і, отже, оцінки акцій.

Ключові відмінності та їхній вплив

Незважаючи на ці паралелі, відмінності від епохи доткомів є вирішальними для розуміння поточної ринкової ситуації та її потенційного розвитку. Мабуть, найважливіша відмінність полягає в джерелі капіталу. Бульбашка доткомів значною мірою фінансувалася дрібними інвесторами, які часто спекулювали на кредиті, та перегрітим ринком первинного публічного розміщення акцій (IPO). Це створило надзвичайно крихкий цикл, зумовлений настроями ринку. Сьогоднішній бум штучного інтелекту, навпаки, фінансується не переважно спекулятивними приватними інвесторами, а радше з переповнених скарбниць найприбутковіших корпорацій світу. Такі гіганти, як Microsoft, Meta, Google та Amazon, стратегічно інвестують свої величезні прибутки від усталених підприємств у створення наступної технологічної платформи.

Ця зміна в структурі капіталу має глибокі наслідки. Поточний бум набагато стійкіший до короткострокових коливань ринкових настроїв. Це не стільки суто спекулятивне безумство, скільки стратегічна довгострокова битва за технологічну перевагу. Ці інвестиції є стратегічним імперативом для «Чудової сімки», щоб перемогти в наступній війні платформ. Це означає, що бум може тривати протягом тривалішого періоду часу, навіть якщо програми штучного інтелекту залишатимуться збитковими. Тому потенційне «лопання» бульбашки, ймовірно, проявиться не як широкий крах ринку менших компаній, а як стратегічні списання та масова хвиля консолідації серед основних гравців.

Друга важлива відмінність — це технологічна зрілість. Інтернет на рубежі тисячоліть був молодою, ще не повністю розвиненою інфраструктурою з обмеженою пропускною здатністю та низьким рівнем проникнення. Багато бізнес-моделей того часу зазнали невдачі через технологічні та логістичні реалії. Натомість, сучасний штучний інтелект, особливо у формі моделей великих мов програмування (LLM), вже міцно інтегрований у повсякденне ділове життя та широко використовувані програмні продукти. Технологія — це не просто обіцянка, а інструмент, який вже використовується, що робить її закріплення в економіці значно міцнішим.

Чому ажіотаж навколо ШІ не є копією бульбашки доткомов — і все ще може бути небезпечним

Хоча обидві фази характеризуються високим оптимізмом, вони відрізняються в важливих аспектах: тоді як бульбашка доткомів близько 2000 року характеризувалася надзвичайно високими коефіцієнтами P/E (50–100+) та сильною зосередженістю на «очному яблуці» та зростанні, бум штучного інтелекту близько 2025 року демонструє циклічно скоригований коефіцієнт P/E індексу S&P 500 близько 38 та зміщення фокусу в бік очікуваних майбутніх монополій. Джерела фінансування також відрізняються: тоді домінували IPO, роздрібні інвестори з левериджем та венчурний капітал; сьогодні кошти надходять переважно з корпоративних прибутків технологічних гігантів та стратегічних інвестицій. Технологічна зрілість також суттєво відрізняється — на рубежі тисячоліть Інтернет все ще перебував у стадії розробки з обмеженою пропускною здатністю, тоді як ШІ зараз інтегрований у корпоративне програмне забезпечення та кінцеві продукти. Нарешті, очевидний інший структурний характер ринку: фаза доткомів характеризувалася великою кількістю спекулятивних стартапів та зростанням акцій Nasdaq, тоді як нинішній бум ШІ характеризується надзвичайною концентрацією на кількох компаніях «Чудової сімки». Водночас, використання кінцевими споживачами сьогодні набагато вище, і сотні мільйонів користувачів використовують провідні програми штучного інтелекту.

Центральне питання

Цей аналіз підводить до центрального питання, яке буде керівним принципом цього звіту: чи ми знаходимося на початку сталої технологічної трансформації, яка переосмислить продуктивність і процвітання? Чи ж галузь перебуває в процесі створення колосальної, капіталомісткої машини без прибуткової мети, створюючи тим самим бульбашку зовсім іншого типу — більш концентровану, стратегічну та потенційно більш небезпечну? У наступних розділах це питання буде досліджено з економічної, технічної, етичної та ринково-стратегічної точок зору, щоб намалювати повну картину революції штучного інтелекту на її вирішальному перехресті.

Економічна реальність: аналіз нестійких бізнес-моделей

Розрив у 800 мільярдів доларів

В основі економічних проблем індустрії штучного інтелекту лежить величезна структурна невідповідність між стрімким зростанням витрат та недостатніми доходами. Тривожне дослідження консалтингової фірми Bain & Company кількісно визначає цю проблему та прогнозує дефіцит фінансування у розмірі 800 мільярдів доларів до 2030 року. Згідно з дослідженням, для покриття зростання витрат на обчислювальну потужність, інфраструктуру та енергію, галузі потрібно буде генерувати щорічний дохід приблизно 2 трильйони доларів до 2030 року. Однак прогнози вказують на те, що ця ціль буде значно недосягнута, що ставить фундаментальні питання щодо сталості поточних бізнес-моделей та виправданості астрономічних оцінок.

Цей розрив не є абстрактним сценарієм майбутнього, а результатом фундаментального економічного прорахунку. Припущення, що широка база користувачів, яка склалася в еру соціальних мереж, автоматично призводить до прибутковості, виявляється оманливим у контексті штучного інтелекту. На відміну від таких платформ, як Facebook чи Google, де гранична вартість додаткового користувача чи взаємодії близька до нуля, у моделях штучного інтелекту кожен окремий запит — кожен згенерований токен — несе реальні та нетривіальні обчислювальні витрати. Ця модель «плати за думку» підриває традиційну логіку масштабування індустрії програмного забезпечення. Таким чином, велика кількість користувачів стає зростаючим фактором витрат, а не потенційним фактором прибутку, за умови, що монетизація не перевищує поточні операційні витрати.

Тематичне дослідження OpenAI: Парадокс популярності та прибутковості

Жодна компанія не ілюструє цей парадокс краще, ніж OpenAI, флагман революції генеративного штучного інтелекту. Незважаючи на вражаючу оцінку в 300 мільярдів доларів і щотижневу базу користувачів у 700 мільйонів, компанія перебуває у глибоких збитках. Збитки склали приблизно 5 мільярдів доларів у 2024 році та, за прогнозами, досягнуть 9 мільярдів доларів у 2025 році. Суть проблеми полягає в низькому коефіцієнті конверсії: з сотень мільйонів користувачів лише п'ять мільйонів є платними клієнтами.

Ще більш тривожним є усвідомлення того, що навіть найдорожчі моделі підписки не покривають своїх витрат. Звіти показують, що навіть преміальна підписка на «ChatGPT Pro» вартістю 200 доларів на місяць є збитковим підприємством. Досвідчені користувачі, які інтенсивно використовують можливості моделі, споживають більше обчислювальних ресурсів, ніж покриває їхня підписка. Сам генеральний директор Сем Альтман назвав цю ситуацію з витратами «божевільною», підкресливши фундаментальну проблему монетизації. Досвід OpenAI показує, що класична модель SaaS (програмне забезпечення як послуга) досягає своїх меж, коли цінність, яку користувачі отримують від послуги, перевищує вартість її надання. Тому галузь повинна розробити абсолютно нову бізнес-модель, яка виходить за рамки простих підписок чи реклами та відповідно оцінює цінність «інтелекту як послуги» – завдання, для якого наразі немає усталеного рішення.

Інвестиційне безумство без перспектив прибутку

Проблема відсутності прибутковості не обмежується лише OpenAI, а пронизує всю галузь. Великі технологічні компанії переживають справжній інвестиційний бум. Microsoft, Meta та Google планують витратити разом 215 мільярдів доларів на проекти штучного інтелекту до 2025 року, тоді як Amazon планує інвестувати додатково 100 мільярдів доларів. Ці витрати, які зросли більш ніж удвічі з моменту запуску ChatGPT, в основному спрямовуються на розширення центрів обробки даних та розробку нових моделей штучного інтелекту.

Однак ці масштабні інвестиції капіталу різко контрастують із досягнутою досі віддачею. Дослідження Массачусетського технологічного інституту (MIT) показало, що, незважаючи на значні інвестиції, 95% опитаних компаній не досягають вимірної віддачі від інвестицій (ROI) від своїх ініціатив у сфері штучного інтелекту. Основною причиною цього є так званий «прогалина у навчанні»: більшість систем штучного інтелекту не здатні навчатися на основі зворотного зв'язку, адаптуватися до конкретного бізнес-контексту або вдосконалюватися з часом. Їхні переваги часто обмежуються підвищенням індивідуальної продуктивності окремих співробітників, не призводячи до помітного впливу на прибуток компанії.

Ця динаміка розкриває глибшу правду про нинішній бум штучного інтелекту: це значною мірою закрита економічна система. Сотні мільярдів, інвестованих технологічними гігантами, не створюють переважно прибуткові продукти для кінцевих користувачів. Натомість вони безпосередньо надходять до виробників обладнання, на чолі з Nvidia, та назад до власних хмарних підрозділів корпорацій (Azure, Google Cloud Platform, AWS). У той час як підрозділи програмного забезпечення ШІ зазнають мільярдних збитків, хмарний та апаратний сектори переживають вибухове зростання доходів. Технологічні гіганти фактично переводять капітал зі своїх прибуткових основних бізнесів до своїх підрозділів ШІ, які потім витрачають ці гроші на обладнання та хмарні сервіси, тим самим збільшуючи дохід інших частин власної корпорації або її партнерів. Під час цієї фази масштабного будівництва інфраструктури кінцевий клієнт часто є лише другорядним фактором. Прибутковість зосереджена внизу технологічного стеку (чіпи, хмарна інфраструктура), тоді як прикладний рівень виступає лідером з масовими збитками.

Загроза зриву знизу

Дорогі, ресурсоємні бізнес-моделі відомих постачальників ще більше підриваються зростаючою загрозою знизу. Нові, недорогі конкуренти, зокрема з Китаю, швидко виходять на ринок. Швидке проникнення на ринок китайської моделі Deepseek R1, наприклад, продемонструвало, наскільки волатильним є ринок штучного інтелекту та як швидко відомі постачальники з дорогими моделями можуть опинитися під тиском.

Цей розвиток є частиною ширшої тенденції, коли моделі з відкритим кодом пропонують «достатньо хорошу» продуктивність для багатьох випадків використання за значно меншу вартість. Компанії все більше усвідомлюють, що їм не потрібні найдорожчі та найпотужніші моделі для рутинних завдань, таких як проста класифікація чи узагальнення тексту. Менші, спеціалізовані моделі часто не тільки дешевші, але й швидші та простіші у впровадженні. Така «демократизація» технології штучного інтелекту створює екзистенційну загрозу для бізнес-моделей, заснованих на комерціалізації передової продуктивності за преміальними цінами. Коли дешевші альтернативи пропонують 90% продуктивності за 1% вартості, основним постачальникам стає дедалі важче виправдати та монетизувати свої величезні інвестиції.

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Вартість інтелекту: інфраструктура, енергетика та справжні рушійні сили витрат на штучний інтелект

Витрати на навчання проти витрат на логічний висновок: двоетапне завдання

Витрати на штучний інтелект можна розділити на дві основні категорії: вартість навчання моделей та вартість їх запуску, відома як висновок. Навчання великої мовної моделі – це одноразовий, але надзвичайно дорогий процес. Він вимагає величезних наборів даних та тижнів або місяців обчислювального часу на тисячах спеціалізованих процесорів. Вартість навчання відомих моделей ілюструє масштаби цих інвестицій: GPT-3 коштував близько 4,6 мільйона доларів, навчання GPT-4 вже спожило понад 100 мільйонів доларів, а витрати на навчання Gemini Ultra від Google оцінюються в 191 мільйон доларів. Ці суми становлять значний бар'єр для входу та закріплюють домінування фінансово потужних технологічних компаній.

Хоча витрати на навчання домінують у заголовках газет, логічний висновок являє собою набагато більшу та довгострокову економічну проблему. Логічний висновок стосується процесу використання попередньо навченої моделі для відповіді на запити та створення контенту. Кожен окремий запит користувача несе обчислювальні витрати, які накопичуються в процесі використання. Оцінки показують, що витрати на логічний висновок протягом усього життєвого циклу моделі можуть становити від 85% до 95% загальних витрат. Ці поточні експлуатаційні витрати є основною причиною, чому бізнес-моделі, описані в попередньому розділі, так важко досягти прибутковості. Масштабування бази користувачів безпосередньо призводить до масштабування експлуатаційних витрат, що перевертає традиційну економіку програмного забезпечення з ніг на голову.

Апаратна пастка: золота клітка NVIDIA

В основі вибухового зростання цін лежить критична залежність усієї галузі від одного типу обладнання: високоспеціалізованих графічних процесорів (GPU), що виробляються майже виключно однією компанією – Nvidia. Моделі H100 та новіші покоління B200 і H200 стали фактичним стандартом для навчання та запуску моделей штучного інтелекту. Це домінування на ринку дозволило Nvidia встановлювати величезні ціни на свою продукцію. Ціна покупки одного графічного процесора H100 становить від 25 000 до 40 000 доларів.

Підходить для цього:

• Дивний бум у США: Шокуюча правда показує, що б насправді сталося без ажіотажу навколо ШІ

Для більшості компаній придбання такого обладнання не є варіантом, тому вони покладаються на оренду обчислювальних потужностей у хмарі. Але навіть тут витрати величезні. Вартість оренди одного високоякісного графічного процесора коливається від 1,50 до понад 4,50 доларів за годину. Складність сучасних моделей штучного інтелекту ще більше посилює цю проблему. Велика мовна модель часто не поміщається в пам'яті одного графічного процесора. Для обробки одного складного запиту модель має бути розподілена по кластеру з 8, 16 або більше графічних процесорів, що працюють паралельно. Це означає, що вартість одного сеансу користувача може швидко зрости до 50-100 доларів за годину при використанні виділеного обладнання. Така надзвичайна залежність від дорогого та дефіцитного обладнання створює «золоту клітку» для індустрії штучного інтелекту: вона змушена передавати значну частину своїх інвестицій одному постачальнику, стискаючи маржу та збільшуючи витрати.

Ненаситний апетит: споживання енергії та ресурсів

Величезні вимоги до обладнання призводять до ще одного, часто недооцінюваного фактора витрат із глобальними наслідками: величезного споживання енергії та ресурсів. Експлуатація десятків тисяч графічних процесорів у великих центрах обробки даних генерує величезне відпрацьоване тепло, яке має розсіюватися складними системами охолодження. Це призводить до експоненціального зростання попиту на електроенергію та воду. Прогнози малюють тривожну картину: очікується, що до 2030 року світове споживання електроенергії центрами обробки даних подвоїться до понад 1000 терават-годин (ТВт·год), що еквівалентно поточному попиту на електроенергію всієї Японії.

Частка штучного інтелекту в цьому споживанні зростає непропорційно. Очікується, що між 2023 і 2030 роками споживання електроенергії лише від застосувань штучного інтелекту зросте в одинадцять разів. Водночас споживання води для охолодження центрів обробки даних зросте майже в чотири рази до 664 мільярдів літрів до 2030 року. Виробництво відео є особливо енергоємним. Витрати та споживання енергії масштабуються квадратично з роздільною здатністю та тривалістю відео, а це означає, що шестисекундний кліп потребує майже в чотири рази більше енергії, ніж трисекундний кліп.

Цей розвиток має далекосяжні наслідки. Колишній генеральний директор Google Ерік Шмідт нещодавно стверджував, що природною межею ШІ є не доступність кремнієвих чіпів, а електрики. Закони масштабування ШІ, які стверджують, що більші моделі працюють краще, прямо суперечать фізичним законам виробництва енергії та глобальним кліматичним цілям. Поточний шлях «більший, кращий, більший» є фізично та екологічно нестійким. Тому майбутні прориви неминуче повинні відбуватися завдяки підвищенню ефективності та алгоритмічним інноваціям, а не чистому масштабуванню методом грубої сили. Це відкриває величезні ринкові можливості для компаній, здатних забезпечити високу продуктивність із радикально нижчим споживанням енергії. Ера чистого масштабування добігає кінця; ера ефективності починається.

Невидимі витрати: Окрім обладнання та електроенергії

Окрім очевидних витрат на обладнання та енергію, існує кілька «невидимих» витрат, які значно збільшують загальну вартість володіння (TCO) системою штучного інтелекту. Головною з них є витрати на персонал. Висококваліфіковані дослідники та інженери зі штучного інтелекту є рідкістю та дорого коштують. Зарплати невеликої команди можуть швидко зрости до 500 000 доларів США лише за шість місяців.

Ще однією значною витратою є збір та підготовка даних. Високоякісні, чисті та готові до навчання набори даних є основою будь-якої потужної моделі штучного інтелекту. Ліцензування або придбання таких наборів даних може коштувати понад 100 000 доларів США. До цього додаються витрати на підготовку даних, яка вимагає як обчислювальних ресурсів, так і людського досвіду. Нарешті, не можна нехтувати постійними витратами на обслуговування, інтеграцію з існуючими системами, управління та забезпечення дотримання правил. Ці операційні витрати часто важко кількісно оцінити, але вони становлять значну частину загальної вартості володіння та часто недооцінюються під час складання бюджету.

«Невидимі» витрати на штучний інтелект

Цей детальний розбив витрат показує, що економіка ШІ набагато складніша, ніж здається на перший погляд. Високі змінні витрати на логічний висновок перешкоджають широкому впровадженню в бізнес-процесах, чутливих до ціни, оскільки витрати непередбачувані та можуть різко зростати з використанням. Компанії неохоче інтегрують ШІ в основні процеси з великим обсягом виробництва, доки витрати на логічний висновок не знизяться на порядок або не з'являться нові, передбачувані моделі ціноутворення. Це призводить до того, що найуспішніші ранні застосування знаходяться у високоцінних, але низькообігових сферах, таких як розробка ліків або складна інженерія, а не в інструментах підвищення продуктивності масового ринку.

«Невидимі» витрати на штучний інтелект охоплюють кілька сфер: вартість обладнання (особливо графічних процесорів) в основному залежить від розміру моделі та кількості користувачів — типові витрати на оренду коливаються від 1,50 до 4,50 доларів США та більше за графічний процесор на годину, тоді як придбання графічного процесора може коштувати від 25 000 до 40 000 доларів США та більше. Живлення та охолодження залежать від інтенсивності обчислень та ефективності обладнання; прогнози передбачають подвоєння глобального споживання центрів обробки даних до понад 1000 ТВт·год до 2030 року. Витрати на програмне забезпечення та API залежать від кількості запитів (токенів) та типу моделі; ціни коливаються приблизно від 0,25 доларів США (Mistral 7B) до 30 доларів США (GPT-4) за 1 мільйон токенів. Щодо даних — залежно від якості, масштабу та ліцензування — вартість отримання наборів даних може легко перевищити 100 000 доларів США. Витрати на персонал, на які впливає нестача кваліфікованих кадрів та необхідність спеціалізації, можуть перевищувати 500 000 доларів США для невеликої команди протягом шести місяців. Зрештою, технічне обслуговування та управління, через складність системи та нормативні вимоги, призводять до постійних експлуатаційних витрат, які важко точно кількісно оцінити.

Між ажіотажем і реальністю: технічні недоліки та обмеження сучасних систем штучного інтелекту

Тематичне дослідження Google Gemini: Коли фасад руйнується

Незважаючи на величезний ажіотаж та мільярди доларів інвестицій, навіть провідні технологічні компанії стикаються зі значними технічними проблемами у наданні надійних продуктів штучного інтелекту. Труднощі Google з її системами штучного інтелекту Gemini та Imagen слугують яскравим прикладом загальногалузевих проблем. Протягом тижнів користувачі повідомляють про фундаментальні несправності, які виходять далеко за рамки незначних помилок програмування. Наприклад, технологія генерації зображень Imagen часто не в змозі створювати зображення у форматах, бажаних користувачем, таких як звичайне співвідношення сторін 16:9, і натомість створює виключно квадратні зображення. У більш серйозних випадках зображення нібито генеруються, але взагалі не можуть бути відображені, що робить функцію практично непридатною для використання.

Ці поточні проблеми є частиною повторюваної закономірності. Ще в лютому 2024 року Google довелося повністю вимкнути представлення людей у ​​Gemini після того, як система генерувала історично абсурдні та неточні зображення, такі як німецькі солдати з азійськими рисами обличчя. Якість генерації тексту також регулярно критикується: користувачі скаржаться на непослідовні відповіді, надмірну схильність до цензури навіть для нешкідливих запитів, а в крайніх випадках навіть на виведення ненависницьких повідомлень. Ці інциденти демонструють, що, незважаючи на свій вражаючий потенціал, технологія все ще далека від надійності, необхідної для широкого використання в критичних додатках.

Структурні причини: дилема «Рухатися швидко та ламати речі»

Коріння цих технічних недоліків часто криється в структурних проблемах у процесах розробки. Величезний конкурентний тиск, особливо через успіх OpenAI, призвів до поспішної розробки продуктів у Google та інших компаніях. Менталітет «дійняйся швидко та ламай», успадкований від ранньої ери соціальних мереж, виявляється надзвичайно проблематичним для систем штучного інтелекту. Хоча помилка у звичайному додатку може впливати лише на одну функцію, помилки в моделі штучного інтелекту можуть призвести до непередбачуваних, шкідливих або незручних наслідків, які безпосередньо підривають довіру користувачів.

Ще однією проблемою є відсутність внутрішньої координації. Наприклад, хоча додаток Google Фото отримує нові функції редагування зображень на базі штучного інтелекту, базова генерація зображень у Gemini працює неправильно. Це свідчить про недостатню координацію між різними відділами. Крім того, надходять повідомлення про погані умови праці серед субпідрядників, відповідальних за «невидимі» витрати на штучний інтелект, такі як модерація контенту та вдосконалення системи. Тиск часу та низька заробітна плата в цих сферах можуть ще більше погіршити якість ручної оптимізації системи.

Обробка цих помилок Google є особливо важливою. Замість того, щоб проактивно повідомляти про проблеми, користувачів часто змушують вважати, що система функціонує ідеально. Ця відсутність прозорості, у поєднанні з агресивним маркетингом нових, часто таких самих недосконалих функцій, призводить до значного розчарування користувачів та тривалої втрати довіри. Цей досвід навчає ринок важливому уроку: надійність та передбачуваність цінніші для компаній, ніж спорадичні пікові показники продуктивності. Трохи менш потужна, але надійна на 99,99% модель набагато корисніша для критично важливих бізнес-додатків, ніж сучасна модель, яка викликає небезпечні галюцинації в 1% випадків.

Творчі межі творців зображень

Окрім суто функціональних недоліків, творчі можливості сучасних генераторів зображень на базі штучного інтелекту також явно досягають своїх меж. Незважаючи на вражаючу якість багатьох згенерованих зображень, системам бракує справжнього розуміння реального світу. Це проявляється в кількох сферах. Користувачі часто мають обмежений контроль над кінцевим результатом. Навіть дуже детальні та точні інструкції (підказки) не завжди створюють бажане зображення, оскільки модель інтерпретує інструкції не зовсім передбачуваним чином.

Ці недоліки стають особливо очевидними під час представлення складних сцен з кількома взаємодіючими людьми або об'єктами. Модель має труднощі з правильним відображенням просторових та логічних зв'язків між елементами. Відомою проблемою є нездатність точно відображати літери та текст. Слова на зображеннях, згенерованих штучним інтелектом, часто є нерозбірливим набором символів, що вимагає ручної постобробки. Обмеження також стають очевидними під час стилізації зображень. Як тільки бажаний стиль занадто сильно відхиляється від анатомічної реальності, на якій навчалася модель, результати стають дедалі спотворенішими та непридатними для використання. Ці творчі обмеження демонструють, що хоча моделі здатні рекомбінувати шаблони зі своїх навчальних даних, їм бракує глибокого концептуального розуміння.

Розрив у корпоративному світі

Сума цих технічних недоліків та творчих обмежень безпосередньо відображається на невтішних бізнес-результатах, про які йшлося в розділі 2. Той факт, що 95% компаній не досягають вимірної рентабельності інвестицій у штучний інтелект, є прямим наслідком ненадійності та крихкості робочих процесів існуючих систем. Систему штучного інтелекту, яка забезпечує непослідовні результати, іноді дає збої або створює непередбачувані помилки, неможливо інтегрувати в критично важливі для бізнесу процеси.

Поширеною проблемою є невідповідність між технічним рішенням та фактичними потребами бізнесу. Проєкти штучного інтелекту часто зазнають невдачі, оскільки вони оптимізовані для неправильних показників. Наприклад, логістична компанія може розробити модель штучного інтелекту, яка оптимізує маршрути для найкоротшої загальної відстані, тоді як операційною метою насправді є мінімізація затримок доставки — мета, яка враховує такі фактори, як схеми руху та часові вікна доставки, які модель ігнорує.

Цей досвід призводить до важливого розуміння природи помилок у системах штучного інтелекту. У традиційному програмному забезпеченні помилку можна ізолювати та виправити за допомогою цілеспрямованої зміни коду. Однак «помилка» в моделі ШІ, така як генерація дезінформації або упередженого контенту, — це не окремий несправний рядок коду, а емерджентна властивість, що виникає в результаті мільйонів параметрів і терабайтів навчальних даних. Виправлення такої системної помилки вимагає не лише виявлення та виправлення проблемних даних, але й часто повного перенавчання моделі вартістю багато мільйонів доларів. Ця нова форма «технічного боргу» являє собою величезну, часто недооцінену постійну відповідальність для компаній, що впроваджують системи ШІ. Одна вірусна помилка може призвести до катастрофічних витрат та репутаційної шкоди, що призведе до зростання загальної вартості володіння значно вище початкових оцінок.

Етичні та суспільні аспекти: приховані ризики епохи штучного інтелекту

Системна упередженість: дзеркало суспільства

Одна з найглибших і найскладніших проблем, яку має вирішити штучний інтелект, полягає в його схильності не лише відтворювати, а й часто підкріплювати суспільні упередження та стереотипи. Моделі ШІ навчаються, розпізнаючи закономірності у величезних обсягах даних, створених людьми. Оскільки ці дані охоплюють всю людську культуру, історію та комунікацію, вони неминуче відображають їхні притаманні упередження.

Наслідки є далекосяжними та помітними в багатьох застосуваннях. Генератори зображень на основі штучного інтелекту, яких просять зобразити «успішну людину», переважно генерують зображення молодих білих чоловіків у діловому одязі, що передає вузький та стереотипний образ успіху. Запити щодо людей певних професій призводять до крайніх стереотипних уявлень: розробників програмного забезпечення майже виключно зображують чоловіками, а бортпровідників майже виключно жінками, що серйозно спотворює реалії цих професій. Мовні моделі можуть непропорційно асоціювати негативні характеристики з певними етнічними групами або посилювати гендерні стереотипи в професійному контексті.

Спроби розробників «виправити» ці упередження за допомогою простих правил часто зазнавали разючої невдачі. Спроби штучно створити більшу різноманітність призвели до історично абсурдних образів, таких як етнічно різноманітні нацистські солдати, що підкреслює складність проблеми. Ці інциденти розкривають фундаментальну істину: «упередженість» — це не технічний недолік, який можна легко виправити, а радше невід’ємна характеристика систем, навчених на людських даних. Тому пошук єдиної, універсально «неупередженої» моделі штучного інтелекту, ймовірно, є помилковим уявленням. Рішення полягає не в неможливому усуненні упередженості, а в прозорості та контролі. Майбутні системи повинні дозволяти користувачам розуміти властиві моделі тенденції та адаптувати її поведінку до конкретних контекстів. Це створює постійну потребу в людському нагляді та контролі («людина в циклі»), що суперечить баченню повної автоматизації.

Захист даних та конфіденційність: нова лінія фронту

Розробка масштабних мовних моделей відкрила новий вимір ризиків для конфіденційності. Ці моделі навчаються на неймовірно великих обсягах даних з Інтернету, часто зібраних без явної згоди авторів або суб'єктів даних. Це включає особисті дописи в блогах, дописи на форумах, приватне листування та іншу конфіденційну інформацію. Така практика створює дві ключові загрози конфіденційності.

Перша небезпека — це «запам’ятовування даних». Хоча моделі розроблені для вивчення загальних закономірностей, вони можуть ненавмисно запам’ятовувати конкретну, унікальну інформацію зі своїх навчальних даних та відтворювати її за запитом. Це може призвести до ненавмисного розголошення особистої інформації (PII), такої як імена, адреси, номери телефонів або конфіденційні комерційні таємниці, що містяться в навчальному наборі даних.

Друга, більш витончена загроза – це так звані «атаки на основі виведення членства» (MIA). У цих атаках зловмисники намагаються визначити, чи були дані конкретної особи частиною навчального набору даних моделі. Успішна атака може, наприклад, виявити, що людина писала про певну хворобу на медичному форумі, навіть якщо точний текст не відтворено. Це являє собою значне вторгнення в конфіденційність і підриває довіру до безпеки систем штучного інтелекту.

Машина дезінформації

Одна з найочевидніших і найбезпосередніших небезпек генеративного штучного інтелекту полягає в його потенціалі генерувати та поширювати дезінформацію в раніше немислимих масштабах. Великі мовні моделі можуть створювати правдоподібні, але повністю сфабриковані тексти, так звані «галюцинації», одним натисканням кнопки. Хоча це може призвести до цікавих результатів для нешкідливих запитів, це стає потужною зброєю, коли його використовують зі злим наміром.

Ця технологія дозволяє масово створювати фейкові новинні статті, пропагандистські тексти, фальшиві огляди продуктів та персоналізовані фішингові електронні листи, які майже неможливо відрізнити від текстів, написаних людьми. У поєднанні із зображеннями та відео, створеними штучним інтелектом (діпфейками), це створює арсенал інструментів, які можуть маніпулювати громадською думкою, підривати довіру до інституцій та ставити під загрозу демократичні процеси. Здатність генерувати дезінформацію не є несправністю технології, а однією з її ключових компетенцій, що робить регулювання та контроль нагальним суспільним завданням.

Авторське право та інтелектуальна власність: юридичне мінне поле

Спосіб навчання моделей штучного інтелекту спричинив хвилю юридичних суперечок у сфері авторського права. Оскільки моделі навчаються на даних з усього Інтернету, це неминуче включає твори, захищені авторським правом, такі як книги, статті, зображення та код, часто без дозволу правовласників. Це призвело до численних позовів від авторів, художників та видавців. Центральне юридичне питання про те, чи підпадає навчання моделей штучного інтелекту під доктрину «добросовісного використання», залишається невирішеним і займатиме суди ще багато років.

Водночас, правовий статус самого контенту, створеного штучним інтелектом, залишається незрозумілим. Хто є автором зображення чи тексту, створеного штучним інтелектом? Користувач, який ввів запит? Компанія, яка розробила модель? Чи може автором бути навіть нелюдська система? Ця невизначеність створює правовий вакуум і створює значні ризики для компаній, які хочуть використовувати контент, створений штучним інтелектом, у комерційних цілях. Існує ризик позовів про порушення авторських прав, якщо згенерована робота ненавмисно відтворює елементи з навчальних даних.

Ці правові ризики та ризики щодо захисту даних становлять своєрідний «сплячий відповідальність» для всієї індустрії штучного інтелекту. Поточні оцінки провідних компаній у сфері штучного інтелекту ледве відображають цей системний ризик. Знакове судове рішення проти великої компанії у сфері штучного інтелекту — чи то за масове порушення авторських прав, чи за серйозний витік даних — може створити прецедент. Таке рішення може змусити компанії перенавчати свої моделі з нуля, використовуючи ліцензовані, «чисті» дані, що призведе до астрономічних витрат та знецінить їхній найцінніший актив. Як альтернатива, можуть бути накладені величезні штрафи відповідно до законів про захист даних, таких як GDPR. Ця невизначена правова невизначеність створює значну загрозу для довгострокової життєздатності та стабільності галузі.

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Стратегії оптимізації: шляхи до більш ефективних та економічно вигідних моделей штучного інтелекту

Основи оптимізації витрат на рівні застосунку

З огляду на величезні експлуатаційні витрати та витрати на розробку систем штучного інтелекту, оптимізація стала критично важливою дисципліною для комерційної життєздатності. На щастя, існує кілька стратегій на рівні додатків, які компанії можуть впровадити, щоб значно скоротити витрати без суттєвого впливу на продуктивність.

Один із найпростіших та найефективніших методів – це швидка оптимізація. Оскільки вартість багатьох послуг штучного інтелекту безпосередньо залежить від кількості оброблених вхідних та вихідних токенів, формулювання коротших та точніших інструкцій може призвести до значної економії. Видаляючи зайві слова-заповнювачі та чітко структуруючи запити, вхідні токени, а отже, й витрати, можна зменшити до 35%.

Ще однією фундаментальною стратегією є вибір правильної моделі для поточного завдання. Не кожна програма вимагає найпотужнішої та найдорожчої доступної моделі. Для простих завдань, таких як класифікація тексту, вилучення даних або стандартні системи відповідей на запитання, менші спеціалізовані моделі часто цілком достатні та набагато економічно ефективніші. Різниця у вартості може бути разючою: у той час як преміальна модель, така як GPT-4, коштує близько 30 доларів за мільйон вихідних токенів, менша модель з відкритим кодом, така як Mistral 7B, коштує лише 0,25 долара за мільйон токенів. Компанії можуть досягти значної економії коштів завдяки інтелектуальному вибору моделі на основі завдань, часто без помітної різниці в продуктивності для кінцевого користувача.

Третій потужний метод – це семантичне кешування. Замість того, щоб модель штучного інтелекту генерувала нову відповідь для кожного запиту, система кешування зберігає відповіді на часто задавані або семантично схожі запитання. Дослідження показують, що до 31% запитів до LLM мають повторюваний зміст. Впроваджуючи семантичний кеш, компанії можуть зменшити кількість дорогих викликів API до 70%, що одночасно зменшує витрати та збільшує швидкість відповіді.

Підходить для цього:

• Кінець навчання ШІ? Стратегії ШІ в перехідному періоді: підхід «плану» замість гір даних – майбутнє ШІ в компаніях

Технічний глибинний аналіз: квантування моделі

Для компаній, які використовують або адаптують власні моделі, більш просунуті технічні методи пропонують ще більший потенціал оптимізації. Одним з найефективніших методів є квантування моделі. Це процес стиснення, який знижує точність числових ваг, що складають нейронну мережу. Зазвичай ваги перетворюються з високоточних 32-бітних форматів з плаваючою комою (FP32) на нижчоточний 8-бітний цілочисельний формат (INT8).

Таке зменшення розміру даних має дві ключові переваги. По-перше, воно різко зменшує вимоги моделі до пам'яті, часто в чотири рази. Це дозволяє більшим моделям працювати на дешевшому обладнанні з меншою кількістю пам'яті. По-друге, квантування прискорює швидкість висновку — час, який моделі потрібен для отримання відповіді — у два-три рази. Це пояснюється тим, що обчислення з цілими числами можна виконувати набагато ефективніше на сучасному обладнанні, ніж з числами з плаваючою комою. Компромісом із квантуванням є потенційна, але часто мінімальна, втрата точності, відома як «помилка квантування». Існують різні методи, такі як квантування після навчання (PTQ), яке застосовується до попередньо навченої моделі, та навчання з урахуванням квантування (QAT), яке імітує квантування під час процесу навчання для підтримки точності.

Поглиблений технічний аналіз: дистиляція знань

Ще один передовий метод оптимізації – це дистиляція знань. Цей метод базується на парадигмі «вчитель-учень». Дуже велика, складна та дорога «модель вчителя» (наприклад, GPT-4) використовується для навчання набагато меншої та ефективнішої «моделі учня». Ключовим тут є те, що модель учня не просто вчиться імітувати остаточні відповіді вчителя («важкі цілі»). Натомість вона навчається відтворювати внутрішні міркування та розподіли ймовірностей моделі вчителя («м’які цілі»).

Вивчаючи, «як» модель вчителя досягає своїх висновків, модель учня може досягти порівнянної продуктивності у виконанні певних завдань, але з часткою обчислювальних ресурсів та витрат. Цей метод особливо корисний для адаптації потужних, але ресурсоємних моделей загального призначення до конкретних випадків використання та оптимізації їх для розгортання на дешевшому обладнанні або в додатках реального часу.

Подальші вдосконалені архітектури та методи

Окрім квантування та дистиляції знань, існує ряд інших перспективних підходів до підвищення ефективності:

• Генерація з доповненим пошуком (RAG): Замість зберігання знань безпосередньо в моделі, що вимагає дорогого навчання, модель звертається до зовнішніх баз даних знань за потреби. Це покращує своєчасність і точність відповідей і зменшує потребу в постійному перенавчанні.
• Низькорангова адаптація (LoRA): параметрично ефективний метод точного налаштування, який адаптує лише невелику підмножину мільйонів параметрів моделі, а не всі. Це може зменшити витрати на точне налаштування на 70–90 %.
• Обрізання та змішання експертів (MoE): Обрізання видаляє надлишкові або неважливі параметри з навченої моделі, щоб зменшити її розмір. Архітектури MoE поділяють модель на спеціалізовані "експертні" модулі та активують лише відповідні частини для кожного запиту, що значно зменшує обчислювальне навантаження.

Поширення цих стратегій оптимізації сигналізує про важливий процес дозрівання в індустрії штучного інтелекту. Акцент зміщується з чистого прагнення до найкращої продуктивності в бенчмарках на економічну доцільність. Конкурентна перевага більше не полягає виключно в найбільшій моделі, а все частіше в найефективнішій моделі для певного завдання. Це може відкрити двері для нових гравців, які спеціалізуються на «ефективності штучного інтелекту» та кидають виклик ринку не завдяки чистій продуктивності, а завдяки вищому співвідношенню ціни та якості.

Однак, водночас, ці стратегії оптимізації створюють нову форму залежності. Такі методи, як дистиляція знань та точне налаштування, роблять екосистему менших, ефективніших моделей фундаментально залежною від існування кількох наддорогих «моделей вчителів» від OpenAI, Google та Anthropic. Замість сприяння децентралізованому ринку, це може закріпити феодальну структуру, в якій кілька «господарів» контролюють джерело інтелекту, тоді як велика кількість «васалів» платить за доступ та розробляє залежні сервіси, побудовані на його основі.

Стратегії оптимізації операцій ШІ

Ключові стратегії оптимізації операцій ШІ включають швидку оптимізацію, яка формулює коротші та точніші інструкції для зменшення витрат на логічний висновок. Це може призвести до скорочення витрат до 35% і має порівняно низьку складність. Вибір моделі спирається на використання менших, дешевших моделей для простіших завдань під час логічного висновку, таким чином досягаючи потенційної економії понад 90%, водночас зберігаючи низьку складність реалізації. Семантичне кешування дозволяє повторно використовувати відповіді на подібні запити, зменшує кількість викликів API приблизно до 70% і вимагає помірних зусиль. Квантування знижує числову точність вагових коефіцієнтів моделі, що покращує логічний висновок у 2–4 рази з точки зору швидкості та вимог до пам'яті, але пов'язане з високою технічною складністю. Дистиляція знань описує навчання невеликої моделі за допомогою великої моделі-"вчителя", що може значно зменшити розмір моделі, зберігаючи при цьому порівнянну продуктивність. Цей підхід є дуже складним. RAG (Retrieval-Augmented Generation) використовує зовнішні бази даних знань під час виконання, уникає дорогого перенавчання та має середню або високу складність. Зрештою, LoRA (адаптери низького рангу) пропонує ефективне з точки зору параметрів точне налаштування під час навчання та може знизити витрати на навчання на 70–90%, але також пов'язаний з високою складністю.

Динаміка та перспективи ринку: консолідація, конкуренція та майбутнє штучного інтелекту

Потік венчурного капіталу: прискорювач консолідації

Індустрія штучного інтелекту зараз переживає безпрецедентний потік венчурного капіталу, який має тривалий вплив на динаміку ринку. Тільки за першу половину 2025 року в сферу генеративного штучного інтелекту по всьому світу надійшло 49,2 мільярда доларів венчурного капіталу, що вже перевищує загальний показник за весь 2024 рік. У Кремнієвій долині, епіцентрі технологічних інновацій, 93% усіх інвестицій у масштабні компанії зараз спрямовуються в сектор штучного інтелекту.

Однак цей потік капіталу не призводить до широкої диверсифікації ринку. Навпаки, гроші все більше концентруються в невеликій кількості вже існуючих компаній у формі мега-раундів фінансування. Домінують угоди, такі як раунд у 40 мільярдів доларів для OpenAI, інвестиції в розмірі 14,3 мільярда доларів у Scale AI або раунд у 10 мільярдів доларів для xAI. У той час як середній розмір угод на пізніх стадіях потроївся, фінансування стартапів на ранніх стадіях скоротилося. Цей розвиток подій має далекосяжні наслідки: замість того, щоб виступати двигуном децентралізованих інновацій, венчурний капітал у секторі штучного інтелекту діє як прискорювач централізації влади та ресурсів між визнаними технологічними гігантами та їхніми найближчими партнерами.

Величезна структура витрат на розробку штучного інтелекту підсилює цю тенденцію. З першого дня стартапи залежать від дорогої хмарної інфраструктури та обладнання великих технологічних компаній, таких як Amazon (AWS), Google (GCP), Microsoft (Azure) та Nvidia. Значна частина величезних раундів фінансування, залучених такими компаніями, як OpenAI або Anthropic, безпосередньо повертається до їхніх власних інвесторів у формі платежів за обчислювальну потужність. Таким чином, венчурний капітал не створює незалежних конкурентів, а радше фінансує клієнтів технологічних гігантів, ще більше зміцнюючи їхню екосистему та позиції на ринку. Найуспішніші стартапи часто зрештою купуються основними гравцями, що ще більше сприяє концентрації ринку. Таким чином, екосистема стартапів у сфері штучного інтелекту перетворюється на фактичний конвеєр досліджень, розробок та залучення талантів для «Чудової сімки». Кінцевою метою, здається, є не динамічний ринок з багатьма гравцями, а радше консолідована олігополія, в якій кілька компаній контролюють основну інфраструктуру штучного інтелекту.

Хвиля злиттів та поглинань і битва гігантів

Паралельно з концентрацією венчурного капіталу, ринок прокочується масовою хвилею злиттів та поглинань (M&A). Глобальний обсяг угод M&A зріс до 2,6 трильйона доларів у 2025 році завдяки стратегічному придбанню експертизи в галузі штучного інтелекту. «Чудова сімка» знаходиться в центрі цього розвитку. Вони використовують свої величезні фінансові резерви для вибіркового придбання перспективних стартапів, технологій та кадрового резерву.

Для цих корпорацій домінування у сфері штучного інтелекту — це не варіант, а стратегічна необхідність. Їхні традиційні, високоприбуткові бізнес-моделі, такі як пакет Microsoft Office, пошук Google або платформи соціальних мереж Meta, наближаються до кінця свого життєвого циклу або стагнують у зростанні. Штучний інтелект розглядається як наступна велика платформа, і кожен із цих гігантів прагне до глобальної монополії в цій новій парадигмі, щоб забезпечити свою ринкову вартість та майбутню актуальність. Ця битва гігантів призводить до агресивного ринку поглинань, що ускладнює виживання та масштабування незалежних компаній.

Економічні прогнози: між дивом продуктивності та розчаруванням

Довгострокові економічні прогнози щодо впливу штучного інтелекту відзначаються глибокою амбівалентністю. З одного боку, існують оптимістичні передбачення, які сповіщають про нову еру зростання продуктивності. Оцінки свідчать про те, що штучний інтелект може збільшити валовий внутрішній продукт на 1,5% до 2035 року та значно прискорити світове економічне зростання, особливо на початку 2030-х років. Деякі аналізи навіть прогнозують, що технології штучного інтелекту можуть генерувати додатковий світовий дохід у розмірі понад 15 трильйонів доларів до 2030 року.

З іншого боку, існує тривожна реальність сьогодення. Як було проаналізовано раніше, 95% компаній наразі не бачать вимірюваної рентабельності інвестицій у штучний інтелект. У циклі ажіотажу Gartner, впливовій моделі оцінки нових технологій, генеративний штучний інтелект вже увійшов у «долину розчарування». На цьому етапі початкова ейфорія поступається місцем усвідомленню того, що впровадження є складним, переваги часто незрозумілі, а виклики більші, ніж очікувалося. Ця невідповідність між довгостроковим потенціалом та короткостроковими труднощами формуватиме економічний розвиток у найближчі роки.

Підходить для цього:

• Ефективність ШІ без стратегії ШІ як передумови? Чому компанії не повинні сліпо покладатися на ШІ

Бульбашка та монополія: подвійне обличчя революції штучного інтелекту

Аналіз різних вимірів буму штучного інтелекту виявляє складну та суперечливу загальну картину. Штучний інтелект знаходиться на вирішальному роздоріжжі. Поточний шлях чистого масштабування — дедалі більших моделей, що споживають дедалі більше даних та енергії — виявляється економічно та екологічно нестійким. Майбутнє належить тим компаніям, які опанують тонку грань між ажіотажем та реальністю та зосередяться на створенні відчутної бізнес-цінності за допомогою ефективних, надійних та етично відповідальних систем штучного інтелекту.

Динаміка консолідації також має геополітичний вимір. Домінування США в секторі штучного інтелекту закріплюється концентрацією капіталу та талантів. З 39 всесвітньо визнаних «єдинорогів» у сфері штучного інтелекту 29 базуються в США, на них припадає дві третини світових венчурних інвестицій у цьому секторі. Європі та іншим регіонам стає дедалі важче встигати за розвитком фундаментальних моделей. Це створює нові технологічні та економічні залежності та робить контроль над штучним інтелектом центральним геополітичним фактором сили, порівнянним з контролем над енергетичними чи фінансовими системами.

У звіті на завершення визнається центральний парадокс: індустрія штучного інтелекту одночасно є спекулятивною бульбашкою на рівні додатків, де більшість компаній зазнають збитків, та революційним, монополізуючим зрушенням платформи на рівні інфраструктури, де кілька компаній отримують величезні прибутки. Головним стратегічним завданням для осіб, які приймають рішення в бізнесі та політиці, у найближчі роки буде розуміння та управління цією подвійною природою революції штучного інтелекту. Йдеться вже не просто про впровадження нової технології, а про переосмислення економічних, соціальних та геополітичних правил гри для епохи штучного інтелекту.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

 

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації