Штучны інтэлект рэальны, але некаторыя часткі рынку, звязаныя з ім, могуць стаць абсалютна неверагодна рэзкімі.
Адзін паказальны знак: выкарыстанне ўжо шырокае (напрыклад, паводле індэкса штучнага інтэлекту Стэнфардскага ўніверсітэта, 78% арганізацый заявілі, што выкарыстоўвалі штучны інтэлект у 2024 годзе , у параўнанні з 55% годам раней), але шырокае выкарыстанне не азначае аўтаматычна ўстойлівыя фонды прыбытку. [1]
Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:
🔗 Ці надзейныя дэтэктары штучнага інтэлекту для выяўлення напісанняў, зробленых штучным інтэлектам?
Даведайцеся, наколькі дакладныя датчыкі штучнага інтэлекту і дзе яны даюць збой.
🔗 Як мне штодня выкарыстоўваць штучны інтэлект у тэлефоне?
Простыя спосабы выкарыстання праграм са штучным інтэлектам для паўсядзённых задач.
🔗 Ці з'яўляецца пераўтварэнне тэксту ў маўленне штучным інтэлектам і як гэта працуе?
Разуменне тэхналогіі TTS, яе пераваг і распаўсюджаных выпадкаў выкарыстання ў рэальным свеце.
🔗 Ці можа штучны інтэлект чытаць курсіўны почырк з адсканаваных нататак?
Паглядзіце, як штучны інтэлект апрацоўвае курсіў і што паляпшае вынікі распазнавання.
Што людзі маюць на ўвазе, калі кажуць «бурбалка штучнага інтэлекту» 🧠🫧
Звычайна гэта адзін (ці некалькі) з іх:
-
Бурбалка ацэнкі: цэны азначаюць амаль ідэальнае выкананне на працягу доўгага часу
-
Бурбалка фінансавання: занадта шмат грошай гоніцца за занадта вялікай колькасцю падобных стартапаў
-
Наратыўная бурбалка: «Штучны інтэлект змяняе ўсё» ператвараецца ў «Штучны інтэлект выправіць усё заўтра»
-
Інфраструктурная бурбалка: маштабныя цэнтры апрацоўкі дадзеных і будаўніцтва электрастанцый фінансуюцца з аптымістычных меркаванняў
-
Бурбалка прадукту: шмат дэманстрацый, менш прывязаных да прадукту прадуктаў штодзённага выкарыстання
Такім чынам, калі хтосьці пытаецца: «Ці існуе бурбалка штучнага інтэлекту», сапраўднае пытанне становіцца наступным: пра які пласт мы гаворым.
Кароткі агляд рэальнасці: што адбываецца 📌
Некалькі абгрунтаваных дадзеных дапамагаюць адрозніць «пену» ад «структурнага зруху»:
-
Інвестыцыі велізарныя (асабліва ў генератыўны штучны інтэлект): глабальныя прыватныя інвестыцыі ў генератыўны штучны інтэлект дасягнулі 33,9 млрд долараў у 2024 годзе (індэкс штучнага інтэлекту Стэнфарда). [1]
-
Энергетыка больш не з'яўляецца зноскай: МЭА ацэньвае, што ў 2024 годзе цэнтры апрацоўкі дадзеных выкарыстоўвалі каля 415 ТВт·г (прыблізна 1,5% сусветнай электраэнергіі) , і прагназуе ~945 ТВт·г да 2030 года ў базавым сцэнарыі (крыху менш за 3% сусветнай электраэнергіі). Гэта рэальнае нарошчванне, а таксама рэальная рызыка прагназавання/фінансавання, калі ўкараненне або эфектыўнасць не будуць адпавядаць рэгуляванню. [2]
-
«Рэальныя грошы» цякуць праз асноўную інфраструктуру: NVIDIA паведаміла аб прыбытку ў 130,5 мільярда долараў за 2025 фінансавы год і аб прыбытку цэнтраў апрацоўкі дадзеных за ўвесь год у 115,2 мільярда долараў , што амаль немагчыма назваць «адсутнасцю фундаментальных паказчыкаў». [3]
-
Укараненне ≠ даход (асабліва ў невялікіх фірмах): апытанне АЭСР паказала, што штучны інтэлект пакалення выкарыстоўваецца ў 31% малых і сярэдніх прадпрыемстваў , а сярод малых і сярэдніх прадпрыемстваў, якія выкарыстоўваюць штучны інтэлект пакалення, 65% паведамілі пра паляпшэнне прадукцыйнасці супрацоўнікаў , а 26% паведамілі пра павелічэнне даходу . Каштоўна, так, але гэта таксама крычыць пра «нераўнамернасць манетызацыі». [4]
Што робіць версію бурбалкавага тэсту са штучным інтэлектам добрай ✅🫧
Добра праведзены тэст на бурбалкі не толькі вібрацыі. Ён правярае такія рэчы, як:
1) Укараненне супраць манетызацыі
Тое, што людзі выкарыстоўваюць штучны інтэлект, не азначае аўтаматычна, што людзі плацяць за яго дастаткова (ці плацяць дастаткова доўга ), каб апраўдаць сённяшнія цэны.
2) Адзінкавая эканоміка (непрывабная праўда)
Шукайце:
-
валавая прыбытак
-
кошт вываду на аднаго кліента (колькі вам каштуе стварэнне патрэбнага яму выніку)
-
захаванне і пашырэнне
-
тэрмін акупнасці
Кароткае вызначэнне, якое мае значэнне: кошт вываду — гэта не «выдаткі на воблака». Гэта маргінальны кошт прадастаўлення каштоўнасці — токены, затрымка, час графічнага працэсара, агароджы, удзел чалавека ў працэсе, кантроль якасці, паўторныя запускі і ўся схаваная праца «для надзейнасці».
3) Інструменты супраць праграм
Інфраструктура можа перамагчы, нават калі шмат праграм перастаюць працаваць, бо ўсім усё роўна патрэбныя вылічэнні. (Вось чаму меркаванне пра тое, што «ўсё — гэта бурбалка», як правіла, не мае сэнсу.)
4) Крэдытнае плячо і нетрывалае фінансаванне
Доўг + доўгія цыклы акупнасці + нарастанне апавядання — вось што перашкаджае, асабліва ў інфраструктуры, дзе ўсё залежыць ад здагадак аб выкарыстанні. МЭА відавочна выкарыстоўвае сцэнарыі/выпадкі адчувальнасці, таму што нявызначанасць рэальная. [2]
5) Сцвярджэнне, якое можна абвергнуць
Не «штучны інтэлект будзе папулярным», а «гэтыя грашовыя патокі апраўдваюць гэтую цану»
Справа «так»: прыкметы бурбалкі штучнага інтэлекту 🫧📈
1) Фінансаванне моцна сканцэнтраванае 💸
Вялізныя аб'ёмы капіталу былі ўкладзены ва ўсё, што пазначана як «штучны інтэлект». Канцэнтрацыя можа азначаць перакананасць — або перагрэў. Дадзеныя індэкса штучнага інтэлекту Стэнфардскага ўніверсітэта паказваюць, наколькі вялікай і хуткай была хваля інвестыцый, асабліва ў генератыўны штучны інтэлект. [1]
2) «Наратыўная прэмія» робіць вялікую працу 🗣️✨
Вы ўбачыце:
-
стартапы хутка растуць да таго, як прадукт адпавядае патрабаванням рынку
-
«Апрацаваныя штучным інтэлектам» прэзентацыі (той жа прадукт, новая тэрміналогія)
-
ацэнкі, абгрунтаваныя стратэгічным распавяданнем гісторый
3) Разгортванне карпаратыўных праграм больш складанае, чым маркетынг 🧯
Розніца паміж дэманстрацыяй і прадукцыйнай версіяй рэальная:
-
праблемы надзейнасці
-
галюцынацыі (вытанчанае слова для «ўпэўнена памыляцца»)
-
праблемы з захаваннем адпаведнасці і кіраваннем дадзенымі
-
павольныя цыклы закупак
Гэта не проста «непаразуменне». Такія структуры рызык, як AI RMF ад NIST, выразна падкрэсліваюць валіднасць і надзейнасць , бяспеку , падсправаздачнасць , празрыстасць і сістэмы з павышанай канфідэнцыяльнасцю, г.зн. працу па кантрольных спісах, якая запавольвае фантазію «адправіць заўтра». [5]
Камбінаваны шаблон разгортвання (не адна кампанія, а толькі агульны фільм):
Тыдзень 1: камандам падабаецца дэманстрацыя.
Тыдзень 4: юрыдычны аддзел/бяспека патрабуюць кіравання, рэгістрацыі і кантролю дадзеных.
Тыдзень 8: дакладнасць становіцца вузкім месцам, таму людзей дадаюць «часова».
Тыдзень 12: каштоўнасць рэальная, але яна вузейшая за прэзентацыю, а структура выдаткаў вельмі адрозніваецца ад чаканай.
4) Рызыка будаўніцтва інфраструктуры рэальная 🏗️⚡
Выдаткі велізарныя: цэнтры апрацоўкі дадзеных, чыпы, электраэнергія, астуджэнне. Прагноз МЭА аб тым, што глабальны попыт на электраэнергію для цэнтраў апрацоўкі дадзеных можа прыкладна падвоіцца да 2030 года, з'яўляецца моцным сігналам «гэта адбываецца», а таксама напамінам аб тым, што адсутнасць здагадак аб выкарыстанні рэсурсаў можа ператварыць дарагія актывы ў шкадаванне. [2]
5) Тэма штучнага інтэлекту пранізвае ўсё 🌶️
Энергетычныя кампаніі, сеткавае абсталяванне, астуджэнне, нерухомасць — гісторыя падарожнічае. Часам гэта рацыянальна (энергетычныя абмежаванні рэальныя). Часам гэта тэматычны сёрфінг.
Варыянт «не»: чаму гэта не класічная бурбалка, якая цалкам адкрываецца 🧊📊
1) Некаторыя асноўныя гульцы маюць рэальны прыбытак (не толькі апавядальны) 💰
Адметнай рысай чыстых бурбалак з'яўляюцца «вялікія абяцанні, дробныя фундаментальныя паказчыкі». У інфраструктуры штучнага інтэлекту існуе вялікі рэальны попыт, за якім стаяць рэальныя грошы — адзін з бачных прыкладаў — заяўлены маштаб NVIDIA. [3]
2) Штучны інтэлект ужо ўбудаваны ў паўсядзённыя працоўныя працэсы (працоўны дзень — гэта добра) 🧲
Падтрымка кліентаў, кадаванне, пошук, аналітыка, аўтаматызацыя аперацый — шмат каштоўнасцей штучнага інтэлекту ціха практычныя, а не крыклівыя. Гэта той тып шаблонаў укаранення, якога звычайна няма .
3) Дэфіцыт вылічальнай тэхнікі не з'яўляецца ўяўным 🧱
Нават скептыкі звычайна прызнаюць: людзі выкарыстоўваюць гэтыя рэчы ў вялікіх маштабах. А для павелічэння спажывання патрэбна абсталяванне і магутнасць, што праяўляецца ў рэальных інвестыцыях і рэальным планаванні энергазабеспячэння. [2]
Дзе рызыка ўзнікнення бурбалак выглядае найвышэйшай (і найніжэйшай) 🎯🫧
Найвышэйшая рызыка пены 🫧🔥
-
Капірайтарскія праграмы без рова і з амаль нулявымі выдаткамі на пераход
-
Стартапы ацэньваюцца на «будучае дамінаванне» без даказанага ўтрымання
-
Залішняя запазычанасць па інфраструктурных стаўках з доўгай акупнасцю і нетрывалымі здагадкамі
-
Сцвярджэнні пра «цалкам аўтаномны агент» сапраўды ўяўляюць сабой далікатныя працоўныя працэсы з упэўненасцю
Меншы рызыка пены (усё яшчэ не без рызыкі) 🧊✅
-
Інфраструктура прывязаная да рэальных кантрактаў і выкарыстання
-
Карпаратыўныя інструменты з вымернай рэнтабельнасцю інвестыцый (эканомія часу, вырашэнне заявак, скарачэнне часу цыклу)
-
Гібрыдныя сістэмы: штучны інтэлект + правілы + узаемадзеянне з чалавекам (менш прывабныя, больш надзейныя) — і больш адпавядаюць тым, якія сістэмы кіравання рызыкамі падштурхоўваюць каманды да стварэння. [5]
Параўнальная табліца: лінзы для хуткай праверкі рэальнасці 🧰🫧
| лінза | найлепш для | кошт | чаму гэта працуе (і ў чым загвоздка) |
|---|---|---|---|
| Канцэнтрацыя фінансавання | інвестары, заснавальнікі | змяняецца | Калі грошы затапяць адну тэму, можа ўтварыцца пена... але само па сабе фінансаванне не даводзіць да ўзнікнення бурбалкі |
| Агляд эканомікі адзінкі | аператары, пакупнікі | выдаткі часу | Вымушае задаць пытанне «ці акупляецца гэта?» — а таксама паказвае, дзе хаваюцца выдаткі |
| Утрыманне + пашырэнне | каманды па прадуктах | унутраны | Калі карыстальнікі не вяртаюцца, гэта проста мода, прабачце |
| Праверка фінансавання інфраструктуры | макрас, размеркавальнікі | змяняецца | Выдатна падыходзіць для выяўлення рызыкі выкарыстання крэдытнага пляча, але цяжка ідэальна мадэляваць (сцэнарыі маюць значэнне) [2] |
| Публічныя фінансы і рэнтабельнасць | усе | бясплатна | Апоры на рэальнасць — усё яшчэ могуць быць занадта агрэсіўна ацэненыя па форвардных цэнах |
(Так, гэта крыху няроўна. Вось як адчуваецца сапраўднае прыняцце рашэнняў.)
Практычны кантрольны спіс для бурбалак штучнага інтэлекту 📝🤖
Для прадуктаў штучнага інтэлекту (праграмы, другія пілоты, агенты) 🧩
-
Ці вяртаюцца карыстальнікі штотыдзень без падштурхоўвання?
-
Ці можа кампанія павысіць цэны без рэзкага адтоку кліентаў?
-
Колькі вываду патрабуе карэкцыі чалавекам?
-
Ці ёсць запатэнтаваныя дадзеныя, абмежаванне працоўнага працэсу або размеркаванне?
-
Ці падаюць выдаткі на высновы хутчэй, чым цэны?
Для інфраструктуры 🏗️
-
Ці ёсць падпісаныя абавязацельствы, ці проста «стратэгічная цікавасць»?
-
Што адбудзецца, калі загрузка будзе ніжэйшай за чаканую? (Мадэлюйце выпадак «сустрэчнага ветру», а не толькі базавы выпадак.) [2]
-
Ці фінансуецца гэта за кошт вялікай запазычанасці?
-
Ці ёсць план на выпадак змены пераваг абсталявання?
Для «лідараў штучнага інтэлекту» на публічным рынку 📈
-
Ці расце грашовы паток, ці гэта проста гісторыя?
-
Палі пашыраюцца ці сціскаюцца?
-
Ці залежыць рост ад невялікай колькасці кліентаў?
-
Ці зыходзіць ацэнка з таго, што яна пастаянна дамінуе?
Закрыццё ежы на вынас 🧠✨
Ці існуе бурбалка штучнага інтэлекту? Некаторыя часткі экасістэмы дэманструюць паводзіны бурбалак, асабліва ў праграмах-капіятарах, ацэнках, арыентаваных на гісторыю, і любых буйных праектах з высокім узроўнем запазычанасці.
Але сам па сабе штучны інтэлект не з'яўляецца «падробкай» і не «проста маркетынгам». Тэхналогія рэальная. Укараненне рэальнае — і мы можам паказаць на рэальныя інвестыцыі, рэальныя прагнозы попыту на энергію і рэальныя даходы ад базавай інфраструктуры. [1][2][3]
Карацей кажучы: чакайце ўзрушэння ў больш слабых або занадта запазычаных кутках. Асноўны зрух працягваецца — проста з меншай колькасцю ілюзій і большай колькасцю электронных табліц 😅📊
Спасылкі
[1] Stanford HAI - Справаздача аб індэксе штучнага інтэлекту за 2025 год - чытаць далей
[2] Міжнароднае энергетычнае агенцтва - Попыт на энергію ад штучнага інтэлекту (Справаздача аб энергіі і штучным інтэлекце) - чытаць далей
[3] NVIDIA Newsroom - Фінансавыя вынікі за 4 квартал і 2025 фінансавы год (26 лютага 2025 г.) - чытаць далей
[4] OECD - Генератыўны штучны інтэлект і працоўная сіла малога і сярэдняга бізнесу (апытанне 2024 г.; апублікавана ў лістападзе 2025 г.) - чытаць далей
[5] NIST - Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту (AI RMF 1.0) (PDF) - чытаць далей