Sztuczna inteligencja jako infrastruktura: Dlaczego inteligencja stanie się następną użytecznością

Gdy wchodzisz do ciemnego pokoju, naciskasz przełącznik. Nie zastanawiasz się, skąd pochodzi prąd. Nie myślisz o elektrowni, reaktorze jądrowym czy kilometrach kabli, które przenoszą prąd. Po prostu oczekujesz, że światło się włączy. Jest niezawodne, tanie i wszędzie dostępne. To jest to, czym jest użyteczność. Jest to zasób tak podstawowy dla naszego życia, że staje się niewidoczny.

Przez ostatnią dekadę sztuczna inteligencja (AI) była bardzo widoczna. Wydaje się jak magia, która szybko przyciąga uwagę. Rozmawiamy z agentami konwersacyjnymi, gramy z generatorami obrazów i czytamy nagłówki o tym, jak zmieni świat. Ale te demonstracje możliwości AI nie są tym, gdzie leży prawdziwa zmiana. Prawdziwa zmiana polega na tym, że AI przechodzi od bycia produktem, który kupujemy, do użyteczności, którą konsumujemy, podobnie jak prąd lub internet. Innymi słowy, staje się infrastrukturą.

AI w historycznej perspektywie użyteczności

Aby zrozumieć, dokąd zmierza AI, musimy spojrzeć, skąd pochodzi prąd. Na początku XX wieku, jeśli właściciel fabryki chciał prąd, często musiał zbudować własny generator. Było to drogie, skomplikowane i wymagało specjalistycznych inżynierów do budowy i utrzymania. Przewaga konkurencyjna fabryki zależała od tego, jak dobrze mogła generować energię. Potem pojawiła się sieć elektryczna. Zcentralizowane elektrownie zaczęły dostarczać prąd wszystkim przez standardową sieć. Nagle fabryka obuwia nie musiała być ekspertem w generowaniu energii. Po prostu podłączyła się do ściany i zapłaciła za to, co używała. Przewaga konkurencyjna przesunęła się od generowania energii do korzystania z energii, aby produkować lepsze buty.

AI podąża tym samym wzorcem dzisiaj. Zaledwie pięć lat temu, jeśli firma chciała użyć uczenia maszynowego, musiała zatrudnić zespół naukowców, zbudować własne serwery i przeszkolić własne modele. Było to jak prowadzenie prywatnego generatora. Dzisiaj mamy “sieć” AI. Firmy takie jak OpenAI, Google (GOOGL ) i Anthropic są nowymi elektrowniami. Wydają miliardy dolarów na budowę ogromnych “reaktorów inteligencji” (modele podstawowe). Przedsiębiorstwa łączą się z tą siecią za pomocą interfejsu API. Płacą za inteligencję według “tokena”, tak jak płacimy za prąd według kilowatogodziny.

Ekonomika taniej inteligencji

Najważniejszym aspektem użyteczności jest to, że obniża koszt zasobu. Gdy zasób staje się tani, przestajemy go racjonować i zaczynamy go używać do wszystkiego. Od końca 2022 roku koszt wysokiej jakości inferencji spadł dramatycznie. Niektóre szacunki sugerują spadek o ponad 200 razy dla tego samego poziomu możliwości. Jest to trend deflacyjny, który jest szybszy niż prawo Moore’a.

Gdy inteligencja jest droga, używasz jej tylko do problemów o wysokiej wartości. Możesz użyć AI do poszukiwania leku na raka lub do przewidzenia krachu giełdowego. Ale gdy inteligencja staje się tania, zaczynasz ją używać nawet do trywialnych zadań. Używasz jej do sortowania folderu ze spamem. Używasz jej do podsumowania nudnego spotkania. Używasz jej do napisania grzecznego e-maila odrzucenia. To jest znak użyteczności. Używamy wody do picia, co jest niezbędne, ale ponieważ jest tania, używamy jej również do mycia podjazdów. Gdy koszt AI będzie nadal spadał, zaczniemy stosować inteligencję do równie trywialnych zadań. Oznacza to, że infrastruktura działa.

Wzrost agentywnego AI

Gdy ta infrastruktura dojrzewa, zmienia się sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z AI. Obecnie większość ludzi używa AI jako “chatbota”. Wpisują pytanie, a AI odpowiada. Jest to jak używanie ręcznej pompy, aby uzyskać wodę. Działa, ale wymaga wysiłku. Następna faza to “Agentywny AI”. Są to systemy AI, które działają w tle. Nie czekają, aż wpiszesz pytanie. Mają cel i pracują autonomicznie, aby go osiągnąć. Ponieważ koszt inteligencji spada, te agenci mogą “myśleć” przez długi czas. Mogą pętlić, poprawiać własne błędy i podejmować wiele kroków, aby rozwiązać problem.

Na przykład dzisiaj menedżer łańcucha dostaw musi zapytać ChatGPT “Jak zoptymalizować tę trasę?” W przyszłości agent AI będzie po prostu wbudowany w oprogramowanie logistyczne. Będzie monitorować pogodę, ruch i ceny paliwa 24/7. Gdy zobaczy opóźnienie, automatycznie przekieruje ciężarówki i wyśle powiadomienie do magazynu. Menedżer nie “używa” AI; AI jest po prostu częścią instalacji oprogramowania. Zawsze jest włączony, płynie przez logikę biznesową jak prąd przez płytę główną.

Fizyczna rzeczywistość wirtualnej użyteczności

Chociaż AI może wydawać się magicznym oprogramowaniem, jest zbudowane na ogromnych inwestycjach kapitałowych. Tzw. “chmura” jest tak naprawdę milionami ton stali, krzemu i miedzi. Aby zbudować tę użyteczność, giganci technologiczni konstruują niektóre z największych projektów infrastrukturalnych w historii. Świadkowie jesteśmy powstania gigawatowych centrów danych, które zużywają tyle prądu co małe miasto. Popyt na jednostki przetwarzania graficznego (GPU) ciągle rośnie. W wielu ways jest to nowoczesny odpowiednik układania torów kolejowych lub ciągnięcia linii telegraficznych.

Jednak ta nowa użyteczność tworzy również nowy zestaw wyzwań. Tak jak sieć elektryczna może doświadczyć awarii, sieć AI stoi w obliczu ograniczeń. Brakuje wysokiej jakości chipów. Brakuje energii do zasilania centrów danych. Świadkowie jesteśmy zderzenia między światem cyfrowym a fizycznymi ograniczeniami naszych sieci energetycznych. Jeśli AI jest następną użytecznością, to energia jest użytecznością, która zasilą tę użyteczność. Nie możemy mieć jednej bez drugiej. Dlatego widzimy, jak duże firmy technologiczne inwestują w energię jądrową i odnawialną. Uświadamiają sobie, że ich cyfrowe imperium opiera się na fizycznych elektronach.

Tarcie starszych systemów

Przełom w kierunku AI jako podstawowej użyteczności nie będzie łatwy dla wszystkich. Główną przeszkodą nie jest sama technologia, ale przestarzałe systemy, z którymi oczekujemy, że będzie działać. Rządy i duże, dojrzałe korporacje często polegają na starszej infrastrukturze IT, która została zbudowana dziesięciolecia temu i nigdy nie została w pełni zmodernizowana. Te systemy są jak stare domy ze starszymi instalacjami elektrycznymi. Nie możesz po prostu podłączyć nowoczesnego urządzenia do nich. Nie możesz łatwo podłączyć nowoczesnego agenta AI do bazy danych, która została zbudowana w 1995 roku i działa na serwerze ukrytym w piwnicy.

Ten luk tworzy nowy rodzaj cyfrowego podziału między organizacjami. “AI-natywne” firmy, zbudowane w ciągu ostatnich kilku lat, mają nowoczesne systemy na miejscu. Mogą połączyć się z inteligencją niemal natychmiast. Starsze organizacje będą miały trudności. Muszą zastąpić przestarzałą infrastrukturę, zanim będą mogły w pełni przyjąć AI. Ten przejście jest kosztowny i burzliwy, ale jest nieunikniony. W latach 20. fabryki, które nadal używały silników parowych, ostatecznie zbankrutowały. To samo się stanie z organizacjami, które nie mogą zintegrować AI ze swoimi operacjami.

Społeczna zmiana

Ostatecznym etapem jakiejkolwiek technologii stającej się użytecznością jest zmiana psychologiczna. Jest to moment, w którym przestajemy być imponowani i zaczynamy się irytować, gdy coś nie działa. Dzisiaj, jeśli ChatGPT napisał dobry wiersz, oklaskujemy. Za pięć lat, jeśli nasz procesor tekstu nie poprawi automatycznie tonu naszego listu, będziemy sfrustrowani. Będziemy postrzegać “głupie” oprogramowanie w ten sam sposób, w jaki postrzegamy złamany schod ruchomy jako niedogodność.

Ta zmiana zmieni rynek pracy. Niekoniecznie oznacza to koniec pracy, ale koniec zadań. Gdy pojawił się prąd, przestaliśmy potrzebować ludzi, którzy ręcznie zmywają ubrania lub zapalają lampy gazowe. Przeszliśmy do zadań wyższego poziomu. Z AI jako użytecznością przestaniemy wykonywać “pracę kognitywną”, taką jak wprowadzanie danych, podstawowe planowanie, rutynową analizę.

Podsumowanie

Jeszcze jesteśmy na początku tego przejścia, w którym AI będzie działać jako użyteczność. Użyteczność AI jeszcze nie jest ukończona. Sieć jeszcze jest budowana. Połączenia są czasem luźne, a zasilanie czasem migocze. Ale jest jasne, że poruszamy się w kierunku, w którym inteligencja stanie się towarem. Stanie się zasobem, który będzie pompowany do każdego domu, biura i urządzenia na planecie. Dla liderów biznesu pytanie już nie brzmi “Jak zbudować AI?”, ale “Jak podłączyć się do tej użyteczności, aby napędzić swój biznes?”