Centrul de greutate al inteligenței artificiale se schimbă, și așa face și banii

Imaginați-vă un centru de service cu inteligență artificială al unuia dintre cei mai mari producători auto din lume. Sistemul funcționează perfect. În momentul în care o mașină intră în service, mecanicul cu inteligență artificială a făcut deja temele, analizând cantități uriașe de date ale vehiculului pentru a identifica exact configurația de service necesară.

Acestă aplicație elegantă de margine a necesitat o mică armată de ingineri care au lucrat timp de trei ani. A funcționat la 10 dealeri.

Când a venit timpul să o extindă la 12.000 de locații, echipa a descoperit ceea ce orice întreprindere care implementează inteligență artificială la margine va învăța în cele din urmă: construirea aplicației este partea ușoară. Extinderea acesteia la mii de locații necesită o infrastructură pe care cea mai mare parte a industriei o încă dezvoltă.

Acest decalaj între crearea a ceva inteligent și implementarea efectivă a acestuia acolo unde are loc activitatea comercială este provocarea definitorie a inteligenței artificiale în acest moment. Și aceasta reconfigurează unde se îndreaptă următoarea undă de investiții în tehnologie.

PARIA CLOUD-ULUI SE SCHIMBĂ

Pentru aproximativ 20 de ani, planul de joc al software-ului pentru întreprinderi a fost simplu: mutați totul în cloud. Centralizați datele și aplicațiile și controlați-le. A funcționat briliant pentru gestionarea fluxurilor de lucru, iar investitorii au răsplătit-o generos.

Însă economia se schimbă. Multiplicatorii de venituri SaaS, care au atins un vârf de 18-20x în timpul pandemiei, s-au stabilizat la niveluri care nu au mai fost văzute din 2016. Creșterea medie a veniturilor pentru companiile SaaS publice a scăzut la aproximativ 12% până la sfârșitul anului 2025. Investitorii încă nu și-au pierdut interesul pentru software, dar au început să pună o întrebare mai dificilă: unde generează inteligența artificială cu adevărat randamente?

În mod din ce în ce mai evident, răspunsul nu se află în cloud.

CAPCANA INTELIGENȚEI

Investițiile globale în inteligență artificială se estimează că vor atinge 2,5 trilioane de dolari până la sfârșitul anului 2026. Cele patru companii tehnologice americane cu cea mai mare valoare de piață sunt pe punctul de a cheltui aproximativ 725 miliarde de dolari pentru cheltuieli de capital în acest an, o creștere de 77% față de anul precedent, și cea mai mare construcție de infrastructură din istoria tehnologiei. Banii sunt direcționați în mare parte către infrastructura cloud pentru a susține centrele de date, GPU-urile și clusterelor de antrenament.

Însă cea mai mare parte a datelor operaționale din lume nu sunt generate în centre de date. Sunt generate în locații de vânzare cu amănuntul, pe pardoselile fabricilor, la sondele de petrol, în spitale, pe vase de transport maritim și de-a lungul rețelelor de energie. În aceste medii, deciziile trebuie luate în milisecunde, iar trimiterea datelor către un server îndepărtat nu este viabilă.

Îl văd constant în munca mea cu întreprinderile. O companie de petrol și gaze va cheltui luni întregi pentru a dezvolta un model predictiv pentru optimizarea forajului, apoi îl va ambala într-un fișier de date imens și îl va trimite la un site îndepărtat, sperând că va funcționa. Un retailer va dezvolta inteligență artificială pentru gestionarea stocurilor, doar pentru a descoperi că implementarea acesteia în mii de magazine este o problemă complet diferită față de construirea modelului în sine.

Inteligența este, în esență, ținută prizonieră în cloud. Lumea fizică nu așteaptă un tur-retur.

UNDE SE DUC BANII CU ADEVĂRAT

Jensen Huang o numește “inteligență fizică“. Qualcomm (QCOM ) o prezintă ca inteligență artificială la margine, devenind esențială. Când două companii care, probabil, înțeleg cel mai bine economia hardware-ului de inteligență artificială indică în aceeași direcție, merită să acordăm atenție.

Acest schimbare se întâmplă deja pe teren. Întreprinderile din sectoarele petrol și gaze, automotive, vânzare cu amănuntul și industriale rulează deja sarcini de inteligență artificială la margine. Știu că inteligența artificială la margine funcționează, dar se luptă cu modul de a o extinde. Gestionarea a mii de implementări în medii și hardware diverse și actualizarea modelelor în teren fără a perturba operațiunile reprezintă o provocare uriașă.

Cazul de investiții este simplu: atunci când inteligența artificială trebuie să funcționeze autonom, inspectând produse pe o linie de producție, gestionând producția de energie la o fermă eoliană, coordonând sisteme autonome într-o rețea de logistică – ea trebuie să ruleze acolo unde se întâmplă acțiunea.

DE LA APLICAȚII LA AGENȚI

Există o altă schimbare care se întâmplă sub povestea infrastructurii, și aceasta s-ar putea dovedi a fi și mai importantă.

Agenții schimbă rigiditatea tradițională a aplicațiilor pentru întreprinderi. Un agent nu este un cod static care face o singură lucrare. Este un sistem care poate raționa, interpreta date nestructurate și lua decizii fără a fi programat explicit pentru fiecare scenariu. În loc de a construi o aplicație personalizată pentru a monitoriza calitatea pe o linie de producție, implementați un agent care interpretează fluxuri video, identifică defecte și semnalează probleme, adaptându-se pe măsură ce condițiile se schimbă. În loc de a codifica un sistem de întreținere predictivă de la zero pentru fiecare tip de echipament, implementați un model de raționament care procesează datele senzorilor și ia decizii în timp real.

Atunci când a durat ani și echipe de dezvoltatori pentru a construi aplicații la margine, agenții pot reduce dramatic acest calendar.

DE CE NU ESTE ATÂT DE SIMPLU

Însă, ca în majoritatea cazurilor, diavolul se ascunde în detalii. Când un agent de inteligență artificială personal face o greșeală, trimite un e-mail ciudat. Când un agent industrial face o greșeală, poate opri o linie de producție sau crea un pericol pentru siguranță. Aceeași calitate care face agenții de inteligență artificială flexibili și puternici este exact ceea ce face întreprinderile să fie precaute atunci când îi implementează în medii critice pentru siguranță.

Sensibilitatea proprietății intelectuale este uluitoare. O companie de servicii energetice care a cheltuit un deceniu pentru a colecta date operaționale și a construi un sistem de optimizare a forajului autonom a creat ceva de neînlocuit. Dacă acest agent este compromis, un concurent efectiv dobândește cunoștințe instituționale de ani de zile peste noapte. Actul de reziliență cibernetică al UE și cadrele NIST în evoluție se mișcă pentru a aborda aceste riscuri, dar infrastructura tehnologică pentru a impune garduri la margine este încă în construcție.

Securitatea și guvernanța nu sunt caracteristici pentru era inteligenței artificiale la margine. Sunt fundația.

URMĂTOAREA CONSTRUCȚIE DE INFRASTRUCTURĂ

Fiecare eră majoră de calculatoare a fost definită de o construcție de infrastructură. Era calculatorului personal a construit rețele locale și desktopuri. Era cloud-ului a construit centre de date și platforme SaaS. Era inteligenței artificiale construiește infrastructura pentru a rula inteligență în lumea fizică.

Companiile și investitorii care recunosc această schimbare devreme vor fi poziționați pentru următorul deceniu. Acest lucru înseamnă nu doar a investi în capacitatea de inteligență artificială, ci și în infrastructura de orchestrare, securitate și implementare care transformă un model capabil într-un sistem industrial fiabil.

Valoarea nu se află în următorul chatbot sau în următorul model găzduit în cloud. Se află în infrastructura care face inteligența artificială operațională la scară în fabrică, în câmpul petrolier, în rețeaua de vânzare cu amănuntul și peste tot unde lumea fizică generează date care nu pot aștepta.

Undeva, în acest moment, o altă companie stă acolo unde a stat acel producător auto, cu o aplicație strălucită care rulează în câteva locații, privind în prăpastia dintre pilot și scară. Cei care vor podi această prăpastie vor construi șanțurile competitive ale următorului deceniu.