Как ИИ может разориться и выжить, как и интернет

Продолжающиеся драматические колебания рынка среди технологических гигантов, работающих на ИИ, с публичными компаниями, потерявшими более $1 триллиона в оценке за менее чем месяц, четко показывают, что оценки оторваны от фундаментальных показателей. Однако настоящий вопрос, который следует задать сейчас, не когда лопнет пузырь, а как отрасли можно ответственно снизить пузырь и подготовиться к ИИ будущего.

За последние несколько лет ИИ стал синонимом больших оценок, неограниченной масштабируемости и чувства, что никто не может конкурировать с самыми большими игроками. Но техническая реальность изменилась и указывает на другой тип будущего для ИИ: настоящие деньги не в огромных дорогих моделях ИИ, которые однажды окупятся в виде высоких доходов. Все больше и больше ценность ИИ будет в том, как он интегрируется и используется для получения прибыли для бизнеса, с учетом того, что модели ИИ должны стать дешевле, а не более дорогими. Миф о сингулярности закончился. Масштабalone больше не дает скачкообразных доходов. Выполнение, распространение и экосистема теперь важнее, чем размер модели.

Корректировка ожиданий до этой новой реальности позволит растущему пузырю ИИ медленно снизиться, а не лопнуть и нанести ущерб экономике и финансовым рынкам, как это было во время кризиса доткомов четверть века назад.

В 90-х годах отрасль технологий предполагала, что интернет может и будет делать все; и что все, что построено на интернете, будет, по своей природе, успешным. Они были ошибочны, и пузырь действительно лопнул – но интернет выжил. Кризис показал, что успех в интернете не только в технологии – интернете – но и в способности разрабатывать умные и эффективные применения, продукты и оборудование. Интернет не выиграл только на протоколах. Он выиграл, когда браузеры, сети доставки контента и экосистемы разработчиков сделали его пригодным для использования.

Amazon выжил и продолжает процветать, в то время как Pets.com потерпел неудачу, потому что у него никогда не было прибыльного способа обработки доставки корма для собак, задачи, которую упустили из виду из-за заманчивой идеи о том, что они смогут иметь клиентов по всей стране благодаря появлению интернета.

Именно там, где сейчас находится Большой ИИ, погруженный в мечты и ожидания о будущем технологии. Нет сомнений в том, что это самая удивительная технология, которую мы имеем сегодня. Но модели ИИ – это только основа, не ответы сами по себе, и, конечно, не то место, где будут оставаться деньги и ценность. На самом деле архитектуры трансформера и диффузии, которые лежат в основе большинства генеративных моделей ИИ, являются открытыми; оптимизационные рамки открыты; вычислительная мощность становится все более доступной. Баррикада больше не является теоретическим знанием. Это ремесло построения надежных систем и интеграции их в существующие творческие и производственные процессы, что определит, кто выиграет. Эти продукты и услуги также больше не требуют от инвесторов выделять триллионы долларов. Я знаю это из своего собственного опыта. Наша команда в Иерусалиме построила открытую модель аудио-видео для создания видео ИИ примерно за одну десятую стоимости тех, которые производятся лидерами рынка, и которая генерирует более длинные непрерывные сцены, часто с более высоким разрешением и скоростью. Это было достигнуто примерно за $100 миллионов, а не миллиардов. Наша история показывает, что современный прогресс ИИ меньше связан с секретной подливкой и больше с дисциплинированным инжинирингом.

Как и в случае с интернетом, те, кто выживет, будут теми, кто использует ИИ для лучших применений, аппаратных приложений, продуктов и услуг. Правда, что именно те, которые трудно предсказать. В начале 90-х годов, когда люди использовали AOL или Prodigy, никто не мог представить Gmail.

Однако, в отсутствие силы предвидения, есть умные вопросы, которые следует задать на пути, чтобы направить отрасль ИИ и ее инвесторов работать так, чтобы они могли медленно и постепенно снизить пузырь, одновременно строя экономику будущего.

Инвесторы, включая венчурных капиталистов и пенсионные фонды, которые вкладывают деньги в компании ИИ, должны спросить, какая именно ценность создается. Миллиарды долларов были вложены в исследования в крупных технологических компаниях для построения ИИ, который в конечном итоге легко воспроизводился в других местах. Огромные бюджеты ИИ не гарантируют уникальную интеллектуальную собственность, пользовательскую блокировку или оборонительную экономику. Теперь инвесторы должны оценить, как компании строят, оптимизируют и интегрируют модели в реальные рабочие процессы клиентов, создавая фактические продукты и услуги. Инвесторы должны спросить о таких показателях, как экономика по рабочей нагрузке при рассмотрении приложений ИИ.

Это, а не просто таланты или проприетарная природа модели, являются ключевыми элементами ценности. Также важно понять ценность открытых моделей. Они часто превосходят закрытые API, потому что исследователи и разработчики могут адаптировать их локально. Это принятие складывается в ров вокруг компании или продукта, помогая гарантировать прибыль и успех.

И инвесторы, и предприниматели, обеспокоенные эффективным использованием капитала, должны отступить и оценить реальную стоимость ИИ и всех связанных с ним компонентов; они часто завышены и выше, чем необходимо. Общий подход должен заключаться в том, что затраты на оборудование волатильны, поэтому проектирование ИИ не должно зависеть от какого-либо конкретного устройства или оборудования. Ценность и то, что отличает компанию, – это ее пропускная способность за доллар, а не скидки поставщиков в пользу определенного типа оборудования. Оборонительная способность расходов на ИИ теперь лежит в оптимизации инфраструктуры, проприетарных данных и глубине интеграции. Предприниматели с хорошими идеями для решений, которые тщательно создают или используют модели с учетом этой производительности, выиграют над теми, кто стремится к огромным моделям, которые можно будет масштабировать для различных потенциальных применений. Еще одним плюсом является предложение открытых вариантов развертывания для студий и платформ, которые не могут полагаться на удаленный API для реальных опытов.

Пolicymakers и отрасль также должны подумать более логично о регулировании. Прогресс был медленным в этих областях и фокусируется в основном на моделях фронтира, работающих на больших устройствах; это больше не практический подход. Импульс неуклонно движется к тому, чтобы такие модели могли работать на потребительских устройствах, что делает регулирование моделей самих по себе невозможным. Открытая природа многих моделей представляет еще одну грозную задачу для текущего подхода к регулированию. Снова правильный подход заключается в том, чтобы сосредоточиться на развертывании через приложения и продукты и разработать нормативные рамки вокруг них для различных отраслей, а не общих политик о моделях. Цель должна заключаться в регулировании приложений и секторов, с стандартами для происхождения, систем безопасности в продуктах и раскрытия синтетических медиа. История 90-х и начала 2000-х годов еще раз держит мудрый урок на эту концепцию: дело против популярной музыкальной компании Napster не ограничила обмен файлами per se — эта технология только выросла и стала намного быстрее, в конечном итоге приведя к потоковому вещанию – но сосредоточилась на ответственной реализации технологии на платформе. (Даже через банкротство Napster на самом деле смогла удержаться как бренд, изменив способ реализации своей технологии, и была куплена за более $200 миллионов ранее в этом году.)

В итоге, рынок будет консолидироваться вокруг нескольких объединенных многомодальных моделей ИИ, которые могут быть дистиллированы для эффективности и адаптированы для различных применений. Все заинтересованные стороны должны уделять гораздо больше внимания приложениям и фактической бизнес-ценности, которую ИИ может принести, и не теряться в обещаниях моделей самих по себе. Отрасль инфлирует быстрее, чем создает ценность. Будет ли это заканчиваться драматической коррекцией – подобной раннему интернет-пузырю – открыто для обсуждения. Но ясность сейчас означает устойчивость позже.