AI จะล้มเหลวและรอดเหมือนอินเทอร์เน็ต

การเปลี่ยนแปลงของตลาดที่น่าตื่นตะลึงในหมู่บริษัทเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยบริษัทที่มีการซื้อขายสาธารณะสูญเสียมูลค่ามากกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ ในการประเมินมูลค่าภายในเวลาไม่ถึงหนึ่งเดือน ทำให้เห็นได้ชัดว่าการประเมินมูลค่าไม่เกี่ยวข้องกับปัจจัยพื้นฐาน แต่คำถามที่แท้จริงที่ควรถามในขณะนี้ไม่ใช่ว่าเมื่อไหร่ฟองสบู่จะแตก แต่คือว่า ngànhอุตสาหกรรมสามารถลดฟองสบู่ได้อย่างรับผิดชอบและเตรียมพร้อมสำหรับ AI ในอนาคตได้อย่างไร

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา AI ได้กลายเป็นสิ่งที่เกี่ยวข้องกับมูลค่าที่สูงมาก การขยายตัวที่ไม่มีขอบเขต และความรู้สึกที่ว่าไม่มีใครสามารถแข่งขันกับผู้เล่นที่ใหญ่ที่สุดได้ แต่ความเป็นจริงทางเทคนิคได้เปลี่ยนแปลงไปและชี้ให้เห็นว่าอนาคตของ AI จะเป็นอย่างไร: เงินจริงไม่ได้อยู่ในโมเดล AI ที่มีราคาแพงมากซึ่งอาจให้ผลตอบแทนในอนาคต แต่เงินจริงจะอยู่ใน cáchที่ AI ถูกนำมาใช้และสร้างมูลค่าให้กับธุรกิจ โดยพิจารณาว่าโมเดล AI ที่มีราคาแพงไม่จำเป็นต้องมีราคาแพง แต่ควรจะถูกและสามารถใช้งานได้จริง ความเชื่อเรื่องสิงคูลาริตี้จบสิ้นแล้ว การขยายตัวเพียงอย่างเดียวไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่ดีแล้ว การดำเนินการ การกระจาย และระบบนิเวศมีความสำคัญมากกว่าขนาดของโมเดล

การปรับเปลี่ยนความคาดหวังให้เข้ากับ现実ใหม่นี้จะช่วยให้ฟองสบู่ AI ที่กำลังเติบโตสามารถลดลงอย่างช้าๆ แทนที่จะแตกและก่อให้เกิดความเสียหายต่อเศรษฐกิจและตลาดการเงินเหมือนกับฟองสบู่อินเทอร์เน็ตเมื่อ 25 ปีที่แล้ว

ในช่วงปี 1990 อุตสาหกรรมเทคโนโลยีถือว่าอินเทอร์เน็ตสามารถทำทุกอย่างและทุกสิ่งที่สร้างขึ้นบนอินเทอร์เน็ตจะสำเร็จโดยธรรมชาติ แต่พวกเขาพบว่าไม่ถูกต้องและฟองสบู่ก็แตก แต่อินเทอร์เน็ตก็รอด เพราะความสำเร็จออนไลน์ไม่ได้มาจากเทคนิคพื้นฐานเท่านั้น แต่ยังมาจากความสามารถในการพัฒนาใช้งานที่ชาญฉลาดและผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพ อินเทอร์เน็ตไม่ได้ชนะด้วยโปรโตคอลเท่านั้น แต่ชนะเมื่อบราวเซอร์ เครือข่ายการกระจายเนื้อหา และระบบนิเวศของนักพัฒนา ทำให้สามารถใช้งานได้จริง

Amazon รอดและยังคงเติบโตได้ แต่ Pets.com ล้มเหลว เพราะไม่มีวิธีการจัดส่งอาหารสัตว์เลี้ยงที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นความท้าทายที่ถูกมองข้ามไปโดยความคิดที่ว่าจะสามารถมีลูกค้าได้ทั่วประเทศโดยใช้อินเทอร์เน็ต

นั่นคือที่ที่ Big AI อยู่ในปัจจุบัน ซึ่งถูกดูดด้วยความฝันและความคาดหวังเกี่ยวกับศักยภาพในอนาคตของเทคโนโลยี ไม่มีข้อสงสัยว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่น่าประทับใจที่สุดในปัจจุบัน แต่โมเดล AI เป็นเพียงเทคนิคพื้นฐานเท่านั้น ไม่ใช่คำตอบและไม่ใช่ที่ที่จะมีมูลค่าและเงิน โมเดลทรานส์ฟอร์เมอร์และการกระจายตัวซึ่งเป็นพื้นฐานของ AI ที่สร้างสรรค์เปิดให้ใช้งานแล้ว ระบบการเพิ่มประสิทธิภาพเปิดให้ใช้งานแล้ว และพลังการประมวลผลสามารถเข้าถึงได้ง่ายขึ้น อุปสรรคไม่ใช่เรื่องของทฤษฎีแล้ว แต่เป็นเรื่องของการสร้างระบบที่เชื่อถือได้และรวมเข้ากับกระบวนการผลิตและสร้างสรรค์ที่มีอยู่แล้ว ซึ่งจะกำหนดว่าใครจะสำเร็จ สินค้าและบริการเหล่านี้ไม่ต้องการให้นักลงทุนจ่ายเงินหลายพันล้านดอลลาร์แล้ว

เช่นเดียวกับอินเทอร์เน็ต ผู้ที่รอดจะเป็นผู้ที่ใช้ AI สำหรับกรณีการใช้งานที่ดีที่สุด การใช้งานฮาร์ดแวร์ ผลิตภัณฑ์ และบริการ ที่จริงแล้วไม่ทราบว่าสิ่งเหล่านั้นจะเป็นอะไร แต่ไม่ต้องมีพลังแห่งการทำนายเพื่อถามคำถามที่ชาญฉลาดระหว่างทางเพื่อชี้นำให้อุตสาหกรรม AI และนักลงทุนทำงานเพื่อทำให้ฟองสบู่ลดลงอย่างช้าๆ ในขณะเดียวกันก็สร้างเศรษฐกิจในอนาคต

นักลงทุน รวมถึงนักลงทุนร่วมและกองทุนบำนาญที่ลงทุนในบริษัท AI ต้องถามว่ามูลค่าใดที่ถูกสร้างขึ้นจริงๆ เงินหลายพันล้านดอลลาร์ถูกใช้ในการวิจัยในบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่เพื่อสร้าง AI ที่สามารถทำซ้ำได้ในที่อื่นง่ายๆ งบประมาณ AI ที่มากไม่ได้รับประกันการสร้างทรัพย์สินทางปัญญา การล็อกผู้ใช้ หรือเศรษฐกิจที่สามารถป้องกันได้ นักลงทุนควรประเมินว่าบริษัทต่างๆ สร้าง โมเดล AI และรวมเข้ากับกระบวนการทำงานจริงของลูกค้าเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์และบริการที่แท้จริง นักลงทุนควรขอข้อมูลเช่นเศรษฐกิจต่อการทำงานเมื่อดูแอปพลิเคชัน AI

สิ่งเหล่านี้ ไม่ใช่แค่ความสามารถหรือลักษณะเฉพาะของโมเดล AI เท่านั้น แต่เป็นองค์ประกอบสำคัญของมูลค่า นอกจากนี้ยังสำคัญที่จะเข้าใจคุณค่าของโมเดล AI ที่เปิดให้ใช้งาน ซึ่งสามารถปรับให้เหมาะสมและใช้ได้ในที่อื่นได้ การนำไปใช้จะสร้างความได้เปรียบให้กับบริษัทหรือผลิตภัณฑ์ และช่วยให้รับประกันผลกำไรและความสำเร็จ

ทั้งนักลงทุนและผู้ประกอบการที่ต้องการใช้เงินทุนอย่างมีประสิทธิภาพควรหยุดและประเมินต้นทุนจริงของ AI และส่วนประกอบที่เกี่ยวข้อง ซึ่งมักจะสูงเกินไปและมากกว่าที่จำเป็น แนวทางทั่วไปควรเป็นว่าต้นทุนฮาร์ดแวร์ไม่แน่นอน ดังนั้นการออกแบบ AI ไม่ควรพึ่งพาอุปกรณ์หรือฮาร์ดแวร์ใดๆ โดยเฉพาะ คุณค่าและความแตกต่างของบริษัทคือการผลิตต่อดอลลาร์ ไม่ใช่ส่วนลดจากผู้ขายที่ชื่นชอบฮาร์ดแวร์ใดๆ การป้องกันการใช้จ่าย AI ในปัจจุบันอยู่ที่การเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐาน การรวบรวมข้อมูลที่เป็นเอกลักษณ์ และความลึกของการรวมเข้าด้วยกัน ผู้ประกอบการที่มีแนวคิดที่ดีสำหรับโซลูชันที่ใช้โมเดล AI โดยคำนึงถึงประสิทธิภาพสิ้นสุดแล้วจะชนะมากกว่าผู้ที่ต้องการสร้างโมเดล AI ใหญ่ๆ ที่สามารถปรับขนาดสำหรับการใช้งานที่แตกต่างกันในอนาคต

ผู้กำหนดนโยบายและอุตสาหกรรมต้องคิดเกี่ยวกับการกำกับดูแลในทางที่มีเหตุผลมากขึ้น ความคืบหน้าในด้านนี้ช้าและเน้นไปที่โมเดล AI ที่ใช้ฮาร์ดแวร์ขนาดใหญ่ ซึ่งไม่ใช่วิธีการที่เป็นไปได้ในปัจจุบัน โมเมนตัมอยู่ที่โมเดล AI ที่สามารถทำงานบนอุปกรณ์ของผู้บริโภค ทำให้การกำกับดูแลโมเดล AI เองเป็นเรื่องที่ไม่สามารถทำได้ ลักษณะที่เปิดกว้างของโมเดล AI มากมายนำเสนอความท้าทายที่ยิ่งใหญ่สำหรับแนวทางปัจจุบันในการกำกับดูแล อีกครั้ง แนวทางที่ถูกต้องคือการมุ่งเน้นไปที่การนำไปใช้ในการใช้งานและผลิตภัณฑ์ และพัฒนากรอบการกำกับดูแลรอบๆ สิ่งเหล่านั้นสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ ไม่ใช่นโยบายที่ครอบคลุมเกี่ยวกับโมเดล AI เป้าหมายควรเป็นการกำกับดูแลการนำไปใช้และการใช้งานในภาคส่วนต่างๆ โดยมีมาตรฐานสำหรับการสืบย้อน การรักษาความปลอดภัย และการเปิดเผยข้อมูลสังเคราะห์

ข้อสรุปคือตลาดจะรวมตัวรอบๆ โมเดล AI หลายรูปแบบที่สามารถทำให้เหมาะสมและปรับให้เหมาะสมสำหรับการใช้งานต่างๆ ทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้องต้องให้ความสนใจกับการใช้งานและคุณค่าทางธุรกิจที่ AI สามารถนำมาใช้ และไม่สูญเสียตัวเองในความหวังของโมเดล AI เอง อุตสาหกรรมกำลังพองตัวเร็วกว่าที่จะสร้างมูลค่า ไม่ว่าสิ่งนี้จะสิ้นสุดด้วยการแก้ไขที่น่าตื่นตะลึงเหมือนกับฟองสบู่อินเทอร์เน็ตในช่วงแรกหรือไม่นั้นเป็นเรื่องที่ถกเถียงกัน แต่ความชัดเจนในขณะนี้หมายถึงความยืดหยุ่นในอนาคต