Чи ми перебуваємо в бульбульці штучного інтелекту? Чіткий погляд на інфраструктуру проти гіпу

Зростання штучного інтелекту спровокувало масові інвестиції, швидку інновацію та інтенсивну публічну увагу. Ці умови майже неминуче викликають знайому питання: чи ми перебуваємо в бульбульці штучного інтелекту?

Це справедлива турбота. Періоди технологічного збудження часто були слідовані болісними корекціями, особливо коли очікування випереджають фундаментальні показники. Але відповідь на це питання вимагає розрізнення видимої гіпу від менш видимих систем під нею та ґрунтування дискусії в історії, економіці та реаліях інфраструктурного рівня, який насправді живить штучний інтелект.

Коли ви це робите, картина виглядає набагато більш нюансованою, ніж це пропонує нарратив бульбульки.

1. Ключова відмінність: Інфраструктура проти застосунків

Більшість розмов про “бульбульку штучного інтелекту” зосереджуються на тому, що люди бачать на рівні застосунків. Це включає в себе заголовні круги фінансування компаній, таких як OpenAI, Anthropic і xAI, з швидкими фінансовими оголошеннями, які приходять лише через кілька місяців. Потім є вірусні демонстрації агентів штучного інтелекту, які насичують соціальні потоки, та загальні заяви про штучний інтелект загального призначення або трильйонні результати, ще до того, як доходи встигають наздогнати.

Цей рівень галузі рухається швидко, оскільки він керується історіями, очікуваннями та інвесторською психологією. Компанії-застосунки можуть раптово набувати уваги так само швидко, як і втрачати її. Наративи часто розширюються швидше, ніж фундаментальні показники бізнесу, і оскільки це є найбільш видимою частиною економіки штучного інтелекту, воно стає стандартною точкою відліку для заяв про те, що весь сектор перегрітий.

Але інфраструктура обчислювальних ресурсів працює в цілком іншій реальності, керованій фізикою, економікою та жорсткими обмеженнями потужності.

Інфраструктура обчислювальних ресурсів формується вимірюваними силами: графічні процесори, які генерують годинний дохід шляхом виконання завдань штучного інтелекту, наявність і вартість енергії, темп будівництва центрів даних, зростаючі вимоги до навчання та висновків при зростанні моделей. Використання, а не настрій, визначає, чи працює цей рівень.

Де застосунки піднімаються і падають на основі сприйняття, інфраструктура закріплена в тривалому попиті. Це пояснює, чому інфраструктурний рівень не поводиться як типовий бульбульковий активний клас. Він поводиться більше як енергетична мережа під час електрифікації або волокно під час інтернет-буму. Це фундаментальна система, чия крива попиту керується технологічним прогресом, а не капризами інвесторів.

2. Що насправді показує історія

Дивлячись на попередні загальні технології, ми бачимо послідовну та повторювану закономірність: великі технологічні зрушення починаються з величезного сплеску інвестицій в інфраструктуру, ще до того, як продуктивні вигоди з’являються в економіці.

Залізниці вимагали величезних попередніх капіталовкладень десятиліттями раніше, ніж вони трансформували комерцію. Електрика вимагала дорогих будівництв мережі ще до того, як фабрики могли повністю реорганізуватися навколо електричної потужності. Телекомунікаційні мережі, інфраструктура інтернету, мобільні мережі та хмарні обчислення всі слідували цій же траєкторії. У кожному випадку інфраструктурні витрати спочатку сплеснули, тоді як продуктивні поліпшення відстали.

Ззовні ці періоди часто виглядали як бульбульки. У ретроспективі вони були фазами установки. Необхідні, капіталомісткі будівництва, які заклали основу для десятиліть економічного зростання.

Ця широко поширена діаграма Goldman Sachs ілюструє це явище чітко:

Інфраструктурні інвестиції сплескують за роки до того, як продуктивні вигоди стануть вимірюваними. Штучний інтелект сьогодні слідує цій же кривій майже точно.

Багато сучасної інфраструктури штучного інтелекту будується компаніями, які фундаментально відрізняються від тих, що були в епоху доткомів. Під час кінця 1990-х років багато високооцінених інтернет-компаній мали мало або жодного доходу. На відміну від цього, найбільші сили, які стоять за поточним сплеском інфраструктури штучного інтелекту, такі як Microsoft, Google, Meta та Amazon, є високорентабельними фірмами з величезними, повторюваними потоками грошей від встановлених бізнесів, таких як хмарні обчислення, реклама та корпоративне програмне забезпечення.

Їх витрати на штучний інтелект у великому ступені фінансуються операційними прибутками, а не спекулятивним боргом. Ця відмінність має значення. Вона суттєво знижує системну хиткість і переформулює поточні капіталовкладення не як безрозсудну надмірність, а як свідомі довгострокові інвестиції.

3. Попит на обчислювальні ресурси є структурним, а не настройовим

Що робить поточний цикл штучного інтелекту винятково стійким, так це те, що попит на обчислювальні ресурси не керується в першу чергу ентузіазмом щодо розповідей. Він керується технічними вимогами, які продовжують розширюватися незалежно від ринку настрою.

• “Податковий збір думок”: Нові моделі штучного інтелекту не просто повертають відповіді, а фактично думають через тисячі можливостей, перш ніж відповісти. Це створює нову реальність, в якій одна команда користувача може спожити 100-кратну потужність традиційного пошуку.

• Виробництво синтетичних даних: У нас ефективно закінчилися високоякісні дані людини для навчання. Щоб продовжувати покращуватися, флоти графічних процесорів тепер працюють 24/7 просто для написання навчальних даних для наступного покоління моделей.

• Суверенна інфраструктура: Уряди тепер купують обчислювальні ресурси для національної безпеки, як вони купують енергетичні резерви або системи оборони. Це створює величезний, постійний фундамент попиту, який імунний до ринку настрою.

Ці сили існують незалежно від того, як стартапи штучного інтелекту оцінюються в будь-якому кварталі. Навіть під час ринку відступу використання графічних процесорів залишається високим, оскільки самі робочі процеси продовжують зростати в складності та об’ємі.

Ця інфраструктура є осяжною тим способом, яким багато спекулятивних бульбульок не були. Графічні процесори, сервери, центри даних, енергетична інфраструктура та розгорнуті застосування штучного інтелекту є реальними активами, які вже доставляють вимірювані продуктивні вигоди. На відміну від багатьох концепцій доткомів, які були років від практичного використання, системи штучного інтелекту вже вбудовані в робочі процеси програмного забезпечення, дослідження, підтримку клієнтів, дизайн, логістику та прийняття рішень.

Є також конкурентна динаміка, яка діє за межами ринків. Штучний інтелект став стратегічною “гонкою озброєння” між компаніями та країнами. Уряди та корпорації не можуть просто відмовитися від інвестицій без ризику довгострокової конкурентоспроможності. Відставання в обчислювальних ресурсах все частіше означає відставання в інноваціях, привабливості талантів та доступі до капіталу.

4. Бульбулька чи точка інфлексії?

Деякі економісти розрізняють два типи бульбульок. Фінансові бульбульки залишають мало після того, як вони луснуть. Бульбульки інфлексії, з іншого боку, прискорюють будівництво фундаментальної інфраструктури, яка постійно змінює економічний ландшафт, навіть якщо капітал неправильно розподіляється по дорозі.

Залізниці, електрифікація та рання інтернет-епоха всі виявляли елементи спекулятивного надмірності. Однак вони також змінили суспільство незворотним чином. Марнотратство не скасувало прогрес.

Цикл штучного інтелекту показує характеристики бульбульки інфлексії. Там, безумовно, є гіп у краях, і деякі інвестиції провалилися. Але інфраструктура, яка будується, реальна, тривала та все частіше необхідна. Навіть коли оцінки стискаються, ринок консолідується, а конкретні застосування провалюються, підляжуча інфраструктура залишається.

5. Людська проблема недооцінки

Нарешті, існує повторювана тенденція недооцінювати глибокий вплив нових технологій на повсякденне життя. Лише 18 місяців тому більшість громадськості була представлена штучному інтелекту через інструменти, такі як ChatGPT. Сьогодні для багатьох працівників знань важко уявити роботу без допомоги штучного інтелекту.

Ця зміна відбулася надзвичайно швидко, і вона все ще на ранній стадії.

З цієї точки зору, названня цього бульбулькою штучного інтелекту пропускає більшу точку. Те, що ми спостерігаємо, виглядає менше, як спекулятивне надмірність, відірване від реальності, і більше, як заплутана, капіталомістка фаза установки продуктивної революції, яка вже відбувається.

Публічна настрій буде коливатися. Ціни будуть виправлятися. Інфраструктура та інновації, які вона дозволяє, залишаються.