Ledakan pelaburan kecerdasan buatan sedang dibandingkan dengan gelembung dot-com awal tahun 2000-an, dengan pemerhati industri teknologi membangkitkan kebimbangan mengenai perbelanjaan yang tidak mampan dan pulangan yang meragukan. Sementara syarikat teknologi utama mencurahkan berbilion-bilion ke dalam infrastruktur AI dan syarikat permulaan, perbincangan komuniti mendedahkan skeptisisme yang semakin meningkat tentang daya maju jangka panjang model perniagaan AI semasa.
Gema Era Dot-Com
Veteran industri teknologi melihat corak yang biasa muncul. Pembinaan besar-besaran pusat data untuk latihan AI mencerminkan pengembangan berlebihan yang mencirikan ledakan internet lewat 1990-an. Pada masa itu, syarikat seperti Nortel dan banyak syarikat permulaan membakar wang pelabur sebelum runtuh, meninggalkan bangunan pejabat kosong dan opsyen saham yang tidak bernilai. Perbelanjaan infrastruktur AI hari ini mengikuti trajektori yang serupa, dengan syarikat melabur besar-besaran dalam kluster GPU dan kuasa pengkomputeran tanpa laluan yang jelas ke arah keuntungan.
Perbandingan ini melangkaui corak perbelanjaan sahaja. Seperti gelembung dot-com, pelaburan AI semasa didorong lebih oleh ketakutan terlepas peluang daripada asas perniagaan yang kukuh. Syarikat membuat pertaruhan besar pada keupayaan AI yang mungkin tidak menjadi kenyataan secepat atau menguntungkan seperti yang dijanjikan.
Perbandingan Gelembung - Dot-Com vs. AI:
- Dot-Com (1990s-2000s): Pembinaan berlebihan ruang pejabat, kegagalan syarikat permulaan, opsyen saham yang tidak bernilai
- AI (2020s): Pembinaan berlebihan pusat data, kos pengkomputeran yang tinggi, model hasil yang tidak pasti
- Perbezaan Utama: Pemimpin AI semasa ( Google , Microsoft , Apple ) mempunyai perniagaan teras yang menguntungkan untuk menyerap kerugian
Masalah Keuntungan
Walaupun terdapat gembar-gembur mengenai kecerdasan buatan, banyak syarikat AI bergelut dengan apa yang dipanggil oleh orang dalam industri sebagai ekonomi unit yang teruk - penerangan kasar tetapi tepat tentang ketidakupayaan mereka untuk menjana keuntungan yang mampan. Kos untuk melatih dan menjalankan model bahasa besar kekal tinggi secara astronomi, sementara aliran hasil kekal tidak pasti.
Malah aplikasi AI yang berjaya sering berfungsi sebagai alat produktiviti yang mahal daripada pengubah perniagaan yang revolusioner. Ramai pengguna mendapati AI membantu untuk tugas-tugas kecil seperti menulis skrip atau sumbang saran idea, tetapi utiliti ini tidak membenarkan pelaburan besar yang sedang dibuat. Jurang antara nilai praktikal AI semasa dan potensi teorinya terus melebar ketika syarikat membelanjakan lebih banyak untuk pembangunan dan infrastruktur.
Kebimbangan Utama Pelaburan AI:
- Pembinaan infrastruktur GPU yang mengingatkan kepada pengembangan berlebihan era dot-com
- Kos latihan dan inferens yang tinggi untuk model bahasa besar
- Laluan yang tidak jelas kepada keuntungan bagi kebanyakan syarikat permulaan AI
- Jurang antara utiliti praktikal AI dan pelaburan yang besar-besaran
Dinamik Pasaran dan Cabaran Masa
Gelembung AI semasa berbeza daripada gelembung teknologi sebelumnya dalam satu cara penting: pemain utama sudah merupakan syarikat yang menguntungkan dengan aliran hasil yang pelbagai. Tidak seperti syarikat permulaan dot-com tulen, syarikat seperti Microsoft , Google , dan Apple boleh menyerap kerugian AI melalui perniagaan sedia ada mereka. Walau bagaimanapun, ini tidak menghapuskan risiko sepenuhnya.
Pembinaan besar-besaran pusat data mengingatkan saya pada tempoh masa itu. Ya, semuanya akan runtuh.
Cabaran terletak pada masa. Gelembung pasaran boleh berterusan lebih lama daripada yang dicadangkan oleh analisis rasional, menjadikannya sukar bagi pelabur untuk mengetahui bila hendak keluar. Ahli ekonomi terkenal John Maynard Keynes pernah memerhatikan bahawa pasaran boleh kekal tidak rasional lebih lama daripada pelabur boleh kekal mampu - prinsip yang terpakai secara langsung kepada kitaran pelaburan AI semasa.
Cabaran Masa Pasaran:
- Prinsip Keynes : Pasaran boleh kekal tidak rasional lebih lama daripada pelabur boleh kekal berpelarut
- Sukar untuk meramalkan masa tepat gelembung akan pecah
- Syarikat teknologi utama boleh menampung kerugian AI melalui aliran hasil sedia ada
- Syarikat AI swasta lebih terdedah kepada pemotongan pembiayaan
Aplikasi Dunia Sebenar vs Gembar-gembur
Walaupun alat AI telah menemui kes penggunaan tulen, aplikasi praktikalnya sering tidak memenuhi janji transformatif yang dibuat oleh syarikat dan pelabur. Ramai profesional menggunakan AI sebagai enjin carian yang canggih atau pembantu penulisan, tetapi aplikasi ini tidak memerlukan sumber pengkomputeran besar yang sedang dibina oleh syarikat.
Ketidakselarasan antara keupayaan AI semasa dan infrastruktur yang sedang dibina untuk menyokongnya mencadangkan masalah lebihan kapasiti yang ketara. Apabila gelembung akhirnya mengempis, kebanyakan perkakasan mahal ini mungkin terbiar atau digunakan semula untuk tugas pengkomputeran lain pada sebahagian kecil daripada kos asalnya.
Melihat ke Hadapan
Gelembung pelaburan AI berkemungkinan akan mengikuti corak gelembung teknologi sebelumnya: euforia awal, diikuti dengan pemeriksaan realiti, kemudian pembetulan yang memisahkan teknologi yang benar-benar berguna daripada konsep yang terlalu digembar-gemburkan. Persoalannya bukan sama ada AI akan terus berguna - ia hampir pasti akan - tetapi sama ada tahap pelaburan semasa dan penilaian syarikat mencerminkan jangkaan realistik tentang kesan ekonomi jangka pendek AI.
Pelabur dan syarikat pintar sudah bersiap sedia untuk pembetulan akhirnya dengan memberi tumpuan kepada aplikasi AI praktikal dengan kes perniagaan yang jelas daripada mengejar kitaran gembar-gembur terkini. Mereka yang terselamat daripada gelembung ini berkemungkinan akan menjadi mereka yang membina perniagaan mampan berdasarkan keupayaan sebenar AI daripada potensi teorinya.
Rujukan: Pluralistic: The real (economic) AI apocalypse is nigh (27 Sep 2023)