Praėjusį mėnesį „Nvidia“ – dirbtinio intelekto (DI) kūrėjams skirtų lustų gamintoja – rinkos kapitalizacija viršijo 5 trilijonus USD, o vėliau parengė didelę pajamų ataskaitą. Vis dėlto kankinančios baimės dėl AI žlugimo neišnyko. AI pramonės pagrindai – precedento neturintis investicijų lygis ir mažai įrodymų apie pajamas artimiausioje ateityje – išlieka. Lapkričio pabaigoje net „Nvidia“ akcijos krito, nepaisant didelių pajamų, o tai rodo, kad rinka vis dar nerimauja.
Tai kelia klausimus: ar dirbtinio intelekto žlugimas būtų nepakeičiama nelaimė? Audros debesims besikaupiant, ar ant dangaus gali nukristi sidabrinė danga? O kas, jei būtų toks dalykas kaip „geras“ AI biustas?
Paimkime blogos žinios iš kelio. Kai svarstome apie AI žlugimo galimybes, neišvengiama paralelė yra dešimtojo dešimtmečio pabaigos dot-com burbulas. 1995–2000 m. Nasdaq akcijų sudėtis pakilo 600 proc., o burbulas sprogo 2000 m. kovo mėn. Ekonomistas apskaičiavo, kad šiuolaikinio dirbtinio intelekto burbulo padidėjimas „dot-com“ lygiu sumažintų JAV vartojimą maždaug 500 mlrd. USD (1,6 proc. BVP) ir sunaikintų 8 procentus namų ūkių turto. Daugiau nei 60 procentų amerikiečių investavus į akcijų rinką, poveikis būtų jaučiamas plačiau nei per dot-com žlugimą, kai į viešąsias akcijas buvo investuota mažesnė visuomenės dalis.
Vadinamųjų „Magnificent Seven“ technologijų įmonių, kurios sudaro 37 procentus S&P 500 indekso, akcijų kainos ir rinkos kapitalizacija sumažėtų, todėl jos būtų priverstos mažinti savo AI iniciatyvas. Daugelis pradedančiųjų dirbtinio intelekto įmonių sunkiai išliks; kai kurie iš perspektyvesnių gali būti įsigyti. Dirbtinio intelekto infrastruktūros operatoriai turėtų įstrigusį turtą.
Be pramonės dominavimo JAV akcijų rinkoje, kai kurios DI ekosistemos finansavimo būdo ypatybės gali sukelti papildomą skausmą žlugimo atveju.
Viena iš tokių savybių yra „žiedinis finansavimas“. Daugelį AI įmonių finansuoja didelės technologijų įmonės, tokios kaip „Nvidia“ ar „Microsoft“, o šios dirbtinio intelekto įmonės savo ruožtu teikia pajamas „Nvidia“ ir „Microsoft“, naudodamos atitinkamai savo lustus ir debesijos paslaugas. Jei paklausa mažėja, tokios įmonės kaip „Nvidia“ nukenčia du kartus: vieną kartą prarandama investicijų į AI įmones vertė, o antra – dėl pajamų praradimo, kai mažėja mikroschemų paklausa. Be to, skolomis finansuojamos „specialios paskirties įmonės“, finansuojančios kelis duomenų centrus, kuriuose kaip užstatas siūlomos ilgalaikės „Big Tech“ įmonių nuomos sutartys, gali neįvykdyti įsipareigojimų, todėl kreditoriai gali patirti didžiulius nuostolius.
Be technologijų, taip pat susiduria komunalinių paslaugų ir energetikos įmonės, nes jos didina savo gamybos pajėgumus, kad patenkintų duomenų centrų energijos poreikį. Žlugus dirbtiniam intelektui, šie pajėgumai gali būti nepakankamai išnaudoti, o įmonės turės nurašyti finansinius duomenis, o energijos vartotojai galbūt apmokės sąskaitas.
Tiek individualiems, tiek įmonėms DI naudotojams mažėjantis mokslinių tyrimų ir plėtros biudžetas reikš, kad jiems gali tekti dirbti su gerais, bet vis dar netobulais dirbtinio intelekto modeliais. Pažadas, kad dirbtinis intelektas padidins produktyvumą, gali būti atidėtas. Lygiai taip pat susiję su saugumu ir sauga. Kai įmonės mažėja, saugos naujinimai, saugos bandymai ir įdiegtų sistemų priežiūra gali nutrūkti ir atsirasti pažeidžiamumų. Galime stebėti atleidimų iš darbo technologijų pramonėje bangą, kuri padidins jau įvykusius didžiulius atleidimus.
Tuo tarpu, skirtingai nei 2008 m. finansų krizė, kai vyriausybės galėjo imtis didžiulių paskatų, šiandien didesnis skolos ir BVP santykis apribotų politikos formuotojų galimybes gelbėti žlungančias įmones arba paremti nukentėjusias bendruomenes. Tai gali priversti imtis skausmingesnių koregavimų, įskaitant didesnį nedarbą ir platesnį nuosmukio padarinį. Žlugimas taip pat gali paskatinti dirbtinio intelekto pramonės konsolidaciją ir didesnę koncentraciją, o tai sukels antimonopolinėms institucijoms naują galvos skausmą.
Didžioji burbulo dalis yra sutelkta Jungtinėse Amerikos Valstijose, todėl biustas JAV atsidurtų nepalankioje padėtyje, palyginti su pagrindiniu konkurentu dirbtinio intelekto lenktynėse: Kinija. Europos Sąjungoje, nors jos investicijos į dirbtinį intelektą yra ribotos, yra daugiau reguliavimo ir balansų. Kitaip tariant, dirbtinio intelekto žlugimas gali iš esmės pakeisti pasaulinę galios pusiausvyrą, o JAV būtų grynoji pralaimėtoja.
Tačiau toliau apsvarstykime penkis būdus, kaip biustas gali duoti netikėtos naudos.
Pirma, net ir esant įvairioms AI bumo finansavimo formoms, didžioji dalis lėšų buvo finansuojama iš technologijų įmonių, turinčių sveiką balansą. Tai reiškia, kad mažesnė tikimybė, kad bankrotas sukels platų finansinį žlugimą.
Beje, AI ekonomika yra trapi. Harvardo universiteto ekonomistas Jasonas Furmanas apskaičiavo, kad be AI investicijų JAV ekonomika per pirmąjį metų pusmetį būtų vos augusi 0,1 proc., o tai galbūt rodo, kad dirbtinio intelekto bumas slepia ekonomiką sustingusią. Be to, problemas apsunkina tai, kad ekonomika taip pat yra labai nelygi, nes vyrauja dirbtinis intelektas. Bumo privalumais neproporcingai pasinaudojo keletas: dideles ir vidutines pajamas gaunantys namų ūkiai, daug investavę į akcijų rinką, darbuotojai keliuose ekonomiškai gyvybinguose technologijų centruose, saujelė „Big Tech“ žaidėjų ir pasirinkta AI pradedančiųjų įmonių grupė.
Tarp potencialių DI taikančių įmonių nedidelė mažuma rado apčiuopiamos naudos iš šios technologijos diegimo, o dirbtinio intelekto skatinamo produktyvumo atlygis nebuvo vienodas. Be to, nereguliuojamas ir pagreitintas dirbtinio intelekto vystymas padidina daugybę pavojų, pradedant galimu darbo vietų praradimu ir baigiant staigiomis energijos kainomis, dėl kurių atsiranda įvairių formų visuomenės nelygybė. Sumažėjęs sulėtėjimas gali padėti imtis taisomųjų priemonių, taip pat suteikti galimybę naujoms naujovių formoms, kurios padeda sušvelninti neigiamą AI poveikį.
Antra, dot-com eros patirtis rodo, kad per didelis telekomunikacijų infrastruktūros pastatymas buvo augimo katalizatorius. po to dot-com biustas. Nepakankamai išnaudojami įrenginiai ir šviesolaidiniai tinklai galiausiai padarė prieigą prie interneto prieinamesnę ir paruošė dirvą klestinčiai skaitmeninei ekosistemai, kuri atsirado. Dabartinėje aplinkoje tokios infrastruktūros, kaip AI lustai ir duomenų centrai, eksploatavimo trukmė gali būti trumpesnė, nes tikėtina, kad jos pasens greičiau nei taško-com eros infrastruktūra.
Tačiau žlugimo atveju duomenų centrų operatoriai galėtų kūrybiškai perskirstyti perteklinius pajėgumus. Duomenų centrai gali būti pakartotinai naudojami įvairiems tikslams: palengvinti tradicines įmonės taikomąsias programas, tokias kaip failų saugojimas ir dalijimasis arba operacijų apdorojimas; didelio našumo skaičiavimas, skirtas įvairiems specializuotiems tikslams, įskaitant genomo sekos nustatymą, vaistų atradimą ir daugybę kitų mokslinių tyrimų formų, taip pat orų prognozavimą, klimato modeliavimą ir finansinės rizikos analizę; ar net kriptovaliutų gavyba.
Nelaimės taip pat gali paskatinti kūrybinį perskirstymą, pvz., surinkti atliekų šilumą iš duomenų centrų ir paversti jas energijos šaltiniais. Be šių naudojimo būdų, yra nusistovėjusi naudotos duomenų centrų įrangos perpardavimo rinka.
Galiausiai perteklinių pajėgumų panaudojimas priklausys nuo infrastruktūros technologijos lankstumo ir valiutos, taip pat nuo jos vietos. Apskritai, nors dalis AI infrastruktūros, be jokios abejonės, tikrai bus įstrigusi, yra daug būdų, kaip didelę dalį galima panaudoti pakartotinai.
Trečia, dirbtinio intelekto pramonę maitinančią energetikos infrastruktūrą taip pat galima pakartotinai panaudoti produktyviai – iš karto siekiant patenkinti esamus poreikius ir sumažinti kylančias elektros kainas, kurios per pastaruosius metus Jungtinėse Valstijose augo dvigubai greičiau nei infliacija. Šiuo metu energetikos infrastruktūros plėtra turi susidoroti su keliais neefektyvumu.
Pavyzdžiui, komunalinės paslaugos yra įtrauktos į spekuliacinį pratimą, kai duomenų centrų kūrėjai vienu metu pateikia energijos užklausas kelioms jurisdikcijoms, todėl kelios komunalinės įmonės gali kurti naujus pajėgumus tuo pat metu, kai vartotojai moka už papildomas elektrines didindami tarifus. Krūtas susilpnins šį „žvejybos ekspedicijos“ metodą, leisdamas komunalinėms įmonėms tinkamai prognozuoti savo paklausą ir investuoti.
Kalbant apie kitas komunalines paslaugas, sulėtėjus duomenų centrų kūrimui, vandens poreikis joms atvėsti sulėtės. Tai gali palengvinti vandens krizę daugelyje bendruomenių.
Ketvirta, dirbtinio intelekto sumažinimas padidins išlaidų drausmę ir norą pasirinkti ekonomiškai efektyvias alternatyvas. Kinijos AI kūrėjai įrodė, kad tai įmanoma šiais metais išleidę DeepSeek. „DeepSeek“ parodė, kad už nedidelę sąnaudų ir išteklių dalį galite sukurti AI modelius, kurie beveik taip pat gerai, kaip JAV modeliai, atliekant kiekvieną užduotį. Dirbtinio intelekto kūrėjai gali ieškoti šių pigesnių alternatyvų, kartu atkreipdami dėmesį į naujoves, kuriose pirmenybė teikiama efektyviam išteklių naudojimui, pvz., lustams, kurie naudoja šviesą, o ne elektrą, naudojant daug energijos naudojant AI, taip 10–100 kartų efektyviau nei šiuo metu naudojami lustai.
Be to, JAV atsilieka nuo Kinijos pagal atvirojo kodo atsisiuntimus. Žlugimo atveju modelių teikėjai gali pasiūlyti atvirojo kodo galimybes, kad išlaikytų aktualumą ir paskatintų pritaikymą, taip demokratizuodami prieigą ir paskatindami naujoves bei naujas taikymo sritis.
Galiausiai, AI žlugimas pabrėžtų nereguliuojamo AI augimo riziką ir leistų sukurti geresnes valdymo sistemas ir reguliavimą, kai ažiotažas slūgso. Tai galėtų padėti politikos formuotojams diskutuoti ir susitarti dėl įgyvendinamų standartų, etinių sistemų, rizikos mažinimo protokolų ir pan.
Nors dėl burbulo konkurentams sunku atsitraukti nuo nuolatinio pagreičio bėgimo takelio, biustas sukuria sąlygas, palankias efektyviam išteklių naudojimui, tvarumui ir DI, kuris sukuria tikrąją vertę ir tai daro su daugiau apsauginių turėklų, prioritetų teikimo sąlygas.
Per ankstesnius technologinius revoliucijos, biustai privedė prie vertybių sunaikinimo artimiausiu metu, bet ilgesniu laikotarpiu jie suteikė laiko ir erdvės, reikalingos institucijoms pasivyti, o novatoriams apsvarstyti ilgalaikę vertę.
Pavyzdžiui, elektros energijos revoliucija prasidėjo nuo intensyvios konkurencijos tarp saujelės privačių žaidėjų, įskaitant Thomasą Edisoną, George'ą Westinghouse'ą ir Nikola Teslą, kol sulėtėjimas leido reguliavimo institucijoms formuotis ir veikti kaip stabilizatoriai ir viešųjų interesų sergėtojai.
Arčiau namų, paties dirbtinio intelekto kelionę paženklino mažiausiai dvi „žiemos“ – 1974–1980 ir 1987–1993 m. Dėl ankstesnių žiemų mokslininkai sutelkė dėmesį į tvirtesnių metodų, tokių kaip mašininis mokymasis, kūrimą, kuris leido kompiuteriams mokytis iš duomenų, o ne pasikliauti aiškiomis taisyklėmis. Ironiška, bet ši raida sukėlė dabartinį AI bangą.
Be jokios abejonės, AI burbulo sprogimas pakenks. Tačiau jei istorija yra vadovas, tikėtina, kad ji paspartins pažangą siekiant naudingesnio ir visuomenei tvaresnio AI. Netgi baiminantis, kad AI burbulas sprogs, suskilus gali atsirasti DI, kuris yra geriausias ilgam laikui.
