Nova tehnologija bo spremenila vse, je dejal evangelist. "Kulturo, gospodarstvo in politiko je preoblikovala veliko koreniteje od računalniške dobe," je še zapisal. "Rojeva se novo gospodarstvo, ki temelji na novi sferi svetlobe, ki se preliva kot iz roga izobilja – resničnost, brez mase ali maske, ki za seboj pušča le prometejsko svetlobo."
George Gilder, pisatelj in tehnološki guru, je ta zapis objavil konec leta 2000. Revolucionarna tehnologija, o kateri je tekla beseda, je bil optični kabel. Za optimizem je imel še kako dober razlog. V preteklih nekaj letih se je tako imenovana informacijska superavtocesta razvejala po vsej državi in številne Američane popeljala na internet. V luči razcveta je nastalo na stotine telekomunikacijskih podjetij in delnice številnih teh podjetij je Gilder priporočal v svojem priljubljenem investicijskem glasilu.
Čez nekaj mesecev pa so telekomunikacijska podjetja propadla. Panoga je izgubila 500 milijard dolarjev, več kot 200 podjetij je končalo v bankrotu. Nekaj vodstvenih delavcev je šlo v zapor. Prometejska svetloba je bila tako svetla, da je postala zaslepljujoča.
Gilderjeva buhteča retorika vam morda zveni znano, če v zadnjem času poslušate o umetni inteligenci govoriti tehnološke vodje. Junija je Elon Musk napovedal, da bo UI do konca leta 2026 postala pametnejša od kateregakoli človeka. Sam Altman, glavni izvršni direktor družbe OpenAI, je julija dejal, da bo izdelek njegovega podjetja "zasukal potek človeške zgodovine". Mark Zuckerberg si je zamislil stvaritev "osebne superinteligence, ki vam bo v pomoč pri doseganju vaših ciljev in pri ustvarjanju tistega, kar želite videti v svetu, postali boste boljši prijatelj in oseba, kakršna si želite biti".
Izvršni direktorji svoje besede brez zadržkov podkrepijo z dolarji; pet največjih tehnoloških podjetij bo letos za ogromne podatkovne centre za usposabljanje in uporabo kompleksnih modelov umetne inteligence skupaj porabilo približno 371 milijard dolarjev. Svetovalna družba McKinsey napoveduje, da bodo podatkovni centri do leta 2030 za dohajanje povpraševanja po umetni inteligenci potrebovali 5,2 bilijona dolarjev. To je več kot sedemkrat več, kot je znašal strošek za izgradnjo meddržavnega avtocestnega sistema, več kot 15-krat več kot strošek vesoljskega programa Apollo in več kot 150-krat več od stroška projekta Manhattan, če vse zneske prilagodimo inflaciji.
Ob vsej tej porabi se človeku poraja vprašanje: ali bo umetna inteligenca kadarkoli ustvarila dovolj prihodkov, da bo upravičila svojo ceno? Številke so zastrašujoče. Po eni od ocen Azeema Azharja in Nathana Warrena, ki pišeta glasilo Exponential View o umetni inteligenci, naj bi tovrstna tehnologija leta 2025 ustvarila 60 milijard dolarjev prihodkov. Če si bodo tehnološka podjetja želela povrniti stroške, se bo morala ta številka dramatično povečati. Septembra so v skupini Bain izračunali, da bo panoga Big Tech za kritje stroškov podatkovnih centrov do leta 2030 potrebovala dva bilijona dolarjev dodatnih letnih prihodkov, napovedali pa so primanjkljaj v vrednosti 800 milijard dolarjev na leto – celo v idealnih okoliščinah. Če si velikani umetne inteligence in njihovi vlagatelji ne morejo povrniti svojih naložb, govorimo o zgodovinsko obsežnem primeru prekomerne gradnje in prekomernega vlaganja. Za ta pojav nemara obstaja celo poseben izraz.
"Po mojem mnenju gre za mehurček," pravi Harris Kupperman, ustanovitelj samooklicanega uporniškega hedge sklada Praetorian Capital Management, ki upravlja približno 300 milijonov dolarjev sredstev. "Ali se bo tale stvar kdaj izplačala? Mislim, da je odgovor: zelo malo verjetno." Kritje stroškov, ki so nastali zgolj z letošnjim razvojem, bo po Kuppermanovih izračunih zahtevalo 480 milijard dolarjev dodatnih prihodkov. Od kod se bodo vzeli, ni povsem jasno, še zlasti če upoštevamo, da je za večino uporabnikov ChatGPT trenutno brezplačen. "Če bi vam ChatGPT za vsako poizvedbo zaračunal nekaj dolarjev, ne vem, ali bi se obdržal na trgu," pravi Kupperman.
Za nameček se grafične procesne enote – osnovni računalniški čipi za umetno inteligenco, ki zajemajo pomemben del stroškov podatkovnih centrov – hitro amortizirajo. V preteklih mehurčkih, kot je bila gradnja železnice v 19. stoletju ali gradnja telekomunikacijskega omrežja na prelomu stoletja, je prekomerna poraba za sabo pustila vsaj trajno infrastrukturo. Tudi če ljudje železniških tirov niso začeli uporabljati takoj, so bili ti uporabni še desetletja, prav tako optični kabel, položen v 90. letih. Nasprotno pa se zdi, da življenjska doba grafične procesne enote traja le nekaj let, nato pa jim je treba dodeliti bolj osnovne naloge, povezane z umetno inteligenco. Izračuni kažejo, da vlaganje v UI bolj spominja na tek po hrčkovem kolesu kot na vrtenje vztrajnika.
Potem so tu še ozka grla, ki bi lahko preprečila, da bi številne načrtovane tovarne za umetno inteligenco sploh dočakale svojo izgradnjo. Medtem ko gradnja podatkovnih centrov običajno traja dve do tri leta, lahko njihova priključitev na vir energije traja do osem let, kot poroča Boston Consulting Group. Da bodo podatkovni centri začeli ustvarjati prihodke, se lahko torej še načakamo – če bo energija sploh na voljo: pregled za leto 2024, ki so ga izvedli v Virginii, svetovni prestolnici podatkovnih centrov, je pokazal, da bo ugoditev neskončnim potrebam te infrastrukture "izjemno zahtevna", "zahtevno" pa bi bilo izpolniti že vsaj polovico teh potreb.
Skeptiki opozarjajo tudi na šepajočo uspešnost samih orodij z UI. Pogosto citirana študija raziskovalnega laboratorija MIT Media Lab je pokazala, da 95 odstotkov projektov z umetno inteligenco, ki so jih poskusno uvedli v podjetjih, ni privedlo do merljivih donosov. Iz družbe McKinsey so poročali, da skoraj osem od 10 podjetij, ki uvedejo generativno umetno inteligenco, ne beleži "znatnega vpliva na končni rezultat". Model GPT-5 družbe OpenAI je ob predstavitvi v avgustu naletel na zadržan odziv, posledično pa se porajajo dvomi o predpostavki panoge, da v svetu UI več podatkov pomeni boljše rezultate.
Opazovalci, ki jih skrbi morebiten obstoj mehurčka z UI, ne nazadnje opozarjajo tudi na krožnost nedavnih poslov – Nvidia, na primer, prodaja čipe družbi OpenAI, hkrati pa vanjo tudi vlaga –, kar precej diši po situaciji iz telekomunikacijskega mehurčka. Skrbi jih tudi vse večja nepreglednost mehanizmov financiranja. Avgusta je družba Meta Platforms od zasebnih kreditnih podjetij za podatkovne centre zbrala 29 milijard dolarjev. Velika zagonska podjetja, kot sta OpenAI in CoreWeave, so se pri financiranju podatkovnih centrov prav tako naslanjala na zasebna posojila. Ti sporazumi so pogosto v obliki nejasnih namenskih družb, ki pomagajo dolgove držati na varni razdalji od bilanc stanja velikih podjetij, ter tako otežujejo spremljanje stanja naložb. Kažejo se tudi znaki, da izpostavljenost povprečnih vlagateljev tem tveganim stavam narašča, saj zasebna kreditna podjetja po navedbah vlagatelja in pisatelja Paula Kedroskyja zbirajo denar od zavarovalnic, skladi, s katerimi se trguje na borzi, pa vlagajo v podatkovne centre. Vsakdo, ki ima v lasti delnice v vzajemnem skladu, pa seveda najbrž stavi na podatkovne centre prek delnic iz panoge Big Tech.
Zagovorniki umetne inteligence – med katere se glede na gibanja na borzi prišteva večina vlagateljev – niso pretirano zaskrbljeni. Po njihovem mnenju prihodki od generativne umetne inteligence rastejo in bodo rasli še naprej. In čeprav se postavitev infrastrukture zdi široko zastavljena, v primerjavi z nekaterimi preteklimi mehurčki vendarle ni tako zelo obsežna, v Exponential View pišeta Azhar in Warren. Kot delež bruto domačega proizvoda je bila poraba za železnice v takratnem razcvetu štirikrat večja od trenutne porabe za infrastrukturo z umetno inteligenco. Najpomembneje pa je, da imajo velika tehnološka podjetja obilo denarja in si lahko privoščijo izgubo nekaj sto milijard dolarjev. Tako Altman kot Zuckerberg zatrjujeta, da sta osredotočena na dolgoročne rezultate, in ne na takojšnji dobiček.
Vprašanje je, kako dolgo bodo istega mnenja tudi njuni vlagatelji. Izziv vsakega mehurčka ni v tem, da veste, ali bo počil ali ne, marveč kdaj bo počil. Erik Gordon, klinični docent podjetniških študij na Univerzi v Michiganu, pravi, da se bodo prvi znaki pojemajočega optimizma verjetno pojavili pri financiranju zagonskih podjetij z UI iz naslova tveganega kapitala. "Morda bomo priča vedno manj razsipnim krogom financiranja," pravi, najverjetneje pa se bo upad navdušenja nato odražal tudi na cenah delnic na borzi. (Za zdaj se te še vedno vzpenjajo.)
Do tedaj pa bo eksplozija umetne inteligence še naprej kot nekakšen Rorschachov test: to, kar vidite, je odvisno od tega, kako na obete umetne inteligence gledate na splošno. Nasprotniki njenemu razcvetu že dolgo očitajo finančno nevzdržnost. Tisti, ki zaupajo v potencial tehnologije, pa verjamejo, da bo ta še naprej rasla in napredovala dovolj hitro, da bo poplačala nastale stroške – pa čeprav tradicionalni zakoni trga kažejo drugače.
Gilder, ki telekomunikacijskega kolapsa nikakor ni pričakoval, na trenutno manijo, povezano s podatkovnimi centri, gleda s posmehom. "Vse skupaj je preveč velikopotezno," nam pove med telefonskim klicem iz svojega doma v gorovju Berkshire v Massachusettsu, od koder zdaj izdaja ne le eno, marveč kar štiri glasila. Pravi, da je glede umetne inteligence optimističen, vendar meni, da so podatkovni centri kot tehnologija že zastareli. Po njegovem mnenju je prihodnost umetne inteligence v procesorjih s silicijevimi rezinami, ki so sicer večji od grafičnih procesnih enot, vendar primernejši za naloge s sklepanjem, ki zajemajo pomemben del odzivov, ki jih ustvarja UI. Napoveduje, da imajo velika tehnološka podjetja "za brkljanje po teh podatkovnih centrih še približno štiri ali pet let časa", nato pa se bo paradigma ponovno spremenila. Z drugimi besedami: prometejska luč še vedno sveti.
.webp){kind=icon}
