Tri leta po začetku razcveta umetne inteligence (AI) na Wall Streetu še vedno ni jasno, ali bo njen vpliv prevelik ali premalo izrazit.
Sprva poznana po kratkih odgovorih v klepetalnikih, kot je ChatGPT, se je tehnologija razvila in danes opravlja veliko bolj kompleksna opravila. Pomaga pri hitrejšem iskanju informacij na spletu, ustvarjanju predstavitev, urejanju videoposnetkov ter pisanju in popravljanju programske kode. Vodilni razvijalci si prizadevajo ponuditi AI tudi v novih sektorjih, na primer v finančnih in pravnih storitvah, kar lahko ogrozi tradicionalne ponudnike programske opreme na teh trgih.
Čeprav umetna inteligenca napreduje in pridobiva priljubljenost pri poslovnih uporabnikih, še vedno ni jasno, ali bodo finančni donosi upravičili ogromne stroške razvoja teh storitev. Velika tehnološka podjetja in nekatera vodilna AI zagonska podjetja načrtujejo vlaganja v milijardah, če ne že bilijonov dolarjev v čipe, podatkovne centre, elektriko in strokovnjake, da bi uresničili svoje ambicije.
Posledice tega so pomembne ne le za peščico vodilnih razvijalcev AI, ampak tudi za vedno večja tehnološka podjetja, razvijalce podatkovnih centrov, dobavitelje električne energije in finančne družbe, ki vse bolj tvegajo glede njihovega uspeha. Vpliv pa bi lahko segel celo na smer razvoja ameriškega gospodarstva, saj je, po nekaterih ocenah, vlaganje v podatkovne centre pomembno prispevalo h gospodarski rasti.
Posel z umetno inteligenco je velike tehnološke gigante pustil daleč zadaj
Prirast v odstotkih delnic povezanih z umetno inteligenco v primerjavi z 'Veličastnih sedem' in indeksom S&P 500
Opomba: Podatki so normalizirani in prikazujejo odstotno rast do 31. decembra 2024.
Vir: Bloomberg
Kakšen je novi poslovni model umetne inteligence?
Veliko vodilnih razvijalcev umetne inteligence danes ponuja mesečne naročnine, pri katerih se cene po stopnjah povzpnejo tudi do več sto dolarjev za najzmogljivejše modele. Nekateri, na primer OpenAI, lastnik ChatGPT, so javno razmišljali, da bi za najbolj napredne AI sisteme lahko nekoč zaračunavali tudi tisoče dolarjev, a tega še niso uvedli.
Podjetja, ki razvijajo AI, skušajo prepričati vodje podjetij, da sprejmejo njihovo tehnologijo in zanjo tudi plačajo. Zgodnje uspehe so dosegli predvsem z orodji, ki poenostavljajo programiranje, zdaj pa si prizadevajo doseči podobne rezultate tudi v zdravstvu, biotehnologiji, finančnih storitvah in drugih strokah.
Foto: Vincent Kilbride
OpenAI je začel preizkušati oglaševanje za nekatere uporabnike, pri čemer se zgleduje po modelu, ki ga že dolgo uporabljajo družbena omrežja za brezplačno ponudbo svojih storitev. To predstavlja nekakšno spremembo smeri pri podjetju, saj je izvršni direktor Sam Altman oglaševanje prej opisoval kot "zadnjo možnost". Premik kaže na pritisk, da podjetje poveča prihodke pred morebitno javno prodajo delnic (IPO).
Njihov konkurent, podjetje Anthropic PBC, je 8. februarja med Super Bowlom kritično komentiral potezo OpenAI z oglaševanjem. Kljub temu pa obstajajo znaki, da je tudi Anthropic pod pritiskom, da izkoristi možnosti za ustvarjanje prihodkov, ki bi jih prej morda zavračal. V svojem blogu 24. februarja je podjetje sporočilo, da razvoja AI storitev ne bo več odlašalo, tudi če bi bile potencialno nevarne oziroma če bi to ogrozilo njihovo konkurenčnost.
Ali umetna inteligenca že ustvarja dobiček?
Število uporabnikov AI hitro narašča, saj ljudje to tehnologijo vse bolj vključujejo v vsakdanje življenje. OpenAI-jev ChatGPT je konec februarja imela več kot 900 milijonov uporabnikov na teden, Googlov Gemini pa več kot 750 milijonov uporabnikov na mesec, kar je znatno povečanje glede na 400 milijonov uporabnikov maja 2025.
Tako OpenAI kot Anthropic poročata o močni rasti prodaje. Po podatkih finančne direktorice Sarah Friar so prihodki OpenAI za leto 2025 presegli 20 milijard dolarjev, kar je občutno več kot približno 6 milijard v prejšnjem letu. Tudi Anthropic naj bi po ocenah, ki temeljijo na trenutnih rezultatih, ustvaril skoraj 20 milijard dolarjev prihodkov, so Bloombergu sporočili viri, seznanjeni s stanjem v začetku marca.
Velika tehnološka podjetja močno vlagajo v umetno inteligenco
Letna kapitalska vlaganja
Opomba: Podatek za leto 2026 predstavlja konsenz Bloomberga glede napovedi analitikov za kapitalna vlaganja do decembra (Amazon, Alphabet in Meta) oziroma do junija (Microsoft). Vir: Bloomberg
Kdaj se bo vse to obrestovalo?
Prihodki sicer rastejo, a stroški se hitro povečujejo. Veliki jezikovni modeli (LLM), ki poganjajo novo generacijo AI storitev, zahtevajo na stotine tisoč najsodobnejših čipov, nameščenih v ogromnih podatkovnih centrih z visoko porabo energije.
Štiri največja tehnološka podjetja, Alphabet, Meta, Microsoft in Amazon, načrtujejo, da bodo v letu 2026 skupaj vložila približno 650 milijard dolarjev v umetno inteligenco. OpenAI namerava v prihodnjih letih za svojo infrastrukturo porabiti več kot 1,4 bilijona dolarjev, Anthropic pa načrtuje 50 milijard dolarjev za gradnjo lastnih podatkovnih centrov v ZDA.
To pomeni, da jih čaka velika naloga. Bain & Co. je leta 2025 ocenil, da bo industrija do leta 2030 potrebovala okoli 2 bilijona dolarjev letnih prihodkov, da bi zagotovila računalniško moč za predvideno povpraševanje po umetni inteligenci. Po teh ocenah pa bodo prihodki za približno 800 milijard dolarjev zaostali za tem ciljem.
Dolgoletni načrt industrije temelji na razvoju naprednejše programske opreme za umetno inteligenco, vključno s tako imenovanimi agenti, ki lahko avtomatizirajo gospodarsko bolj dragocena opravila in tako podjetja prepričajo, da več svojih proračunov namenijo tem orodjem.
Vodilni laboratoriji za umetno inteligenco še vedno pomagajo podjetjem razumeti, kako naj najbolje izkoristijo njihove izdelke. OpenAI opozarja na t. i. "presežek zmogljivosti", ki opisuje razliko med tem, kar lahko AI modeli dejansko naredijo, in vrednostjo, ki jo podjetja in posamezniki iz njih pridobijo. Izvršni direktor operacij OpenAI, Brad Lightcap, je februarja poudaril, da svet "še ni resnično videl, da bi umetna inteligenca prodrla v poslovne procese podjetij".
Podobno kot ob dot-com balonu je tudi zdaj prisotna velika negotovost glede tega, ali bo nova tehnologija resnično spremenila družbo in kdaj se bo to zgodilo. V Silicijevi dolini se pogosto pojavljajo razhajanja glede tega, ali razvijalci AI gradijo zmogljive sisteme, ki bodo prekašali človeka pri večini opravil, ali pa so še zelo daleč od tega. Nekateri pionirji na področju umetne inteligence zdaj raziskujejo tudi alternativne pristope, saj menijo, da so potrebni bolj inovativni premiki, da bi tehnologijo še naprej razvijali.
Spletna stran z virtualnim pomočnikom ChatGPT. Foto: Andrey Rudakov/Bloomberg
Kaj bi se v tem času lahko zgodilo?
Tveganja na področju umetne inteligence lahko razdelimo v dve glavni skupini. Prvo se nanaša na obseg dogajanja: gre za ogromne finančne obveznosti in za omejitve, tako fizične kot regulativne, ki jih prinaša tako hitro širjenje zmogljivosti AI. Drugo tveganje se nanaša na vprašanje, ali bodo podjetja za umetno inteligenco res izpolnila visoke obljube tehnologije, tako glede njenih sposobnosti kot glede pripravljenosti ljudi, da zanjo dolgoročno plačujejo.
Vse več tehnoloških podjetij se za financiranje obsežnih infrastrukturnih projektov, ki naj bi izboljšali umetno inteligenco in omogočili njeno širšo uporabo, zanaša na zadolževanje. Morgan Stanley ocenjuje, da bo zadolževanje velikih podjetij za oblačno računalništvo, znanih kot hyperscalerji, letos doseglo 400 milijard dolarjev, kar je občutno več kot 165 milijard v letu 2025. To predstavlja izjemno obveznost za tehnološko industrijo, ki je v preteklosti svoja vlaganja običajno financirala iz že ustvarjenih velikih dobičkov.
Proizvajalci čipov in ponudniki oblačnih storitev, kot so Nvidia, Microsoft in Amazon, ki zagotavljajo računalniško moč za treniranje in delovanje umetne inteligence, se vse bolj povezujejo z neprofitabilnimi razvijalci AI, med njimi OpenAI in Anthropic, preko različnih krožnih poslov. Namen teh povezav je podpreti gradnjo infrastrukture, ki bi koristila celotni industriji, a obstaja tudi skrb, da bi lahko ob neustreznem povpraševanju izgubili še več.
Rasti umetne inteligence pa omejujejo tudi fizični dejavniki. Mednarodna energetska agencija opozarja, da širitev podatkovnih centrov upočasnjujejo zamude pri priključitvah na električno omrežje, pri čemer se že oblikujejo dolge čakalne vrste. Med vzroke za zamude agencija navaja počasno pridobivanje dovoljenj in omejene zaloge opreme, na primer velikih transformatorjev. Nekateri ameriški zakonodajalci pa so začeli podrobneje preučevati podatkovne centre zaradi skrbi glede vpliva na cene energije in porabo vode.
Sam Altman med ogledom podatkovnega centra podjetja Stargate AI v Abileneju v Teksasu za predstavnike medijev. Foto: Kyle Grillot/Bloomberg
Tveganje nastaja zaradi neusklajenosti časa: čipi za umetno inteligenco s časom izgubljajo vrednost, medtem ko nadgradnje električnega omrežja lahko trajajo več let. Če projekti obtičijo v čakalnih vrstah za priključitev na omrežje, se lahko upravljavci znajdejo z visokimi obrestmi in drugimi stroški za objekte, polne strojne opreme, ki je že zastarela. Hkrati so lahko pod pritiskom, da čipe zamenjajo, preden se jim povrnejo stroški.
Tudi če vodilni razvijalci umetne inteligence zagotovijo dovolj računalniške moči za nove in izboljšane modele, ni zagotovila, katera podjetja ali koliko od njih bo dejansko izkoristilo prednosti. Največja podjetja na področju umetne inteligence imajo ostro konkurenco, pri čemer se lestvice vodilnih v industriji spreminjajo skoraj vsakih nekaj tednov. Medtem ko so nekateri uporabniki zvesti eni storitvi ali podjetju, drugi hitro preidejo na nove izdelke, ki pridobivajo priljubljenost. Na primer, val uporabnikov je prešel s ChatGPT na Anthropicov Claude, da bi podprl slednjega med sporom s Pentagonom glede varnosti umetne inteligence. Anthropic je pri tem sprejel tudi ukrepe, ki olajšajo prehod uporabnikov z ene storitve na drugo.
Temeljni princip ameriškega poslovnega modela na področju umetne inteligence, ki pravi, da bodo zmagovalci tista podjetja, ki bodo največ vlagala v najnovejše tehnologije, je še vedno negotov. Podjetja v ZDA, ki skrivajo notranjo arhitekturo svojih lastniških AI modelov, se soočajo z naraščajočim številom poceni ali brezplačnih modelov, katerih parametri so javno dostopni uporabnikom za prenos, pregled in prilagajanje. Velik del teh modelov prihaja iz Kitajske. Po podatkih skupne študije MIT in Hugging Face, kjer število prenosov pogosto služi kot grob kazalnik uporabe, kitajsko razviti odprti modeli predstavljajo približno 17 odstotkov vseh prenosov po svetu, kar prvič presega ameriške razvijalce. Če bodo kitajski modeli še naprej povečevali svoj delež, bi to lahko omejilo ne le širjenje ameriških AI orodij, ampak tudi njihovo sposobnost dolgoročnega zaračunavanja višjih cen.
Zakaj je donosnost umetne inteligence še vedno negotova?
Vsak teden prinese nova spoznanja o osupljivem potencialu umetne inteligence. Podjetje Anthropic je na primer predstavilo AI agenta, ki lahko samostojno programira 30 ur zapored, hkrati pa model, ki pripravlja podrobne finančne analize, za katere bi človek običajno potreboval več dni. Nekatera podjetja, med njimi tudi finančno tehnološko podjetje Jacka Dorseyja Block Inc., so zmanjšala število zaposlenih in poudarila, da jim AI omogoča večjo produktivnost z manj sredstvi.
Napis podjetja Block Inc. na tleh newyorške borze. Foto: Michael Nagle/Bloomberg
Kljub temu pri vlagateljih ostaja enak strah: da se bo ta tehnologija razširila po vseh kotičkih svetovnega gospodarstva, a kljub temu ne bo ustvarjala dovolj dobička, da bi upravičila obseg vlaganj.
Tudi če bodo vodilni razvijalci zagotovili dovolj računalniške moči za nove modele, bo poslovni uspeh še vedno odvisen od tega, da podjetja množično uporabljajo AI storitve. Eden od argumentov je, da bodo podjetja za financiranje naročnin zmanjšala število zaposlenih, upočasnila nova zaposlovanja ali rutinska dela prenesla na stroje ter prihranjen denar namenila naročninam za AI.
Do zdaj je dokazov, da bi umetna inteligenca povzročala množične odpuste, malo. Raziskava Yale Budget Lab ni zaznala večjih motenj na širšem trgu dela po uvedbi ChatGPT konec leta 2022, ameriška nacionalna produktivnost pa se je nekoliko povečala, a je še vedno ostala znotraj zgodovinskega povprečja. Anketa Harvard Business Review med več kot tisoč direktorji je pokazala, da je veliko podjetij predvidevalo učinke AI in izvedlo odpuste, a le dva odstotka jih je dejansko zmanjšalo število zaposlenih zaradi uvedbe AI. Finančno tehnološko podjetje Klarna Group Plc je poročalo, da je po zamenjavi zaposlenih v službi za pomoč strankam z AI ponovno zaposlilo ljudi, saj je kakovost storitev upadla.
Prvi rezultati so mešani. Študija, objavljena v začetku leta 2025, ki je vključevala več kot 5.000 zaposlenih v podpori strankam v podjetju na seznamu Fortune 500, je pokazala, da je tehnologija povprečno povečala njihovo produktivnost za približno 15 odstotkov. Hkrati pa je naključno preizkušanje, ki ga je izvedla organizacija Model Evaluation and Threat Research, pokazalo, da so izkušeni razvijalci programske opreme potrebovali skoraj petino več časa za dokončanje nalog, ko so uporabljali AI orodja.
Od takrat so se AI agenti za programiranje znatno izboljšali, kar je spremenilo način, kako razvijalci pišejo in odpravljajo napake v kodi. Podjetje Anthropic je februarja sporočilo, da se je produktivnost njihovih inženirjev po eni meri povečala za 200 odstotkov, ko so začeli uporabljati orodje Claude Code. Tudi Spotify je opazil povečanje produktivnosti, čeprav ga ni natančno izmeril.
Anthropic in OpenAI poskušata te izboljšave prenesti v druge industrije in dokazati, da lahko AI poenostavi širok spekter dela. Za zdaj pa je malo dokazov, da uvedba AI prinaša splošno rast produktivnosti v različnih panogah.
Takojšnja korist za podjetja ni toliko v zmanjševanju stroškov dela, temveč v tem, da zaposleni z AI ustvarjajo več. Posledično se učinki najprej pokažejo v večji proizvodnji ali dobičku, ne pa pri zmanjšanju števila zaposlenih.
.webp){kind=icon}
