Brutálisan koncentrált az MI-gazdaság: a befektetések három százaléka adja a hozamok hatvan százalékát

Az utóbbi időben a mesterséges intelligencia buborékról és a kipukkanásának félelmetes következményeiről szóló suttogás a pénzügyi sajtóban üvöltéssé változott. De ez sem csökkenti a befektetők étvágyát az ágazat iránt.

Forrás: Shutterstock

Ilyet mintha már láttunk volna. Az internet korai szakaszában nem a szerves növekedés, hanem a tech cégekbe vetett hit hajtotta a gazdaságot. Aztán 2000-ben kipukkant a „dotcom lufi”, az amerikai technológiai cégeket tömörítő tőzsdeindex, a NASDAQ, elérte csúcsát, majd drámai zuhanásba kezdett.

Steven Rosenbush azt írja a The Wall Street Journalban, hogy

a tokenek iránti kereslet a figyelendő változó.

A mesterséges intelligencia használatát „tokeneknek” nevezett egységekben mérik, azt mondja, most ezt kell figyelni.

Mi az a token és miért fontos?

Ez a mesterséges intelligencia nagyméretű nyelvi modellei (LLM-ek) számára a szöveg alapvető, feldolgozható egysége, amely általában egy szótagra, egy teljes szóra, vagy egy írásjelre esik, és lehetővé teszi a szöveg számszerűsítését.

A tokenek jelentősége abban rejlik, hogy gazdaságilag és technikailag is alapvető szerepet játszanak az MI-modellek működésében. Minden, amit egy nyelvi modell „lát”, tokenekre van bontva, beleértve a felhasználó bemeneti kérését (input) és a modell válaszát (output). Ebből adódóan a költségszámítás a legfontosabb gazdasági alkalmazása: a fejlesztők a modell használatáért a feldolgozott tokenek mennyisége alapján számláznak, ami a legközvetlenebb mérőszáma a felhasznált számítási erőforrásoknak. Továbbá a tokenek határozzák meg a modell kontextusablakát is, ami az a maximális információmennyiség (szöveghossz), amit a modell egyidejűleg képes figyelembe venni és „megjegyezni” a válasz generálása során, így közvetlenül befolyásolva a modell teljesítményét és a komplex feladatok kezelésének képességét.

Égetik a pénzt a tech ágazatban

A mesterséges intelligenciával foglalkozó cégek óriási ütemben veszítenek pénzt. Egyre aggasztóbbak a hatalmas tőkekiadások, a magas adósságszint és az MI-cégek más MI-cégekbe történő pénzáramlásának a körforgása.

És mivel az iparágban a hozamok nagyon koncentráltak lehetnek, sok versenyző jár pórul. „A kockázati tőkében a befektetések hat százaléka viszi a hozamok hatvan százalékát” – mondja Vinod Khosla kockázati tőkés. „Az MI-ben ennek is csak a fele, a befektetések három százaléka viszi a hozamok több mint hatvan százalékát.”

Sokan úgy vélik, napjainkban hatalmas mesterséges intelligencia befektetési buborék kipukkadásának veszélye fenyeget, ami a dotcom válsághoz hasonló vagy még annál is rosszabb válságot idézhet elő.

És persze, egy maroknyi szereplő valószínűleg megúszná a szektor összeomlását, és azt túlélve megváltoztatná a világot, ahogy a dotcom lufi túlélői is tették. De még a mesterséges intelligencia legvalószínűbb végső nyertesei is jelenleg dollármilliárdokat veszítenek.

Visszatérve a tokenekre

Nehéz megjósolni, hogyan fog ez lezajlani a pénzügyi piacokon, de a WSJ ad egy tippet: figyeljünk a mesterséges intelligencia iránti keresletre, amit a feldolgozott adatok – az említett tokenek – egységeiben mérünk.

„Tavaly ilyenkor havonta 9,7 billió tokent dolgoztunk fel termékeink és API-jaink (alkalmazásprogramozási felületeink) számára” –   közölte a Google Alphabet egy májusi blogbejegyzésben. „Most több mint 480 billiót dolgozunk fel – ötvenszer többet.”

És akkor a Google még csak kezdett bemelegedni. „Azóta megdupláztuk ezt a számot, most több mint 980 billió tokent dolgozunk fel havonta” –  tette közzé a technológiai óriás júliusban. Ebben a hónapban pedig már ez a szám elérte az 1,3 kvadrilliót.

Megbízhatóbb válaszok, aranyáron

A tokenek iránti keresletet részben a generatív MI-modellek által köztudottan előállított „hallucinációk”, vagyis a helytelen vagy értelmetlen, bár igaznak tűnő kimenetek elleni küzdelem hajtja. A jelenlegi élvonalbeli modelleket problémakezelésre tervezték, megerősítéses tanulás segítségével, amelyben ugyanazt a kérdést magukban többször is megválaszolják, mielőtt választ adnának. Emellett úgynevezett szakértői keveréket, azaz specializált modelleket is lekérdezhetnek. Ez segít a MI-nek jobb válaszokat adni – és borzasztóan megnöveli az erőforrásigényét. Az egyre olcsóbb hardvernek köszönhetően a tokenek egységára ugyan csökkent, de a tokenek számának hajhászása az egekbe ment.

A kereslet csak tovább fog növekedni. Az OpenAI új, rövid formátumú, mesterséges intelligencián alapuló videóalkalmazása, a Sora videógenerátor legújabb verziója hatalmas siker. A vállalat a mesterséges intelligencia alapú kereskedelem terén is fokozza erőfeszítéseit.

Az Anthropic új, nagyméretű nyelvi modellje, a Claude Sonnet 4.5 már 30 órán át képes egyhuzamban kódolni. Az ilyen hosszabb gondolkodású modellek a mesterséges intelligencia egy feltörekvő formáját jelentik, amely kihasználja az iparág drámaian növekvő adatközpont-kapacitását.

Ehhez képest a mesterséges intelligenciával foglalkozó startupok tízmilliárd dollárokat veszítenek, hogy tarthassák a növekedés dinamikáját. A startupok és a kockázati tőkebefektetők eddig maguk finanszírozták a veszteségeket, mint ahogy az Uber támogatta a fuvardíjakat, hogy piacot építsen – magyarázza Heath Terry, a  Citi pénzügyi szolgáltató elemzője. Szerinte igenis lehetséges nyereségessé tenni az MI gazdaságát.

Először is, a modellek folyamatosan fejlődni fognak. A generatív mesterséges intelligencia alapjául szolgáló architektúra, például a nagy nyelvi modellek fejlődése lassulhat, de közben a fejlesztők új hibrid modelleket hoznak létre, például neuroszimbolikus mesterséges intelligenciát. Egyes MI-fejlesztők szerint

egyre közelebb kerülnek ahhoz a ponthoz, ahol a MI-rendszerek elkezdik fejleszteni saját magukat – ezt a koncepciót Terry négyzetre emelt MI-nek nevezi.

„Az elmúlt néhány hónapban kezdtük látni a mesterséges intelligencia rendszereink önfejlesztésének jeleit” –  mondta júliusban Mark Zuckerberg, a Meta vezérigazgatója.

Másodszor, a világszerte építés alatt álló óriási adatközpontok hamarosan megkezdik működésüket, növelve számítási teljesítményüket, csökkentve a mesterséges intelligencia képzésének és használatának költségeit. A Microsoft a múlt hónapban bejelentette, hogy egy 3,3 milliárd dolláros wisconsini adatközpont építésének utolsó szakaszánál tart, és bejelentette a következő, 4 milliárd dolláros létesítmény tervét.

Harmadszor pedig, a tokenek iránti növekvő kereslet gazdasági előnnyé válhat, ahogy a modellek fejlődnek és a számítástechnikai infrastruktúra kínálata bővül.

Terry szerint a mesterséges intelligencia iránti kereslet újabb hatalmas növekedése várható a következő hónapokban vagy negyedévekben, ahogy a felsorolt erők egyesülnek.

Nincs megállás

A mesterséges intelligencia által generált számítástechnika „egymilliárd X-szel” fog növekedni – fogalmaz Jensen Huang, a Nvidia technológiai vállalat  vezérigazgatója. „Ez egy ipari forradalom.”

Ha mindez tényleg a tervek szerint halad majd, akkor a mesterséges intelligencia-boom folytatódni fog. A Citi előrejelzése szerint

a mesterséges intelligencia bevételei a következő öt évben közel 80 százalékkal fognak nőni évente, és 2030-ra elérik a 780 milliárd dollárt, szemben az idei 43 milliárd dollárral.

Az iparág sok versenyzőt hagy majd az út szélén. Mit mond Vinod Khosla? „A MI-ben három százalék befektetés eredményezi a hozamok több mint hatvan százalékát.”

Nincsenek félmegoldások, a hullámvasútról nem lehet menet közben leszállni. Úgy fest, az MI-boom egy billió dolláros, „mindent vagy semmit” fogadás.