Комментировать

Британский макроэкономист: ИИ бесполезен, это пузырь, который сильно напоминает доткомы, и последствия будут такими же

Пузырь пузырю рознь

Избыточный энтузиазм инвесторов относительно ИИ сформировал рыночный пузырь, который слишком сильно напоминает эру доткомов. Так считает британский аналитик Джеймс Фергюсон (James Ferguson), сооснователь исследовательской фирмы MacroStrategy Partnership.

Экономический пузырь 1995-2001 гг., получивший название Dot-com bubble, образовался в результате взлета акций интернет-компаний, а также появления большого количества новых интернет-фирм и переориентировки старых компаний на интернет-бизнес в конце XX века. Акции бизнеса, предлагавшего использовать интернет для получения дохода, взлетели в цене под аккомпанемент многочисленных комментаторов, в том числе профессиональных экономистов, которые на разные голоса утверждали, что наступила «новая экономика». На практике оказалось, что новые бизнес-модели были малоэффективными. Огромные средства, потраченные на рекламу, и большие кредиты привели к волне банкротств, резкому падению индекса NASDAQ, а в дальнейшем – обвалу цен на серверные компьютеры.

Фергюсон считает, что сейчас сложилась очень похожая ситуация: в ИИ вкладываются колоссальные средства, однако, по его мнению, его эффективность за пределами нескольких узких направлений не доказана и недоказуема.

Аналитик считает, что проблема с «галлюцинациями» – склонностью ИИ «выдумывать» факты, источники, имена и т.д., – потребует куда больших усилий для решения, чем предполагалось изначально. А это значит, что практическая сфера приложений для ИИ очень невелика.

ИИ бесполезен

«На мой взгляд, эффективность ИИ остается недоказуемой. Подход «не важно быть, сумей прослыть» для Кремниевой долины, может, и сгодится, а вот все прочие, обжегшись на молоке, будут дуть на воду, – заметил Фергюсон. – Если ИИ невозможно доверять… то он, по сути, бесполезен».

Еще одна проблема, которую выделил аналитик, заключается в избыточной прожорливости ИИ в отношении энергии. Недавнее исследование Амстердамской школы бизнеса и экономики продемонстрировало, что к 2027 г. ИИ-приложения будут требовать столько же энергии, сколько потребляют Нидерланды целиком.

«Не так важно, что NVidia просит все больше за свои процессоры: все больше придется платить и за работу этих процессоров в ваших серверах. В итоге вы получите что-то чрезвычайно дорогостоящее, но с недоказанной эффективностью в чем-либо, кроме узкого набора приложений», – отметил Джеймс Ферюгсон.

Аналитик предупредил инвесторов, что избыточный хайп вокруг сомнительных обещаний сильно напоминает обстоятельства, предшествовавшие краху доткомов. По его словам, рыночная прибыль была сконцентрирована в акциях технологических компаний, которые торговались на основе заоблачных прогнозов роста прибыли Уолл-стрит.

Но какими бы ни были радужными прогнозы, следствием краха стало то, что главные производители оборудования эры доткомов – Cisco и Intel – с тех самых пор регулярно разочаровывают ожидания инвесторов.

Сегодняшнего «супергероя» в сфере аппаратных компонентов ИИ – компанию NVidia – может ждать та же незавидная судьба, считает аналитик. Он также явно намекнул, что активы NVidia уже сильно переоценены.

При всем при этом Фергюсон признал, что не может предсказать, когда этот предполагаемый пузырь лопнет.

Источник: CNews

#искусственный интеллект
Комментировать

Комментарии

Комментировать

Вам может быть интересно

33
#цифровизация

«Мозги» российской нейросети и триллионы рублей от ИИ. О чем говорил Мишустин в Алма-Ате

Председатель правительства РФ рассказал об экономическом эффекте от внедрения технологий ИИ в России, отличии российской нейросети от западной ChatGPT и российских предложениях для зарубежных партнеров
32
#Китай

«ИИ в коробке»: в Китае набирают популярность системы для локального запуска моделей

Китайские компании, обеспокоенные сохранностью своих данных, отдают предпочтение «ИИ в коробке». Такие системы позволяют запускать генеративные модели в локальном или частном облаке, на которые приходится около половины рынка облачных сервисов в стране
28
#искусственный интеллект

«Сбер» и СПбГУ займутся подготовкой специалистов в области искусственного интеллекта и науки о данных

На новой образовательной программе магистратуры студенты будут изучать прикладные задачи машинного обучения, в том числе, связанные с большими языковыми моделями и их применением в бизнес-задачах