С право се създава усещането, че единствената важна дискусия на пазарите днес е дали изкуственият интелект е балон, или всъщност е началото на революционна ера.

Ето още едно мнение, определено от песимистичния лагер. То е на независимата изследователска фирма MacroStrategy Partnership, която консултира 220 институционални клиенти, в бележка, написана от анализатори, сред които и Жулиен Гаран, който преди това е ръководел екипа за стратегия за суровини на UBS.

Нека започнем с най-смелото твърдение – че изкуственият интелект не само е в балон, но и че този балон е 17 пъти по-голям от дот-ком балона и дори четири пъти по-голям от глобалния балон на пазара на недвижими имоти от 2008 г.

И за да получите това число, трябва да се върнете към шведския икономист от XIX век Кнут Виксел. Виксел е стигнал до заключението, че капиталът се разпределя ефективно, когато цената на дълга за средния корпоративен заемополучател е с 2 процентни пункта над номиналния БВП. Едва сега това е положително, след като десетилетие на количествени облекчения от Федералния резерв на САЩ доведе до ниски спредове на корпоративните облигации.

След това Гаран изчислява дефицита по Виксел, който включва не само разходите за изкуствен интелект, но и жилищни и офис имоти, NFT и рисков капитал. Така се получава тази графика за неправилното разпределение – много променливи, но помислете за нея като за неправилно разпределената част от брутния вътрешен продукт, подхранена от изкуствено ниски лихвени проценти.

Гаран се насочва и към самите големи езикови модели (LLM). Той подчертава едно проучване, което показва, че процентът на изпълнени задачи в софтуерна компания варира от 1.5% до 34% и дори за задачите, които са изпълнени на 34%, това ниво на изпълнение не може да бъде постигнато последователно. Друга диаграма, разпространена по-рано от икономиста от Apollo Торстен Слок въз основа на данни на Министерството на търговията на САЩ, показва, че степента на внедряване на изкуствен интелект в големите компании в момента е в спад. Той показа и някои от своите тестове в реалния свят, като например да помоли създател на изображения да създаде шахматна дъска един ход преди победата на белите, което не се получи.

Според него големите езикови модели вече са достигнали границите на мащабируемостта. „Не знаем точно кога LLM ще достигнат точката на намаляваща възвръщаемост, защото не разполагаме с мярка за статистическата сложност на езика. За да разберем дали сме достигнали предела, трябва да наблюдаваме разработчиците на LLM. Ако пуснат модел, който струва 10 пъти повече, вероятно използващ 20 пъти повече изчислителна мощност от предишния, и не е много по-добър от това, което вече има на пазара, тогава сме достигнали предела“, казва той.

И точно това се случи: ChatGPT-3 струва 50 милиона долара, ChatGPT-4 струва 500 милиона долара, а ChatGPT-5, който струва 5 милиарда долара, беше забавен и когато беше пуснат, не беше значително по-добър от последната версия. Също така е лесно конкурентите да наваксат.

„Така че накратко: не можете да създадете приложение с търговска стойност, тъй като то или е прекалено стандартно (игри и т.н.), което няма да се продава, или е преработено от информация, която е публично достояние, или е обект на авторско право. Трудно е да се рекламира ефективно, LLM струват експоненциално по-голяма сума за обучение на всяко поколение, като печалбата от точността бързо намалява. Няма защитна стена за модела, така че ценообразуването е ограничено. А хората, които използват LLM най-много, ги използват за достъп до изчислителни ресурси, които струват на разработчиците повече, отколкото месечните им абонаменти“, казва той.

Заключението му е много категорично: не само че икономиката, която вече е в застой, ще изпадне в рецесия, тъй като ефектите от центровете за данни и богатството ще достигнат плато, но и че те ще се обърнат, точно както се случи с дот-ком балона през 2001 г.

Снимка: Unsplash

Виж още: Геймър построи работеща версия на ChatGPT в Minecraft, използвайки 439 млн. блокчета (ВИДЕО)