Золота лихоманка штучного інтелекту: історія, порівняння та перспективи на майбутнє

Штучний інтелект спричинив те, що багато хто називає "золотою лихоманкою".

Це явище має вражаючі паралелі, але також і суттєві відмінності з двома важливими історичними подіями: золотою лихоманкою Клондайку та бульбашкою доткомів. Вивчення цих подібностей і відмінностей дає чіткіше уявлення про те, чому ШІ, маючи деякі спільні риси з попередніми "бульбашками", являє собою більш потужну і довготривалу технологічну трансформацію.

‍

Золота лихоманка Клондайку: ейфорія відкриття

Золота лихоманка Клондайку, що розпочалася в серпні 1896 року, коли в канадському Юконі було знайдено золото, стала каталізатором масової еміграції до північних регіонів Північної Америки. До 1897 року близько 100 000 людей покинули свої домівки і вирушили в небезпечну подорож через важкодоступну територію, спонукувані надією на негайне збагачення.

‍

Схожість зі штучним інтелектом

1. Ефект "золотої лихоманки": подібно до золотошукачів Клондайку, інвестори та компанії сьогодні кидаються в сектор ШІ, боячись "упустити можливість". Шалена інвестиційна активність нагадує нагальну потребу, яка привела тисячі людей на Юкон.
2. Демократизація доступу: Так само, як будь-хто міг взяти в руки лопату і спробувати свої сили в пошуку золота під час перегонів на Клондайку, сьогодні інструменти генеративного ШІ, такі як ChatGPT, дозволяють будь-кому використовувати ШІ з невеликими бар'єрами для входу, що призводить до його масового впровадження.
3. Екосистема підтримки: Так само, як міста Доусон, Сіетл і Ванкувер процвітали завдяки послугам, що надавалися золотошукачам, сьогодні ми спостерігаємо зростання екосистеми компаній, які надають інструменти, інфраструктуру та послуги для підтримки ініціатив у сфері ШІ.

‍

Основні відмінності

1. Доступність і масштабованість: У той час як поклади золота в Клондайку були фізично обмеженими і швидко вичерпувалися, можливості в галузі ШІ потенційно безмежні і можуть бути масштабовані в глобальному масштабі.
2. Змінні бар'єри для входу: хоча споживчі інструменти ШІ є легкодоступними, розробка просунутих моделей ШІ створює значні бар'єри для входу з точки зору вартості, інфраструктури та спеціальних навичок. Згідно з аналізом Reuters, донедавна вважалося, що "більші й дорожчі системи дають кращі результати", що вимагає величезних інвестицій в обладнання та обчислювальні ресурси. Сьогодні приклад DeepSeek показав, що, можливо, це теж не зовсім так.
3. Розподіл цінності: У Клондайку мало хто зі старателів насправді знаходив золото, тоді як найбільші вигоди отримували ті, хто продавав обладнання та послуги. В епоху ШІ, хоча й існують "продавці лопат" (наприклад, виробники чіпів, такі як Nvidia), цінність, створювана додатками ШІ, більш широко розподіляється між різними галузями і сферами застосування. Головне - вирішити, чи хочете ви "продавати лопати", чи "йти за золотом". У будь-якому випадку, завжди варто пам'ятати, що успіх не гарантований.
4. Довготривалий вплив: Золота лихоманка Клондайку швидко вичерпалася (1899-1900 рр.) з відкриттям золота в Номі, штат Аляска. З іншого боку, ШІ являє собою фундаментальну технологічну трансформацію з довгостроковими наслідками практично для всіх секторів економіки.

Бульбашка доткомів: технологічна ейфорія та крах

Бульбашка доткомів наприкінці 1990-х років призвела до вибухового зростання вартості інтернет-компаній, кульмінацією якого стало драматичне падіння на початку 2000-х років. У цей період індекс Nasdaq досяг пікового значення близько 2,95 трильйона доларів США, а потім обвалився більш ніж на 78% протягом наступних двох з половиною років.

Схожість зі штучним інтелектом

1. Ентузіазм інвесторів: Як і в епоху доткомів, ШІ привертає величезні інвестиції та увагу ЗМІ.
2. Зростання оцінок: Акції деяких компаній, пов'язаних зі штучним інтелектом, стрімко зросли, що нагадує сплеск акцій технологічних компаній під час бульбашки доткомів. Наприклад, вартість акцій Nvidia зросла порівняно зі зростанням акцій Cisco в 1990-х роках.
3. Високі очікування: в обох випадках очікування щодо потенціалу технологій підштовхнули оцінку далеко за межі безпосередніх фінансових фундаментальних показників.

Фундаментальні відмінності

1. Фінансова стійкість: на відміну від більшості компаній доткомів, які працювали зі збитками, багато компаній, що є рушіями інновацій у сфері ШІ, сьогодні є фінансово стійкими, мають значні грошові потоки та усталені бізнес-моделі.
2. Негайне практичне застосування: хоча багато обіцянок епохи доткомів матеріалізувалися лише через роки, ШІ вже приносить відчутну користь у багатьох галузях - від охорони здоров'я до фінансів, від промислової автоматизації до обслуговування клієнтів.
3. Зрілість цифрової екосистеми: ШІ розвивається в умовах, коли цифрова інфраструктура вже створена, а компанії мають досвід впровадження нових технологій, що знижує ризики впровадження.
4. Більш помірні відносні оцінки: незважаючи на ентузіазм щодо ШІ, поточні ринкові оцінки залишаються значно нижчими, ніж на піку бульбашки доткомів. Співвідношення ціна/прибуток Nasdaq сьогодні набагато нижче, ніж у 2000 році.
5. Більш обережна поведінка інвесторів: на відміну від періоду доткомів, який характеризувався масовими притоками у фонди акцій, потоки у ці фонди в останні роки були від'ємними, що свідчить про більш обережний підхід інвесторів.

Чому штучний інтелект - це не бульбашка, якій судилося вибухнути

На відміну від попередніх технологічних бульбашок, ШІ має характеристики, які свідчать про більш стійку і тривалу економічну трансформацію:

‍

1. Надійна технологічна основа

ШІ - це не спекулятивна технологія, а кульмінація десятиліть досліджень і розробок у галузі машинного навчання, нейронних мереж і обробки природної мови. Останні досягнення представляють собою значні пороги можливостей, а не просто незначний приріст.

‍

2. Реальна та безпосередня економічна цінність

ШІ вже приносить відчутну економічну вигоду. Згідно з аналізом Quartz, "сьогодні штучний інтелект здатен генерувати значно більший дохід, ніж інтернет у 1990-х і на початку 2000-х років". Застосування штучного інтелекту підвищує операційну ефективність, знижує витрати і створює нові можливості для бізнесу завдяки автоматизації та предиктивній аналітиці.

‍

3. Інтеграція в існуючі бізнес-моделі

На відміну від стартапів доткомів, які часто пропонували неперевірені бізнес-моделі, штучний інтелект інтегрується в існуючі та усталені бізнес-процеси. Компанії використовують його для покращення своєї діяльності, а не для повного переосмислення бізнес-моделей.

‍

4. Бар'єри для вступу на ринок, що розвивається

Ринок ШІ являє собою дворівневу структуру з різними бар'єрами для входу. З одного боку, як зазначає Патрік Холл, професор Університету Джорджа Вашингтона, генеративний ШІ відрізняє "нижчий бар'єр входу для споживачів технології", що робить інструменти доступними практично для будь-кого. З іншого боку, розробка просунутих моделей ШІ все ще вимагає значних інвестицій, але цей бар'єр знижується. Як повідомляє Reuters, "закінчення гонки озброєнь за обчислювальні потужності може означати зниження бар'єрів для входу", що дозволить "новим стартапам виробляти конкурентоспроможні ШІ-продукти з мінімальними витратами".

‍

5. Попит перевищує пропозицію

Критичним фактором краху доткомів були надмірні інвестиції в мережеву інфраструктуру (наприклад, оптоволоконні кабелі), які значно перевищували попит на той час. На противагу цьому, для ШІ саме попит перевищує пропозицію, створюючи вузькі місця в інфраструктурі центрів обробки даних і доступних обчислювальних потужностях.

‍

6. Глибока трансформація процесів прийняття рішень

Як підкреслюється в статті "Велике перебалансування штучного інтелекту", штучний інтелект докорінно змінює спосіб прийняття рішень компаніями, створюючи "розширені системи прийняття рішень", в яких штучний інтелект обробляє дані, тоді як люди зберігають повноваження щодо прийняття рішень, заснованих на цінностях, і творчих стратегій. Така глибока інтеграція передбачає довготривалу цінність, а не скороминущий ентузіазм.

‍

7. Інституційна та державна підтримка

На відміну від попередніх "бульбашок", ШІ користується значною інституційною та урядовою підтримкою. Уряди по всьому світу інвестують мільярди в дослідження, навчання та регулювання ШІ, розглядаючи його як ключову стратегічну технологію для економічної конкурентоспроможності та національної безпеки.

‍

Висновок

Золота лихоманка ШІ, безумовно, має деякі спільні риси з попередніми явищами, такими як клондайк і бульбашка доткомів, зокрема, ентузіазм інвесторів і увага ЗМІ. Однак фундаментальні відмінності - фінансова сила залучених компаній, безпосередня економічна цінність, інтеграція в існуючі бізнес-моделі та інституційна підтримка - свідчать про те, що це глибша і триваліша економічна трансформація.

‍

Як і під час промислової революції або появи інтернету, ми, ймовірно, побачимо корекцію ринку і крах деяких переоцінених компаній, але основна тенденція видається стійкою і збережеться. Ключовим для інвесторів і компаній буде розрізняти короткостроковий ажіотаж і довгострокову фундаментальну цінність, зосереджуючись на додатках ШІ, які вирішують реальні проблеми і створюють відчутну економічну цінність.

‍

Часті запитання: участь у золотій лихоманці штучного інтелекту

1. Чи є реальний шанс розбагатіти за допомогою ШІ у 2025 році?

Безумовно. Як і під час золотої лихоманки на Клондайку, існує реальна можливість створити значну цінність. Однак, як і тоді, найбільшу вигоду можуть отримати не ті, хто безпосередньо "шукає золото", а ті, хто надає "лопати та кирки" (інфраструктуру, інструменти та допоміжні послуги). Інвестиції в компанії, що розробляють спеціалізовані чіпи для ШІ, хмарні сервіси, оптимізовані для машинного навчання, або інструменти для розробки додатків для ШІ, представляють реальні можливості. Розробка вертикальних рішень для конкретних секторів (охорона здоров'я, фінанси, юриспруденція) також створює численних технологічних "єдинорогів".

2. Чи потрібен вам просунутий технічний бекграунд, щоб взяти участь у цій революції?

Революція в галузі штучного інтелекту певним чином нагадує появу електрики: не всім потрібно бути Томасом Едісоном або Ніколою Теслою, щоб скористатися її перевагами. Екосистема штучного інтелекту має різну структуру з різними точками входу, але з історії технологій можна винести важливий урок: саме ґрунтовні знання, а не проміжні технічні навички, зберігають цінність у довгостроковій перспективі.

‍

• Стратегічні користувачі: професіонали, які розуміють потенціал штучного інтелекту достатньо, щоб переосмислити процеси у своїй галузі. Як і у випадку з Інтернетом, здатність уявляти собі додатки має більше значення, ніж технічні знання їхніх механізмів.
• Доменні експерти: справжній надійний ресурс в епоху штучного інтелекту. Подібно до того, як Google зробив непотрібними експертів з пошукового синтаксису, моделі ШІ зроблять їхні можливості все більш доступними, не вимагаючи спеціальних технічних знань. Ті, хто володіє глибокими дисциплінарними знаннями (медицина, право, інженерія), збережуть незаперечну перевагу.
• Критично мислячі: ШІ посилить тих, хто знає, що запитувати, а не тих, хто знає, як запитувати. Ідеальне формулювання підказок ("інженерія підказок") стане неактуальним у міру вдосконалення моделей, так само, як це сталося з пошуковими системами. Натомість здатність формулювати правильні запитання, виявляти неочевидні зв'язки та критично оцінювати результати залишатиметься вирішальною.
• Технологічні інтегратори: розробники, які підключають системи ШІ до реальних інфраструктур, перетворюючи теоретичний потенціал на конкретні інструменти. І тут інтерфейси ставатимуть дедалі доступнішими, збільшуючи цінність розуміння бізнес-процесів над технологіями інтеграції.
• Піонери алгоритмів: дослідники та аналітики даних на передовій інновацій. Ця невелика група продовжуватиме створювати фундаментальну цінність, але вона становить лише невелику частину загальної екосистеми.

Кожна з цих ролей вимагає різних рівнів технічних знань.

‍

Урок цифрової історії очевидний: проміжні технічні навички (такі як SEO-оптимізація чи швидка інженерія), як правило, недовговічні, тоді як глибокі знання предметної області та здатність критично і творчо мислити зберігають або навіть збільшують свою цінність. Як і під час золотої лихоманки на Клондайку, найуспішнішими старателями були не обов'язково найбільш технічно підковані, а ті, хто краще орієнтувався на місцевості і приймав мудріші рішення про те, де копати.

‍

3. Наскільки важке "життя АІ-шахтаря"?

Подібно до того, як золотошукачі стикалися з екстремальними умовами в Клондайку, "ШІ-шахтарі" також стикаються зі значними труднощами:

• Швидка застарілість навичок: технології розвиваються запаморочливими темпами, вимагаючи постійного оновлення
• Глобальна конкуренція: на відміну від географічно обмеженої гонки на Клондайку, гонка ШІ є глобальною
• Вигорання: тривалий робочий день у висококонкурентній сфері, що швидко змінюється
• Регуляторна невизначеність: законодавство у сфері ШІ постійно змінюється, створюючи ризики для проектів та інвестицій
• Етичні ризики: навігація в складних етичних питаннях, пов'язаних зі штучним інтелектом, вимагає постійної уваги

4. Куди краще інвестувати - у навчання чи в АІ-компанії?

Обидві стратегії мають свої переваги. Інвестиції в особисте навчання можуть дозволити вам брати безпосередню участь у створенні цінності в епоху ШІ. З іншого боку, інвестиції в перспективні компанії можуть запропонувати значні прибутки без необхідності розвивати спеціалізовані навички.

‍

Найкраща стратегія залежить від ваших особистих обставин, навичок та схильності до ризику. Як і під час золотої лихоманки на Клондайку, не всі стартапи стають єдинорогами, але деякі з них стають надзвичайно прибутковими.

5. Які галузі пропонують найкращі можливості для АІ у 2025 році?

До найбільш перспективних напрямків належать

• Охорона здоров'я: допоміжна діагностика, розробка ліків, персоналізована медицина
• Фінанси: Алгоритмічна торгівля, аналіз ризиків, виявлення шахрайства
• Юридичні: автоматизація договорів, правові дослідження, аналіз прецедентів
• Виробництво: профілактичне обслуговування, автоматизований контроль якості
• Роздрібна торгівля: кастомізація, управління запасами, прогнозування попиту
• Креатив: створення контенту, редагування, допомога у створенні
• Інфраструктура ШІ: спеціалізоване обладнання, хмарні платформи, інструменти для розробки

6. Чи не пізно виходити на ринок АІ?

Зовсім ні. Ми все ще перебуваємо на ранніх стадіях революції у сфері штучного інтелекту. Порівнюючи з інтернетом, ми, мабуть, перебуваємо на рівні 1995-1998 років: базові технології існують, але більшість додатків, які глибоко трансформують економіку, ще не розроблені. Більше того, з розвитком трансформаторів і генеративних моделей постійно з'являються нові можливості. Як і під час золотої лихоманки на Клондайку, першопрохідці мають певні переваги, але є ще багато нерозвіданих "родовищ", скажімо так.

‍

7. Які основні ризики для тих, хто інвестує в АІ?

До основних ризиків можна віднести

• Бульбашка оцінки: деякі АІ-компанії можуть бути переоцінені порівняно з фундаментальними показниками
• Регуляторні обмеження: нові правила можуть обмежити певні сфери застосування ШІ
• Технічні бар'єри: деякі обіцянки ШІ можуть виявитися складнішими для реалізації, ніж очікувалося
• Консолідація ринку: кілька домінуючих компаній можуть захопити більшу частину вартості
• Етичні та репутаційні ризики: проблемне застосування ШІ може завдати значної шкоди репутації

8. Як я можу почати брати участь у золотій лихоманці АІ вже сьогодні?

• Навчання: почніть з онлайн-курсів з машинного навчання, оперативного інжинірингу або застосування ШІ у вашій галузі
• Експерименти: використовуйте загальнодоступні інструменти штучного інтелекту, щоб зрозуміти їхній потенціал
• Нетворкінг: спілкуйтеся з професіоналами в галузі ШІ за допомогою конференцій, онлайн-форумів і спільнот
• Інвестиції: Розгляньте ETF, орієнтовані на штучний інтелект, або інвестиції в провідні компанії
• Застосування: Визначте можливості застосування ШІ у вашій поточній роботі або для розробки нових рішень

Успіх вимагатиме поєднання бачення, наполегливості, адаптивності та трохи везіння. Але на відміну від фізично обмежених золотих родовищ Юкону, потенціал ШІ продовжує розширюватися з кожним технологічним досягненням, постійно створюючи нові можливості для тих, хто може ними скористатися.

‍

Джерела

1. History.com - "Золота лихоманка на Клондайку - визначення, карта та факти". Посилання
2. Британська енциклопедія - "Золота лихоманка на Клондайку". Посилання
3. Подорожі Юконом - "Історія Клондайкської золотої лихоманки". Посилання
4. Канадська енциклопедія - "Золота лихоманка на Клондайку". Посилання
5. Cointelegraph - "Штучний інтелект і бульбашка доткомів мають деякі спільні риси, але відрізняються там, де це важливо". Посилання
6. Reuters - "Відлуння бульбашки доткомів переслідує американський фондовий ринок, керований штучним інтелектом". Посилання
7. Reuters - "Уповільнення розвитку моделей штучного інтелекту означає кінець епохи золотої лихоманки". Посилання
8. Visual Capitalist - "Бульбашка доткомів та ентузіазм щодо штучного інтелекту: чим вони відрізняються". Посилання
9. Yahoo Finance - "Я був присутній при краху доткомів. Ось чому бум штучного інтелекту не такий". Посилання
10. ORF Online - "Байти та бульбашки: порівнюючи бульбашку доткомів 90-х та гонку штучного інтелекту". Посилання
11. The Hill - "Як "золота лихоманка" штучного інтелекту відроджує технологічну галузь". Посилання
12. R Street Institute - "Зменшення вхідних бар'єрів у розробці та застосуванні штучного інтелекту". Посилання