Vajon elérkezik valaha az a pillanat, amikor a nagy mesterséges intelligencia forradalom megáll? Rengeteg újabb kérdés merül fel, amelyekre választ kellene találni. – Pénzcentrum
Minden sarkon a mesterséges intelligencia forradalma körüli izgalmakról beszélnek, amely az ipari fejlődés egy új korszakának küszöbén áll. Ez a változás olyan mértékű globális növekedést hozhat, hogy akár kétszámjegyű számokat is láthatunk a gazdasági mutatókban.
Jelenleg a mesterséges intelligenciát (MI) fejlesztő vállalatok többsége veszteségesen működik, és egyes kutatások szerint a cégek 95%-ának nem sikerült eddig pozitív megtérülést elérnie ezen a területen. Sokan úgy vélik, hogy ez a helyzet egy újabb technológiai lufi jele, míg mások a szektor sajátos J-görbéjével magyarázzák a jelenséget. Az biztos, hogy a dollármilliárdok ellenére az igazi áttörés még várat magára – mutat rá a Nemzeti Közszolgálati Egyetem Gazdaság és Versenyképesség Kutatóintézetének szakértője.
Czeczeli Vivien szerint nem véletlen, hogy a The Economist, a szakirodalmi becslésekre és az MI potenciális növekedési hatásaira alapozva akár a kétszámjegyű globális növekedés lehetőségét is felvetette. Mindez azonban még akkor is számos kérdést felvet, ha óvatosabb megközelítéssel inkább csak a 2-3%-ot jelentősen meghaladó értékként próbáljuk definiálni.
A múltbeli tapasztalatok világosan tükrözik, hogy a gazdasági fellendülések nem csupán a feladatok gyorsabb végrehajtásából, hanem sokkal inkább az innovációkból és felfedezésekből, valamint azok hatékony alkalmazásából származnak. Jelenleg a mesterséges intelligencia eredményei inkább lokális szinten figyelhetőek meg. Számos feladat, például a szövegírás, jelentős javuláson ment keresztül, köszönhetően a fejlett nyelvi modelleknek, mint amilyen a ChatGPT is. Azonban egy egyszerű "email asszisztens" valószínűleg nem lesz elegendő ahhoz, hogy a gazdaság egészét robbanásszerűen fellendítse.
A mesterséges intelligencia valódi áttörése akkor következhet be, amikor nem csupán a már létező feladatok automatizálásában bizonyul hasznosnak, hanem új lehetőségek és tevékenységek felfedezésében is irányt mutat. Jelenleg azonban a mesterséges intelligencia leginkább a meglévő folyamatok optimalizálására összpontosít, a hatékonyság növelése érdekében, ahelyett, hogy merész újdonságokat hozna a felszínre. Míg a piacok a radikális termelékenységnövekedést várják, addig a jelenlegi mesterséges intelligencia fejlődése inkább apró, fokozatos előrelépéseket eredményez.
A mesterséges intelligencia hosszú távú hatásai még csak most kezdenek megmutatkozni, és a kutatók többsége ezt a jelenséget egy úgynevezett J-görbével szemlélteti. Ennek értelmében egy új, forradalmi technológia bevezetése kezdetben gyakran a termelékenység csökkenését vagy stagnálását eredményezi, mielőtt végül egy meredek növekedési szakaszba lépne. Jelenleg még abban a szakaszban tartunk, amikor a költségek drámai növekedése mellett a nagy mesterséges intelligencia cégek veszteségesen működnek, ugyanakkor a befektetők számára ez továbbra is vonzó lehetőségeket kínál.
A nagy nyelvi modellek betanítása rendkívül adatigényes, és költséges, nem beszélve az ehhez társuló infrastruktúra energiaigényeikről. Egyetlen nagyméretű modell betanítása annyi energiát igényelhet, mint több ezer háztartás éves fogyasztása. Az adatközpontok hűtése óriási vízigényt támaszt, és a növekvő kereslet a félvezetőgyártásban is komoly terheket ró a környezetre.
A legutóbbi évtizedek legjelentősebb technológiai forradalma kétségtelenül az internet megjelenése volt, amely máig is figyelmeztető példaként szolgálhat számunkra. Eleinte az internet is csak hosszú évek múlva kezdett el a termelékenység növelésében érdemi szerepet játszani. Hasonlóan ahhoz, ahogy a múltban az internetes vállalkozások iránti befektetési érdeklődés kiemelkedő volt, napjainkban a mesterséges intelligencia cégei is hasonló figyelmet kapnak. Ennek következményeként a 2000-es évek elején bekövetkezett dotcom-buborék kipukkadása óriási pénzügyi veszteségeket okozott a piacon. A technológia viszont megmaradt, sőt, mára a gazdaság szerves részévé vált. Hasonló forgatókönyv valószínűsíthető az MI területén is: a technológia fennmaradhat, de a jelenlegi befektetési szint talán nem tartható fent hosszú távon. Az újdonságok társadalmi és gazdasági integrálása – mint például az orvosi alkalmazások vagy a közlekedést támogató rendszerek – jelentős újabb pénzügyi forrásokat igényel, hogy megfelelően kihasználhassuk a lehetőségeket és kiépíthessük a szükséges informatikai infrastruktúrát.
A mai mesterséges intelligencia modellek kétségtelenül egyre kifinomultabbak, azonban még mindig meg kell mutatniuk, hogy valódi áttöréseket képesek elérni. Nem meglepő, hogy a fejlett gazdaságok munkatermelékenységének növekedése az 1990-es évek 2%-áról az utóbbi évtizedben mindössze 0,8%-ra csökkent, még akkor is, amikor a számítógépek folyamatosan fejlődnek és gyorsulnak. Jelenleg az "MI-paradoxon" korszakát éljük, ahol a szektorba ömlő milliárdok ellenére a hibás alkalmazások aránya magas, és a cégek többsége nem tapasztal mérhető profitnövekedést. McKinsey adatai alapján a vizsgálatukban részt vevő vállalatok közel 80%-a alkalmaz generatív MI-t, de ugyanennyien számolnak be arról, hogy ez nem hozott kézzelfogható hasznot. A probléma gyökere nem a modellek korlátozottságában keresendő, hanem inkább a szervezeti integráció és a tanulási folyamatok hiányosságaiban. Az MIT kutatása szerint a projektek csupán 5%-a ér el számottevő bevételnövekedést, míg a többség stagnál.
A piac hatalmas összegeket pumpál a mesterséges intelligencia szektorába: 2025-re az amerikai cégek körülbelül 35-40 milliárd dollárt költöttek MI-projektekre, ám ezek 95%-a gyakorlatilag semmiféle megtérülést nem hozott. Nem meglepő tehát, hogy egyre többen hasonlítják ezt a helyzetet a dotcom-buborékra. Az OpenAI és az Anthropic veszteségei, valamint a piaci árazással és bevételtermeléssel kapcsolatos nehézségeik csak tovább erősítik ezt a párhuzamot. Míg a nagy techóriások, mint a Meta, a Microsoft és a Google, a széleskörű termékkínálatuknak köszönhetően nyereségesek, addig a mesterséges intelligenciára fókuszáló cégek továbbra is milliárdos veszteségeket könyvelnek el. Az Nvidia, amely 2025 januárjában rövid időre a világ legmagasabb piaci értékével bíró vállalatává lépett elő, ugyan termel profitot, de a haszonkulcsai folyamatosan csökkennek. Találóan fogalmaz az angol közmondás, amely azt mondja: aranyláz idején az gazdagodik meg, aki ásókat árul.
A fent leírt folyamatok azonban felvetik a kérdést: megengedhetik-e a cégek, hogy sokszorosára emeljék az előfizetési díjakat, és valóban olcsóbb lesz-e az MI az emberi munkaerőhöz képest? Az üzleti modell logikája egyelőre úgy tűnik arra alapszik, hogy kezdetben veszteségesen értékesítenek, a felhasználókat talán "függővé" próbálják tenni, majd remélik, hogy az áremeléseket elbírja a piac. A fő aggodalomra azonban továbbra is az adhat okot, ha a fejlesztők által megfogalmazott ígéretek a mesterséges intelligenciával asszociált paradigmaváltásokra esetleg nem válnak valóra.
A Pénzcentrum Napicsárt című műsora nemrigben annak járt utána, hogy az MI-fejlesztésekben egyaránt érdekelt Nvidia cég részvényei mostanában vajon jó befektetésnek számítanak-e. Nézd meg újra az adást:
