Два различни балона и два напълно различни потока от приходи означават само едно нещо... Използването на по същество безплатни услуги - като социални медии, имейл, съобщения и други приложения - не означава, че те са особено полезни.
Този път е различно... Колко пъти сме го чували? Обикновено се оказва само пожелателно мислене. Този път балонът на генеративния AI може наистина да е различен от балона на "дот-ком" балона - просто не по добър начин, смятат Джефри Фънк и Гари Смит, финансови експерти, изразили своето мнение пред изданието MarketWatch.
Броят на генеративните потребители на AI расте по-бързо от броя на интернет потребителите в края на 90-те години на миналия век - освен че сравнението е по същество безсмислено.
Помислете за това. Какво трябваше да направят хората, за да станат потребители на интернет в края на 90-те? Трябваше да си купят компютър и да се абонират за доставчик на интернет услуги, които бяха скъпи. Compaq ProSignia Desktop 330 беше $2699 през 1999 г. (равняващи се на $5101 през 2024 г.) и това не включва приложен софтуер като този на Microsoft Word, Excel и PowerPoint. Bell Atlantic предлага услуга за цифрова абонатна линия за $59,95 на месец през 1999 г. или $113 в долари от 2024 г.
Източник: iStock
Колко струва използването на генериращ AI днес? Нищо... Вече притежавате компютър и плащате за достъп до интернет, а OpenAI и други предлагат услуги с ограничена употреба безплатно. Значителните разходи за достъп до интернет преди 30 години означаваха, че потребителите очакваха значителни печалби. Минималната цена за достъп до ChatGPT и други генеративни AI системи днес означава, че потребителите не се нуждаят от голяма печалба, ако има такава, за да опитат.
Защо икономистите от Федералната резервна банка на Сейнт Луис и другаде правят това глупаво сравнение? Използването на по същество безплатни услуги - като социални медии, имейл, съобщения и други приложения - не означава, че те са особено полезни. Ако не друго, те са пристрастяващо забавление, за което плащаме с времето си.
Икономистите от Фед в Сейнт Луис спекулираха за възможните ефекти на генеративния AI върху производителността на труда: "Ние проучихме колко интензивно респондентите използват генеративен AI в дните, в които съобщават, че го използват." Е интензивното използване на Facebook, Instagram, TikTok, Snapchat и други социални медийни платформи, повишават или намаляващи производителността на труда? Броят на хората, които използват социалните медии, и часовете, които прекарват в това, едва ли са полезна мярка за икономическата печалба. Същото важи и за генеративния AI.
Икономическата добавена стойност и производителността на труда, стимулирани от генеративния ИИ, не се измерват с това колко хора го използват или колко струва създаването и поддържането му. Измерва се чрез икономическа добавена стойност и повишаване на производителността на труда - и има оскъдни доказателства, че генеративният ИИ е преместил иглата.
Цената за обществото на AI чипове и таланта, електричеството, водата и други, необходими за производството им, в момента намалява печалбата. Докато достъпът до генеративен AI е сравнително евтин, създаването и доставката на генеративен AI е невероятно скъпо. Обучението на тези модели може да струва над 100 милиона долара и изисква най-новите и скъпи чипове от Nvidia и конкуренти, включително AMD и Intel.
Създаването на полезни услуги от генеративен AI също не е евтино. Технологичният колумнист на Wall Street Journal Джоана Стърн наскоро съобщи за нейната разработка на "Joannabot", задвижван от Google Gemini, за да помогне на читателите "да решат дали iPhone 16 си заслужава ъпгрейд:" Ботът беше полезен, но тя написа, че "може да излезе извън релсите." и беше скъпо.
Ако генеративният ИИ ще се изплати като производителност на труда, той трябва да генерира достатъчно приходи, за да оправдае разходите си. Ние не сме първите, които задават този въпрос. Дейвид Кан от Sequoia изчисли, че са необходими 600 милиарда долара годишни приходи от генеративен AI, за да се оправдаят настоящите инвестиции в генеративен AI, цифра, която вероятно е повече от 100 пъти над текущите годишни приходи за ChatGPT на OpenAI, Gemini на Google, Copilot на Microsoft и подобни услуги.
New York Times съобщи, че OpenAI очаква 5 милиарда долара загуби при 3,7 милиарда долара приходи тази година. Независимо от това OpenAI получи 6,6 милиарда долара допълнително финансиране, за да се задържи на повърхността - и което оцени компанията на 157 милиарда долара. Това със сигурност отразява балона на "дот-ком" - но Джим Ковело от Goldman Sachs, Кен Грифен от Citadel и пазарният стратег Ед Ярдени предупреждават, че балонът с ИИ може да бъде още по-лош.
Можем да сравним генеративния AI балон с интернет балона, като разгледаме приходите през 2000 г., пика на "дот-ком" балона и приходите от генеративен AI за 2024 г. Едно проучване изчислява, че 134 милиона персонални компютри са били продадени през 2000 г., което на 5101 долара на компютър по това време се равняват на около 684 милиарда долара приходи. Броят на интернет потребителите в световен мащаб е бил около 361 милиона през 2000 г., което при $113 на месец се равнява на около $489 милиарда приходи ($850 милиарда в долари от 2024 г.).
Електронната търговия също генерира много приходи през 2000 г. В статия от март 2001 г. се съобщава, че пазарът на електронна търговия през 2000 г. е бил 286 милиарда долара (500 милиарда долара по текущи цени от 2024 г.). Електронната търговия е нарастващ поток от приходи, тъй като сме свикнали да пазаруваме онлайн.
Съберете тези числа заедно и интернет генерира повече от $1,5 трилиона приходи (в съвременни долари от 2024 г) през 2000 г. — и интернет балонът все още се спука. Generative AI, от друга страна, в момента генерира по-малко от 10 милиарда долара приходи. Ако балонът се спука, това ще бъде много голямо пукане.
Джефри Фънк е пенсиониран професор и носител на наградата за мобилна наука NTT DoCoMo. Последната му книга е "Еднорози, реклама и балони: Ръководство за откриване, избягване и използване на инвестиционни балони в технологиите" (Harriman House, 2024 г.).
Гари Смит е професор по икономика в Pomona College и автор на повече от 100 академични статии и 17 книги, последната (в съавторство с Маргарет Смит): "Силата на модерното инвестиране на стойност: отвъд индексирането, алгоритъма и алфа, " (Palgrave Macmillan, 2024).
USD
CHF
EUR
GBP
