Pojem „bublina v oblasti umělé inteligence“ se stal natolik rozšířeným, že sám o sobě začíná působit jako bublina. I když někteří analytici, například z Deutsche Bank, již minulý měsíc tvrdili, že tato bublina „praskla“, realita na trzích naznačuje spíše opak. Nadšení kolem AI pokračuje a ceny akcií technologických firem dál rostou, přestože mnohé z nich ještě nevykazují zisk. Podle Financial Times získalo deset největších startupů v oblasti AI, které jsou stále ztrátové, během jediného roku tržní hodnotu téměř 1 bilion dolarů. Tento růst analytici označují za extrémní – a někteří odborníci dokonce tvrdí, že jde o největší bublinu v moderní historii. Přesto se investoři i technologická média dívají na situaci s jistým klidem, argumentujíce tím, že i z předchozích bublin nakonec vzešly obrovské inovace, jako například vznik Amazonu (AMZN) po krachu dotcomů. Největší bublina v historii? Mezi nejhlasitější kritiky současné situace patří britský analytik Julien Garran z poradenské společnosti MacroStrategy Partnership. Ten ve své nedávné zprávě uvedl, že současná horečka kolem AI je „největší a nejnebezpečnější bublinou, jakou svět kdy viděl“. Podle jeho propočtů je tato bublina 17krát větší než ta z konce 90. let, která vedla k pádu mnoha internetových společností, a dokonce čtyřikrát větší než realitní bublina z roku 2008. Garran tvrdí, že ve Spojených státech dochází k nesprávnému rozdělování kapitálu, které způsobuje přehnané oceňování společností bez reálného výnosu. Jeho varování není založeno jen na finančních ukazatelích, ale i na samotném způsobu, jakým jsou velké jazykové modely (LLM) a další nástroje umělé inteligence vyvíjeny. Garran tvrdí, že systém, na němž AI stojí, má zásadní technické i ekonomické limity, které znemožní dlouhodobou udržitelnost současného boomu. Zdroj: Shutterstock Tři hlavní problémy současné AI Garran upozorňuje na tři klíčové nedostatky, které podle něj znemožňují, aby AI byla komerčně životaschopná. Prvním problémem je způsob, jakým byly velké jazykové modely vytvořeny. Tyto systémy pracují na základě pravděpodobnosti výskytu slov ve větách, nikoli na skutečném porozumění kontextu. Jsou tedy podle něj velmi „chytře naprogramované“, ale zároveň velmi omezené. Druhým problémem je způsob využití AI v kódování. Modely čerpají z existujícího kódu – veřejného i uzavřeného – a výsledkem je, že pouze „opakují naučené vzory“. Pokud vývojáři chtějí tvořit zcela nové aplikace, narážejí na hranice této metody. Třetím zásadním problémem je škálovatelnost. Čím dál sofistikovanější modely vyžadují obrovské množství výpočetní kapacity a energie. Garran tvrdí, že vývojáři již dosáhli hranice, kdy další zlepšení vyžadují tak vysoké náklady, že se projekt stává ekonomicky neudržitelným. „Kdyby to bylo jinak,“ říká, „viděli bychom při každém vydání nové verze modelu prokazatelně lepší výsledky.“ Podle něj se to však neděje – například od vydání ChatGPT 4 v březnu 2023 se kvalita modelů výrazně nezlepšila, což považuje za důkaz, že vývoj narazil na limity. Ztrátový ekosystém a role investorů Dalším důležitým bodem Garranova argumentu je neudržitelnost celého AI ekosystému. Pouze několik firem, jako Nvidia (NVDA), podle něj skutečně vydělává, zatímco většina ostatních – od datových center po vývojáře softwaru – je ve ztrátě. Aby mohl růst pokračovat, je podle něj nutné stálé a masivní financování, které ale není dlouhodobě možné udržet. Garran varuje, že jakmile investoři ztratí zájem, celá struktura se zhroutí. První známky únavy investorů jsou už patrné: ochota rizikového kapitálu financovat nové projekty klesá, protože valuace firem jsou přehnané a výnosy zatím žádné. Výjimkou jsou velcí hráči, jako SoftBank (SFTBY) nebo Saúdská Arábie, kteří mají dostatečný kapitál k pokračujícím investicím. Přesto ani oni nemohou pokrýt celý trh. „Nakonec,“ říká Garran, „zůstane pouze Nvidia, která z tohoto šílenství zatím skutečně profituje.“ Zdroj: Shutterstock Podle něj současný růst není tažen inovací, ale spíše vírou, že „tentokrát to bude jiné“. Garran připomíná, že žádná z firem zatím nevytvořila „zabijáckou aplikaci“, která by dokázala proměnit celý průmysl. Namísto toho jde podle něj o „sérii působivých demonstrací“, které ale nemají reálný ekonomický dopad. Blíží se konec, nebo jen přechodná fáze? Garran přiznává, že je možné, že se mýlí – buď v časování, nebo v odhadu dopadu. Možná, že AI bublina vydrží déle, protože investoři stále nacházejí zdroje financování. Pokud to potrvá další rok nebo dva, bude podle něj stále více lidí pracovat na projektech, které společnosti nepřinášejí žádnou skutečnou hodnotu. Pokud by však někdo skutečně vytvořil „superinteligenci“, která by dokázala radikálně změnit svět, připouští Garran, že by to zcela přepsalo pravidla hry. Taková technologie by mohla buď přinést utopii, nebo vytvořit svět, kde většinu činností řídí stroje a lidé ztrácejí smysluplnou práci. Zatím ale nic nenasvědčuje tomu, že by se k tomu průmysl blížil. Garran proto zůstává skeptický: „Dokud neuvidím reálné důkazy o zásadním průlomu, svůj názor nezměním.“