Wysokie koszty wdrożeń i ryzyko regulacyjne są jednymi z najczęściej wymienianych wyzwań związanych z AI. – Z punktu widzenia inwestorów kluczowa okazuje się trudność w ocenie mierzalnej wartości AI, co prowadzi do niepewności co do zwrotu z inwestycji – wskazuje Radosław Jodko, ekspert ds. inwestycji.
Po nieoczekiwanych spadkach wartości rynkowej firm rozwijających AI najlepiej widać zmienność i niepewność inwestycyjną w tym obszarze. W ciągu zaledwie jednego dnia wyparowało 580 mld dolarów z wartości rynkowej producenta czipów Nvidia (w wyniku nagłego spadku kursu jego akcji o ponad 17 proc.). Przyczyną paniki okazał się sukces chińskiego modelu sztucznej inteligencji DeepSeek – jak się wskazuje, tańszy, ale tak samo wydajny jak amerykańskie odpowiedniki.
– Przypadek DeepSeek pokazuje, jak dynamiczny dziś jest rynek firm w branży technologicznej, zwłaszcza w sektorze AI, i – co powtarzam od jakiegoś czasu – udowadnia, że ciągle mamy do czynienia z fazą dojrzewania tego rynku. Uczą się go i firmy, i inwestorzy. Daleki jestem od kategorycznych stwierdzeń, że takie przypadki udowadniają, iż sztuczna inteligencja jest najbardziej przepłaconą inwestycją ostatnich lat. Nie, nie jest. I za wcześnie na takie diagnozy. Bez wątpienia widać, że jest technologią przełomową i będzie miała ogromny wpływ na transformację biznesów, ale i chyba naszego społecznego funkcjonowania. Sprawa z DeepSeek dowodzi jednak, że w branży technologicznej nie ma niczego takiego jak niezagrożona mocna pozycja (jaką zdawać by się mogło ma Nvidia). Bez wątpienia mamy także nowe oblicze rywalizacji chińsko-amerykańskiej – bo skoro Chińczycy zostali odcięci od najbardziej zaawansowanych technologicznie amerykańskich czipów, pokazali, że mogą sobie poradzić bez nich – komentuje Radosław Jodko, ekspert ds. inwestycji
DeepSeek to nowy model chińskiego startupu, który wstrząsnął Wall Street. Przeceny dotknęły nie tylko Nvidii, ale większości Big Techów. Wiązało się to z tym, że model ten okazuje się porównywalny do najlepszego obecnie modelu rozumiejącego, czyli ChatGPT firmy OpenAI, ale jego wytrenowanie kosztować miało niecałe 6 mln dolarów, podczas gdy model GPT-4, który został wprowadzony na rynek pod koniec 2023 roku, generował koszty szkolenia na poziomie ponad 100 mln dolarów.
Biznesowy test dla AI
Zdaniem Jodki realizuje się scenariusz, który od dłuższego czasu wskazywany był w oczekiwaniach firm i ekonomistów: realne „sprawdzam” dla inwestycji w AI.
Firmy skupiać się dziś będą mniej na eksperymentowaniu, bardziej na skutecznym wdrażaniu rozwiązań, oczekując zysków. Widać to choćby w raporcie IBM Institute Business Value, który we współpracy z Oxford Economics z końcówki 2024 roku, gdzie 63 proc. kadry kierowniczej twierdzi, że ich portfel AI będzie miał istotny wpływ finansowy na ich organizację w ciągu najbliższych jednego do dwóch lat. Już 46 proc. dyrektorów twierdzi, że ich organizacje będą skalować sztuczną inteligencję, koncentrując się na optymalizacji istniejących procesów i systemów, a tylko 6 proc. uważa, że ich organizacje nadal będą eksperymentować.
– Wyzwaniem bez wątpienia jest dziś ocena mierzalnej wartości AI. To także pokazuje wiele badań, że zarówno inwestorzy, jak i firmy mają trudności w określaniu, jakie korzyści przynosi inwestycja w AI, co może prowadzić do niepewności co do zwrotu z inwestycji. Z punktu widzenia firm – największą trudnością okazuje się na razie takie wdrożenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, która zmienia model biznesowy, a nie tylko optymalizuje procesy i istniejące systemy. Innowacyjność produktów i wprowadzanie usług opartych na AI pozostaje celem nr 1 dla firm, ale nacisk dziś postawiony jest na to, żeby za realizacją tych celów nadążyły zmiany w modelach biznesowych
– wskazuje Jodko.
Zwraca uwagę, że wymogiem w tym roku – także z punktu widzenia oceny inwestorów – będzie mocniej uargumentowane realne powiązanie inwestycji technologicznych z generowaniem wartości biznesowej.
– Ale bez wątpienia niższy koszt mocy obliczeniowej AI – z jakim mamy, jak się wydaje, do czynienia w przypadku chińskiego startupu, zmienia sporo, przede wszystkim powinien ułatwić szerokie zastosowania i wdrożenia usług AI. I o tym z pewnością przekonamy się niebawem – podkreśla Radosław Jodko.