080 22 42
info@infond.si
LinkedIn
V središču zgodbe o umetni inteligenci je generativna umetna inteligenca. Generativna UI oziroma veliki jezikovni modeli (angl. large language models – LLM) so v širšem smislu računalniški programi, ki se učijo in ustvarjajo besedilo, slike, zvok, programsko kodo ali druge vrste medijev z uporabo arhitekture, trenirane na velikanskih količinah podatkov. Med primere velikih jezikovnih modelov med drugim sodijo Googlov Gemini, X-ov Grok, OpenAI-jev ChatGPT, Anthropicov Claude, Perplexity in Deep Seek.
Zmogljivosti modelov se krepijo izjemno hitro, stroški pa drastično padajo. Današnji modeli manj »halucinirajo«, obvladujejo daljša kontekstna okna in kažejo bistveno boljše sposobnosti sklepanja. Res je, da se je tempo izboljšav na širokem spektru standardnih preizkusov v zadnjem času nekoliko upočasnil. Na drugi strani ostaja napredek pri vodilnih agentskih modelih zelo spodbuden. Nekateri ocenjujejo, da bi agentski modeli lahko do pomladi 2026 dosegli raven človeške zmogljivosti.
Pospešek pri investicijskem ciklu znotraj UI
Ta tehnološki napredek je sprožil pravi investicijski razcvet v UI infrastrukturo. Velika ameriška tehnološka podjetja so potrojila letne izdatke za kapitalske naložbe od leta 2023, ko so znašale 154 milijard dolarjev. Do leta 2026 bi lahko presegli 550 milijard dolarjev. Šest vodilnih podjetij danes predstavlja skoraj 28 % vseh kapitalskih naložb ameriškega trga.
V letu 2025 so naložbe v infrastrukturo, povezane z UI, k rasti ameriškega BDP prispevala več kot potrošnja gospodinjstev. Impulz k rasti, ki izhaja iz izdatkov za UI, bo skoraj zagotovo tudi v letu 2026 pomemben vir rasti BDP. Samo OpenAI je javno napovedal gradnjo podatkovnih centrov s skupno zmogljivostjo več kot 25 gigavatov (GW), en gigavat zahteva približno 50 milijard dolarjev kapitalskih naložb. OpenAI v prihodnjih nekaj letih cilja na skupne naložbe, ki močno presegajo 1.000 milijard dolarjev. Trenutne naložbe v UI znašajo približno 1 % svetovnega BDP. V prejšnjih ciklih so naložbe v nove tehnologije (npr. elektrifikacija, železnice, komunikacije) dosegle vrh pri 2–5 % BDP. Čeprav je trenutni razcvet naložb v UI že izjemen, zgodovinski vzorci kažejo, da bi se lahko še podvojil.
K pospešku umetne inteligence pomembno prispevajo tudi državne pobude, in sicer ameriški projekt Stargate v vrednosti 500 milijard dolarjev, evropski program InvestAI z 200 milijardami evrov ter podobni projekti v Združenem kraljestvu, Savdski Arabiji in Južni Koreji. Kitajski politiki so banke in lokalne oblasti pozvali, naj usmerjajo finančna sredstva v tehnologijo in inovacije UI. Zanimivo je, da so bili kitajski raziskovalci leta 2024 avtorji 40 % vseh svetovnih citatov iz področja umetne inteligence. To je štirikrat več kot Združene države Amerike in Evropska unija skupaj.
Uporaba UI
Uporaba umetne inteligence se širi po vseh gospodarskih panogah, pri čemer potrošniki vodijo pred podjetji. ChatGPT ima več kot 700 milijonov mesečno aktivnih uporabnikov, ki tedensko pošljejo 18 milijard sporočil. Podjetja uporabljajo UI počasneje. Kljub temu ne vidim razloga, da je ne bi uporabljali v skoraj vseh procesih poslovanja. Ameriške raziskave med podjetji kažejo stalno rast uvajanja UI. Deset odstotkov podjetij že poroča, da jo uporabljajo za proizvodnjo blaga ali storitev. Po alternativnem indeksu uvajanja UI podjetja Ramp skoraj 45 % podjetij že plačuje naročnine za velike jezikovne modele. Več kot 300.000 podjetij je stranka Anthropica. Zaslužki hiperskelerjev (podjetij, ki v velikem obsegu zagotavljajo tehnologijo računalništva v oblaku) kažejo na trajno povpraševanje po inferenci (dejanski uporabi modelov UI).
Vpliv UI na trg dela
Zgodba se je šele začela. Nekatere ocene kažejo, da je več kot 60 % delovnih mest v razvitih državah ranljivih za pretrese zaradi tehnologije UI. Na mnoge načine vlagatelji prav zaradi tega potenciala motenj na trgu dela cenijo umetno inteligenco.Nekateri pesimistični scenariji napovedujejo skok brezposelnosti do 20 %. Zgodovina kaže na manj črn in na koncu bolj optimističen potek dogodkov. Veliki tehnološki preboji redko povzročijo dolgotrajno množično brezposelnost. Običajno občutno znižajo stroške ključnih investicij, sprostijo novo povpraševanje in ustvarijo povsem nove poklice.
Para je izpodrinila tkalce in delavce na kanalih, a je hkrati dramatično povečala proizvodnjo tekstila in celinsko trgovino. To je ustvarilo nova delovna mesta v rudarstvu, železnicah in mestnih storitvah. Računalniki so avtomatizirali administrativna opravila, a je cenejše obdelovanje informacij omogočilo rast kreditnih kartic in letalskega prometa, rodili so se novi poklici (programerji, finančni analitiki) in dvignila se je produktivnost v celotnem gospodarstvu. Mehanizirano kmetijstvo je zdesetkalo zaposlovanje na kmetijah, a je prineslo cenejšo hrano in pospešilo selitev v mesta.
Po raziskavi MIT-ja več kot 60 % današnjih poklicev v ZDA leta 1940sploh še ni obstajalo. Velik del te spremembe pojasnjujejo prav nove tehnologije. Ob vsakem zaporednem tehnološkem prehodu se je skupno povpraševanje povečalo in gospodarstvo je ustvarilo delovna mesta, ki prej niso obstajala. Kratkoročno bo verjetno UI več delovnih mest izboljšala, kot jih bo avtomatizirala ali ukinila. Možno je tudi, da lahko povišanje produktivnosti zaradi UI izravna šibkejše trende rasti prebivalstva v razvitem svetu.
Da bi podjetja izkoristila polno moč UI, bodo morala postopoma prenoviti svoje podatkovne sisteme in infrastrukturo. Trenutne raziskave kažejo, da je le majhen delež delovnih mest mogoče takoj avtomatizirati. Ljudje bodo še nekaj časa ohranili trajne prednosti, kot so zdrava pamet, vzročno sklepanje, čustvena inteligenca, presoja v visoko tveganih situacijah, prilagodljivo učenje in notranja motivacija.
Trenutno je le malo dokazov, da UI že vpliva na trg dela. Danes je stopnja brezposelnosti v sektorjih, ki so najbolj izpostavljeni motnjam zaradi UI, nižja kot v bolj zaščitenih sektorjih. Tako akademske ocene kot izkušnje podjetij kažejo, da je uvajanje UI pri tistih, ki so jo sprejeli, povečalo produktivnost dela za okoli 30 %. Prvi rezultati glede obljube višje produktivnosti so spodbudni, a morajo vlagatelji upoštevati tudi meje širjenja UI.
Potencialne omejitve/rešitve širjenja umetne inteligence
Največja omejitev je električna energija. V ZDA podjetja trenutno čakajo pet let na priključitev novih proizvodnih zmogljivosti na obstoječe omrežje. Že 70 % regionalnih trgov z elektriko je pod pritiskom, povpraševanje po elektriki pa naj bi do konca desetletja naraslo za 662 teravatnih ur. To je več kot letna proizvodnja Teksasa in Kalifornije skupaj. Ovira je tudi zastarela infrastruktura, saj je 70 % daljnovodov starejših od 25 let. Naložbe v električno energijo bodo še bolj ključne, saj je UI vse bolj obravnavana kot vprašanje državne varnosti. Voda, potrebna za hlajenje podatkovnih centrov, postaja pomemben dejavnik, ki ga morajo vlagatelji spremljati. Kar nekaj projektov je bilo odpovedanih zaradi lokalnega nasprotovanja, povezanega z rabo vode in dvigom cen elektrike.Energetski problem in blaženje visokih investicij bodo delno rešili Googlovi čipi TPU, ki se trenutno uporabljajo le znotraj njihovega ekosistema, kar pa se lahko zelo hitro spremeni. Gre za ozko specializirane čipe, samo za UI, predvsem za hitro in poceni »razmišljanje« že naučenih modelov (sklepanje). Uporabljajo se za obsežne specialne naloge, a samo v Googlovem okolju. So okoli 30–40 % energetsko učinkovitejši kot Nvidijini čipi, kar pomeni, da ne potrebujejo tako dragega hlajenja. Posledično to občutno zniža stroške tekočega poslovanja. Brez Nvidijinih čipov vseeno ne bo šlo, saj so zaradi svoje prilagodljivosti nepogrešljivi. Poganjajo lahko vse vrste programov, ne le specifičnih modelov UI. Kombinacija obeh je ključna.
Zasebnost podatkov ostaja trajen izziv. »Pametne« rešitve UI ta tveganja le še povečujejo. Regulatorji bodo še posebej pozorni, ko se bodo modeli UI izboljševali in pojavljali v fizičnem svetu (npr. avtonomna vozila, robotika). Razprave o pomanjkanju virov, zasebnosti in varnosti bodo verjetno oblikovale javno mnenje in politiko glede UI na način, ki lahko ustvarja ali uničuje finančno vrednost.
Po mojem mnenju bodo fizične, družbene in politične omejitve širjenja UI delovale kot zmerni dejavnik. Pomagale bodo omejiti pretirano evforijo vlagateljev in trgu dela dale več časa za prilagoditev na morebitne motnje.