Létezik MI-buborék?

Létezik MI-buborék?

A mesterséges intelligencia létezik, de a mesterséges intelligencia körüli piac egyes részei könnyen buborékszerűvé válhatnak.

Egy árulkodó jel: a használat már most is széles körű (pl. a Stanford AI Indexe szerint a szervezetek 78%-a nyilatkozott úgy, hogy 2024-ben használt mesterséges intelligenciát , szemben az egy évvel korábbi 55%-kal) – de a széles körű használat nem feltétlenül jelent tartós profitot. [1]

Cikkek, amiket esetleg ezután érdemes elolvasnod:

🔗 Megbízhatóak-e a mesterséges intelligencia általi írás észlelésében a mesterséges intelligencia általi detektorok?
Ismerd meg, mennyire pontosak a mesterséges intelligencia által vezérelt detektorok, és hol hibáznak.

🔗 Hogyan használhatom a mesterséges intelligenciát a telefonomon naponta?
Egyszerű módszerek a mesterséges intelligencia alkalmazások mindennapi feladatokhoz való használatára.

🔗 A szövegfelolvasó mesterséges intelligencia, és hogyan működik?
Ismerd meg a TTS technológiát, annak előnyeit és a gyakori, valós használati eseteket.

🔗 Képes a mesterséges intelligencia kézírást olvasni a beolvasott jegyzetekből?
Nézze meg, hogyan kezeli a mesterséges intelligencia a folyóírást, és mi javítja a felismerési eredményeket.

Mit értenek az emberek az „AI-buborék” kifejezés alatt 🧠🫧

Általában ezek közül egy (vagy több):

  • Értékelési buborék: az árak hosszú távon közel tökéletes végrehajtást sugallnak

  • Finanszírozási buborék: túl sok pénz túl sok hasonló startupot üldöz

  • Narratív buborék: A „MI mindent megváltoztat” átcsap „MI holnap mindent megold”-ba

  • Infrastruktúra-buborék: optimista feltételezések alapján finanszírozott hatalmas adatközpontok és energiatermelés

  • Termékbuborék: sok demó, kevesebb ragadós, mindennapi használatra szánt termék

Tehát, amikor valaki azt kérdezi: „Létezik-e mesterséges intelligencia buborék?”, a valódi kérdés az lesz: melyik rétegről beszélünk.

 

MI-buborék

Egy gyors valósághorgony: mi történik 📌

Néhány megalapozott adatpont segít elkülöníteni a „habot” a „szerkezeti eltolódástól”:

  • A befektetések hatalmasak (különösen a generatív mesterséges intelligenciába): a generatív mesterséges intelligenciába történő globális magánbefektetések elérték a 33,9 milliárd dollárt 2024-ben (Stanford AI Index). [1]

  • Az energia már nem lábjegyzet: az IEA becslései szerint az adatközpontok 2024-ben körülbelül 415 TWh-t használtak fel (a globális villamosenergia-felhasználás ~1,5%-a) , és alapesetben ~945 TWh-t prognosztizálnak 2030-ra valódi túlterhelést jelent – ​​és egyben valódi előrejelzési/finanszírozási kockázatot is jelent, ha az adaptáció vagy a hatékonyság nem követi a várakozásokat. [2]

  • „Valódi pénz” áramlik az alapvető infrastruktúrán keresztül: az NVIDIA 130,5 milliárd dolláros bevételt jelentett a 2025-ös pénzügyi évre , és 115,2 milliárd dolláros teljes éves adatközponti bevételt – ami nagyjából a lehető legtávolabb van az „alapvető tényezők hiányától”. [3]

  • Elfogadás ≠ bevétel (különösen a kisebb cégeknél): a kkv-k 31% -a használ generációs mesterséges intelligenciát , és a generációs mesterséges intelligenciát használó kkv-k 65%-a számolt be javuló alkalmazotti teljesítményről , míg 26%-a megnövekedett bevételről . Értékes, igen – de egyben azt is jelenti, hogy „a monetizáció egyenetlen”. [4]

Mitől lesz egy AI Bubble teszt jó ✅🫧

Egy jó buborékteszt nem csak rezgéseken alapul. Olyan dolgokat is ellenőriz, mint:

1) Adopció kontra bevételszerzés

Az, hogy az emberek mesterséges intelligenciát használnak, nem jelenti automatikusan azt, hogy eleget fizetnek érte (vagy elég sokáig ) ahhoz, hogy igazolják a mai árakat.

2) Egységgazdaságtan (a nem túl szexi igazság)

Keres:

  • bruttó haszonkulcs

  • következtetési költség ügyfelenként (mennyibe kerül a kívánt output előállítása)

  • megtartás és bővítés

  • megtérülési idő

Egy gyors, definíció, ami számít: a következtetési költség nem a „felhőalapú kiadások”. Ez az értékteremtés határköltsége – tokenek, késleltetés, GPU-idő, védőkorlátok, emberi beavatkozás, minőségbiztosítás, újrafuttatások és az összes rejtett „megbízhatóvá tételi” munka.

3) Eszközök vs. alkalmazások

Az infrastruktúra akkor is nyerhet, ha sok alkalmazás felmondja a szolgálatot, mert mindenkinek továbbra is szüksége van számítási kapacitásra. (Ez az egyik oka annak, hogy a „minden egy buborék” elmélet gyakran elhibázott.)

4) Tőkeáttétel és törékeny finanszírozás

Az adósság + hosszú megtérülési ciklusok + a narratíva heve az a pont, ahol a dolgok hirtelen megtörnek – különösen az infrastruktúrában, ahol a kihasználtsági feltételezések a döntő tényező. Az IEA kifejezetten forgatókönyv-/érzékenységi eseteket használ, mivel a bizonytalanság valós. [2]

5) Cáfolható állítás

Nem „a mesterséges intelligencia nagy lesz”, hanem „ezek a pénzáramlások igazolják ezt az árat”

Az „igen” eset: egy mesterséges intelligencia buborék jelei 🫧📈

1) A finanszírozás erősen koncentrált 💸

Hatalmas mennyiségű tőke halmozódott fel mindenbe, amit „MI”-nek neveznek. A koncentráció meggyőződést – vagy túlmelegedést – is jelenthet. A Stanford AI Index adatai jól mutatják, milyen nagy és gyors volt a befektetési hullám, különösen a generatív MI terén. [1]

2) A „Narratív prémium” rengeteg munkát végez 🗣️✨

Látni fogod:

  • a startupok gyorsan növekednek, mielőtt a termék illeszkedne a piachoz

  • „Mesterséges intelligencia által átitatott” ajánlatok (ugyanaz a termék, új zsargon)

  • stratégiai történetmeséléssel igazolt értékelések

3) A vállalati bevezetés nehezebb, mint a marketing 🧯

A demó és a gyártás közötti szakadék valós:

  • megbízhatósági problémák

  • hallucinációk (egy divatos szó a „magabiztosan tévedek” kifejezésre)

  • megfelelőségi és adatkezelési fejfájások

  • lassú beszerzési ciklusok

Ez nem csak „FUD”. Az olyan kockázatkezelési keretrendszerek, mint a NIST mesterséges intelligencia alapú kockázatkezelési keretrendszere (MI RMF), kifejezetten hangsúlyozzák az érvényes és megbízható , biztonságos , védett , elszámoltatható , átlátható és adatvédelmet biztosító rendszereket – azaz az ellenőrzőlistás munkát, amely lelassítja a „holnap szállítjuk” fantáziát. [5]

Egy összetett bevezetési minta (nem egyetlen cég, csak a közös film):
1. hét: a csapatok imádják a demót.
4. hét: a jogi/biztonsági részleg az irányítást, a naplózást és az adatkezelést kéri.
8. hét: a pontosság válik a szűk keresztmetszetté, ezért „ideiglenesen” embereket adnak hozzá.
12. hét: az érték valós – de szűkebb, mint a pitch deck, és a költségstruktúra nagyon eltér a várttól.

4) Az infrastruktúra kiépítésének kockázata valós 🏗️⚡

A kiadások hatalmasak: adatközpontok, chipek, energia, hűtés. Az IEA előrejelzése, miszerint a globális adatközpontok villamosenergia-igénye nagyjából megduplázódhat 2030-ra, egy erős „ez történik” jelzés – és egyben emlékeztető arra is, hogy a kihasználtsági feltételezések hiánya drága eszközöket eredményezhet megbánásként. [2]

5) A mesterséges intelligencia témája mindenbe beleivódik 🌶️

Energiaszolgáltatók, hálózati berendezések, hűtés, ingatlanok – a történet terjed. Néha ez racionális (az energiakorlátok valósak). Néha tematikus szörfözés.

A „nem” eset: miért nem ez egy klasszikus totális buborék 🧊📊

1) Néhány alapvető játékos valódi bevétellel rendelkezik (nem csak narratívával) 💰

A tiszta buborékok egyik jellemzője a „nagy ígéretek, apró alapok”. A mesterséges intelligencia infrastruktúrájában rengeteg valós kereslet van, amely mögött valódi pénz áll – az NVIDIA bejelentett mérete erre egy látható példa. [3]

2) A mesterséges intelligencia már be van ágyazva a mindennapi munkafolyamatokba (a mindennapi munka jó ötlet) 🧲

Ügyféltámogatás, kódolás, keresés, analitika, műveletautomatizálás – a mesterséges intelligencia által nyújtott értékek nagy része csendesen praktikus, nem hivalkodó. Az ilyen adaptációs mintázatú buborékok általában nem rendelkeznek.

3) A számítási kapacitás szűkössége nem a képzelet szüleménye 🧱

Még a szkeptikusok is általában elismerik: az emberek nagy mennyiségben használják ezeket a dolgokat. A méretezéshez pedig hardverre és energiára van szükség – ami valódi befektetésekben és valódi energiatervezésben mutatkozik meg. [2]

Ahol a buborék kockázata a legnagyobb (és a legalacsonyabb) 🎯🫧

Legmagasabb habzási kockázat 🫧🔥

  • Utánzó alkalmazások akadálymentesen és szinte nulla átállási költséggel

  • A startupok a „jövőbeli dominanciára” áraznak, bizonyított megtartás nélkül

  • Túlzottan eladósodott infrastrukturális fogadások hosszú megtérüléssel és törékeny feltételezésekkel

  • „Teljesen autonóm ügynök” állítások , amelyek valóban törékeny munkafolyamatok magabiztossággal

Alacsonyabb habzási kockázat (még mindig nem kockázatmentes) 🧊✅

  • Valódi szerződésekhez és használathoz kötött infrastruktúra

  • Mérhető megtérülésű vállalati eszközök (időmegtakarítás, megoldott kérelmek, csökkentett ciklusidő)

  • Hibrid rendszerek: MI + szabályok + ember bevonása a folyamatba (kevésbé vonzó, megbízhatóbb) – és jobban igazodnak ahhoz, hogy milyen kockázatkezelési keretrendszerek kialakítására ösztönöznek a csapatok. [5]

Összehasonlító táblázat: gyors valóság-ellenőrző lencsék 🧰🫧

lencse legjobb költség miért működik (és mi a csapda)
Finanszírozási koncentráció befektetők, alapítók változó Ha egy témát eláraszt a pénz, akkor hab keletkezhet… de a finanszírozás önmagában nem jelent buborékot
Egységgazdaságtani áttekintés üzemeltetők, vásárlók időköltség Felteszi a „megéri ez?” kérdést – és feltárja a költségek rejtelmeit is
Megtartás + bővítés termékcsapatok belső Ha a felhasználók nem térnek vissza, akkor ez csak egy divathóbort, bocsánat
Infrastruktúra-finanszírozási ellenőrzés makró, allokátorok változó Nagyszerű a tőkeáttételi kockázat észlelésére, de nehéz tökéletesen modellezni (a forgatókönyvek számítanak) [2]
Nyilvános pénzügyek és haszonkulcsok mindenki ingyenes A valósághoz való horgonyok – még mindig túl agresszívan előreárazhatók

(Igen, ez egy kicsit egyenetlen. Így érződik az igazi döntéshozatal.)

Gyakorlati MI-buborék ellenőrzőlista 📝🤖

MI-termékekhez (alkalmazások, másodpilóták, ügynökök) 🧩

  • A felhasználók hetente visszatérnek anélkül, hogy megböknék őket?

  • Emelheti-e a cég az árait anélkül, hogy az ügyfél-elvándorlás robbanásszerűen megnőne?

  • Mennyi kimenet igényel emberi korrekciót?

  • Vannak-e zárt adatok, munkafolyamathoz kötött adatok vagy terjesztési kötelezettségek?

  • A következtetési költségek gyorsabban csökkennek, mint az árak?

Infrastruktúra számára 🏗️

  • Vannak aláírt kötelezettségvállalások, vagy csak „stratégiai érdek”?

  • Mi történik, ha a kihasználtság a vártnál alacsonyabb? (Modellezd a „hátrányos” esetet is, ne csak az alapesetet.) [2]

  • Súlyos adósságból finanszírozzák?

  • Van-e terv arra az esetre, ha a hardverpreferenciák megváltoznak?

A nyilvános piaci „mesterséges intelligencia vezetők” számára 📈

  • Nő a pénzforgalom, vagy csak a történet?

  • Nőnek vagy zsugorodnak a margók?

  • A növekedés egy kis ügyfélkörtől függ?

  • Az értékelés feltételezi az állandó dominanciát?

Elviteles rendelések zárása 🧠✨

Létezik-e mesterséges intelligencia buborék? Az ökoszisztéma egyes részei buborék viselkedést mutatnak – különösen az utánzó alkalmazásokban, a sztori-első értékelésekben és az erősen tőkeáttételes kiépítésekben.

De maga a mesterséges intelligencia nem „ál” vagy „csak marketing”. A technológia valós. Az elterjedés valós – és rámutathatunk a valódi befektetésekre, a valódi energiaigény-előrejelzésekre és a valódi bevételekre az alapvető infrastruktúrában. [1][2][3]

Röviden: Gyengébb vagy túlzottan tőkeáttételes sarkokban várható egy összecsapás. Az alapvető változás folytatódik - csak kevesebb illúzióval és több táblázattal 😅📊

Referenciák

[1] Stanford HAI - A 2025-ös MI Index Jelentés - bővebben
[2] Nemzetközi Energia Ügynökség - A mesterséges intelligencia energiaigénye (Energia és MI jelentés) - bővebben
[3] NVIDIA Newsroom - A 2025-ös negyedik negyedév és a pénzügyi év pénzügyi eredményei (2025. február 26.) - bővebben
[4] OECD - Generatív MI és a kkv-k munkaerője (2024-es felmérés; közzétéve 2025. novemberben) - bővebben
[5] NIST - Mesterséges Intelligencia Kockázatkezelési Keretrendszer (AI RMF 1.0) (PDF) - bővebben

Találd meg a legújabb mesterséges intelligenciát a hivatalos AI Assistant áruházban

Rólunk

Vissza a bloghoz