Изкуственият интелект е реален, но части от пазара около него могат да се превърнат в „балончета“.
Един показателен знак: употребата вече е широко разпространена (например, индексът на изкуствения интелект на Станфорд съобщава, че 78% от организациите са заявили, че са използвали изкуствен интелект през 2024 г. , в сравнение с 55% година по-рано) - но широката употреба не означава автоматично трайни печалби. [1]
Статии, които може да ви харесат след тази:
🔗 Надеждни ли са детекторите за изкуствен интелект за откриване на писане, направено от изкуствен интелект?
Научете колко точни са детекторите с изкуствен интелект и къде се провалят.
🔗 Как да използвам изкуствен интелект на телефона си ежедневно?
Прости начини за използване на приложения с изкуствен интелект за ежедневни задачи.
🔗 Преобразуването на текст в реч с изкуствен интелект ли е и как работи?
Разберете технологията за синтез на говор, предимствата и често срещаните случаи на употреба в реалния свят.
🔗 Може ли изкуственият интелект да чете курсивен почерк от сканирани бележки?
Вижте как изкуственият интелект обработва курсивния шрифт и какво подобрява резултатите от разпознаването.
Какво имат предвид хората, когато казват „AI Bubble“ 🧠🫧
Обикновено това е едно (или повече) от следните:
-
Балон на оценката: цените предполагат почти перфектно изпълнение за дълъг период от време
-
Финансов балон: твърде много пари преследват твърде много подобни стартиращи компании
-
Наративен балон: „Изкуственият интелект променя всичко“ се превръща в „Изкуственият интелект поправя всичко утре“
-
Инфраструктурен балон: масивни центрове за данни и изграждане на електроцентрали, финансирани въз основа на оптимистични предположения
-
Продуктов балон: много демонстрации, по-малко лепкави продукти за ежедневна употреба
Така че, когато някой попита „Има ли AI балон“, истинският въпрос става: за кой слой говорим.
Бърз риалити преглед: какво се случва 📌
Няколко обосновани данни помагат да се разграничи „пяната“ от „структурната промяна“:
-
Инвестициите са огромни (особено в поколението на изкуствения интелект): глобалните частни инвестиции в генеративен изкуствен интелект достигнаха 33,9 милиарда долара през 2024 г. (индекс на Stanford AI). [1]
-
Енергията вече не е просто бележка под линия: МАЕ изчислява, че центровете за данни са използвали около 415 TWh през 2024 г. (~1,5% от световната електроенергия) и прогнозира ~945 TWh до 2030 г. в базов сценарий (малко под 3% от световната електроенергия). Това е реално увеличение - и също така реален риск за прогнозиране/финансиране, ако приемането или ефективността не се постигнат. [2]
-
„Истински пари“ текат през основната инфраструктура: NVIDIA отчете приходи от 130,5 милиарда долара за фискалната 2025 година и 115,2 милиарда долара приходи от центрове за данни за цялата година - което е почти възможно най-далеч от „липса на фундаментални показатели“. [3]
-
Приемане ≠ приходи (особено в по-малките фирми): проучване на ОИСР установи, че поколението ИИ се използва в 31% от МСП , а сред МСП, използващи поколение ИИ, 65% съобщават за подобрена производителност на служителите , докато 26% съобщават за увеличени приходи . Ценно, да - но също така крещи, че „монетизацията е неравномерна“. [4]
Какво прави една версия на AI Bubble тест добра ✅🫧
Един добър тест за балончета не е само за вибрации. Той проверява неща като:
1) Приемане срещу монетизация
Хората, които използват ИИ, не означава автоматично, че хората плащат достатъчно за него (или плащат достатъчно за достатъчно дълго време ), за да оправдаят днешните цени.
2) Единична икономика (непривлекателната истина)
Търсете:
-
брутни маржове
-
цена на извода на клиент (колко ви струва да генерирате желания от тях резултат)
-
задържане и разширяване
-
период на изплащане
Едно бързо определение, което е важно: цената на извода не е „разходи за облак“. Това е пределната цена за предоставяне на стойност - токени, латентност, време на графичния процесор, предпазни мерки, хора в цикъла, QA, повторни изпълнения и цялата скрита работа, насочена към „надеждност“.
3) Инструменти срещу приложения
Инфраструктурата може да спечели, дори ако много приложения се разпадат, защото всеки все още се нуждае от изчислителни ресурси. (Това е част от причината, поради която твърдението „всичко е балон“ обикновено не е вярно.)
4) Ливъридж и нестабилно финансиране
Дълг + дълги цикли на изплащане + наративна прекаляване са факторите, които правят нещата да се счупят - особено в инфраструктурата, където допусканията за използване са от решаващо значение. МАЕ изрично използва сценарии/чувствителни случаи, защото несигурността е реална. [2]
5) Фалсифицируемо твърдение
Не „ИИ ще бъде голям“, а „тези парични потоци оправдават тази цена“
Случаят „да“: признаци на балон с изкуствен интелект 🫧📈
1) Финансирането е силно концентрирано 💸
Огромни количества капитал са натрупани във всичко, обозначено като „ИИ“. Концентрацията може да означава убеждение - или прегряване. Данните от индекса на ИИ на Станфорд показват колко голяма и бърза е била инвестиционната вълна, особено в генеративния ИИ. [1]
2) „Наративната премия“ върши много работа 🗣️✨
Ще видите:
-
стартиращи компании, които се развиват бързо, преди продуктът да се съчетае с пазара
-
„Измити с изкуствен интелект“ предложения (същият продукт, нов жаргон)
-
оценки, обосновани от стратегическо разказване на истории
3) Разгръщането на корпоративни решения е по-трудно от маркетинга 🧯
Разликата между демо версията и продукцията е реална:
-
проблеми с надеждността
-
халюцинации (изящна дума за „уверено греша“)
-
главоболия, свързани със съответствието и управлението на данни,
-
бавни цикли на обществени поръчки
Това не е просто „несигурност“. Рамките за управление на риска, като например AI RMF на NIST, изрично наблягат на валидни и надеждни , безопасни , сигурни , отговорни , прозрачни и с подобрена поверителност - т.е. работата по контролните списъци, която забавя фантазията за „изпращане утре“. [5]
Модел на комбинирано внедряване (не една компания, а само общият филм):
Седмица 1: екипите харесват демото.
Седмица 4: правните/сигурностните въпроси изискват управление, регистриране и контрол на данните.
Седмица 8: точността се превръща в пречка, така че хората се добавят „временно“.
Седмица 12: стойността е реална - но е по-тясна от презентацията, а структурата на разходите е много различна от очакваната.
4) Рискът от изграждане на инфраструктура е реален 🏗️⚡
Разходите са огромни: центрове за данни, чипове, захранване, охлаждане. Прогнозата на МАЕ, че глобалното търсене на електроенергия за центрове за данни може да се удвои до 2030 г., е силен сигнал „това се случва“ - и също така напомняне, че пропуснатите допускания за използване могат да превърнат скъпите активи в съжаление. [2]
5) Темата за изкуствения интелект се проявява във всичко 🌶️
Енергийни компании, мрежово оборудване, охлаждане, недвижими имоти - историята пътува. Понякога това е рационално (енергийните ограничения са реални). Понякога е тематично сърфиране.
Случаят „не“: защо това не е класически тотален балон 🧊📊
1) Някои основни играчи имат реални приходи (не само наративни) 💰
Отличителен белег на чистите балони са „големи обещания, малки основи“. В инфраструктурата с изкуствен интелект има голямо реално търсене, зад което стоят реални пари - отчетеният мащаб на NVIDIA е един видим пример. [3]
2) Изкуственият интелект вече е вграден в ежедневните работни процеси (работният ден е добър) 🧲
Поддръжка на клиенти, кодиране, търсене, анализи, автоматизация на операциите - голяма част от стойността на изкуствения интелект е тихо практична, а не бляскава. Това е видът модел на приемане, който балоните обикновено нямат .
3) Недостигът на изчислителни ресурси не е въображаем 🧱
Дори скептиците обикновено признават: хората използват тези неща в голям мащаб. А мащабирането на потреблението изисква хардуер и захранване - което се вижда в реални инвестиции и реално енергийно планиране. [2]
Къде рискът от балон изглежда най-висок (и най-нисък) 🎯🫧
Най-висок риск от образуване на пяна 🫧🔥
-
Имитиращи приложения без никакви ограничения и с почти нулеви разходи за преминаване
-
Стартъп компаниите се оценяват на „бъдещо господство“ без доказано задържане на клиенти
-
Прекомерно задлъжнели инфраструктурни залози с дълга възвръщаемост и крехки предположения
-
Твърдения за „напълно автономен агент“ , които са наистина крехки работни процеси с увереност
По-нисък риск от образуване на пяна (все още не е безрисково) 🧊✅
-
Инфраструктура, обвързана с реални договори и употреба
-
Корпоративни инструменти с измерима възвръщаемост на инвестициите (спестено време, решени заявки, намалено време за цикъл)
-
Хибридни системи: ИИ + правила + човек в цикъла (по-малко привлекателни, по-надеждни) - и по-съобразени с това, което рамките за управление на риска подтикват екипите да изграждат. [5]
Сравнителна таблица: бързи лещи за проверка на реалността 🧰🫧
| леща | най-доброто за | цена | защо работи (и уловката) |
|---|---|---|---|
| Концентрация на финансиране | инвеститори, основатели | варира | Ако парите залеят една тема, може да се образува пяна... но само финансирането не доказва балон |
| Преглед на икономиката на единицата | оператори, купувачи | времеви разходи | Налага въпроса „изплаща ли се това?“ - също така разкрива къде се крият разходите |
| Задържане + разширяване | продуктови екипи | вътрешен | Ако потребителите не се връщат, това е мода, съжалявам |
| Проверка на финансирането на инфраструктурата | макрос, разпределители | варира | Чудесно за откриване на риск от ливъридж, но трудно за перфектно моделиране (сценариите са важни) [2] |
| Публични финанси и маржове | всеки | безплатно | Котви към реалността - все още може да се определят твърде агресивно с форвардни цени |
(Да, малко е неравномерно. Така се усеща истинското вземане на решения.)
Практичен контролен списък с AI Bubble 📝🤖
За продукти с изкуствен интелект (приложения, втори пилоти, агенти) 🧩
-
Връщат ли се потребителите всяка седмица, без да бъдат подтиквани?
-
Може ли компанията да повиши цените, без отливът на клиенти да се увеличи рязко?
-
Колко продукция се нуждае от човешка корекция?
-
Има ли собствени данни, обвързаност с работен процес или разпространение?
-
Разходите за инференциални изводи падат ли по-бързо от цените?
За инфраструктура 🏗️
-
Има ли подписани ангажименти или просто „стратегически интерес“?
-
Какво се случва, ако използването е по-ниско от очакваното? (Моделирайте случай на „насрещни ветрове“, не само базовия случай.) [2]
-
Финансира ли се с тежък дълг?
-
Има ли план, ако предпочитанията за хардуер се променят?
За „лидерите в областта на изкуствения интелект“ на публичния пазар 📈
-
Расте ли паричният поток, или просто историята е такава?
-
Маржовете се разширяват или свиват?
-
Зависи ли растежът от малък брой клиенти?
-
Оценката предполага ли постоянно господство?
Затваряне на храна за вкъщи 🧠✨
Има ли балон с изкуствен интелект? Части от екосистемата показват поведение на балон - особено при приложения, имитиращи приложения, оценки, ориентирани към истории, и всякакви силно задлъжнели проекти.
Но самият изкуствен интелект не е „фалшив“ или „просто маркетинг“. Технологията е реална. Възприемането е реално - и можем да посочим реални инвестиции, реални прогнози за търсенето на енергия и реални приходи в основната инфраструктура. [1][2][3]
Накратко: Очаквайте разтърсване в по-слабите или прекалено задлъжнели ъгли. Основната промяна продължава - само че с по-малко илюзии и повече електронни таблици 😅📊
Референции
[1] Stanford HAI - Доклад за индекса на изкуствения интелект за 2025 г. - прочетете повече
[2] Международна агенция по енергетика - Търсене на енергия от изкуствен интелект (Доклад за енергията и изкуствения интелект) - прочетете повече
[3] NVIDIA Newsroom - Финансови резултати за четвъртото тримесечие и фискалната 2025 г. (26 февруари 2025 г.) - прочетете повече
[4] OECD - Генеративният изкуствен интелект и работната сила на малките и средни предприятия (проучване за 2024 г.; публикувано през ноември 2025 г.) - прочетете повече
[5] NIST - Рамка за управление на риска, свързан с изкуствения интелект (AI RMF 1.0) (PDF) - прочетете повече