Discuția fierbinte de zilele astea a fost pe subiectul Groenlanda și pe încăpățânarea senilă a lui Trump de a acapara acest teritoriu, însoțită, după cum bine știți, și de amenințarea de a pocni câteva țări europene: Danemarca, Norvegia, Suedia, Franța, Germania, UK, Olanda și Finlanda, cu tarife suplimentare de încă 10% pe lângă cele deja existente, începând cu 1 februarie, dacă Europa nu cedează insula. Și pentru prima oară de când măscăriciul a revenit la Casa Albă, Europa nu mai pare dispusă să stea cu mâinile în cur și repostează. Desigur, într un anume sens, a ripostat deja când a dislocat săptămâna trecută o mână de soldați și echipamente militare în Groenlanda.
Unii ar putea spune că măsura asta e derizorie, că ce să faci cu 30 de soldați și două sănii trase de câini împotriva US Army, vorba lui Trump. Dar semnificația acestui gest are implicații mai profunde. Este o invitație de a da cărțile pe față.
Veniți, bă, și arestați i pe băieții ăștia să vedem cât de departe sunteți dispuși să mergeți. Implicația finală fiind însăși dezintegrarea NATO. Mai simplu spus, chiar dacă gestul ăsta al europenilor de a trimite trupe în Groenlanda pare simbolic, el așa și este, doar că în cu totul alt sens.
E o provocare, un mesaj clar care spune: „Hai să vedem ce faci acum și cât de departe ești dispus să mergi. " Iar acest gestat acum cu prima poziție fermă a Europei în fața amenințărilor și desconsiderării de care a tot avut parte de când a revenit claunul la Casa Albă. Pe de o parte, Europa amenință cu tarife de retaliere de vreo 100 de miliarde de $ari, pachet pe care î avea deja pregătit înainte de acordul comercial de anul trecut cu Statele Unite.
Acord oricum prost și umilitor pentru Europa și care a stârnit multă furie și frustrare. Dar pasul doi este încă și mai interesant și anume activarea așa numitului instrument anticoerciție, o strategie a Uniunii Europene concepută inițial împotriva bullyingului chinezesc și care reprezintă un pachet de măsuri extreme, gen înghețarea accesului pe piețele europene, blocarea anumitor investiții sau taxarea crâncenă a companiilor provenite din țări care se dedau la represalii împotriva Uniunii sau se angajează în războaie economice cu aceasta. Păi, cam ăsta este cazul.
Vom vedea cum vor evolua toate astea și am considerat că aceste evenimente merită măcar punctate, fie și pentru context. Dar subiectul de astăzi va fi cu totul altul, unul cu implicații pe termen încă și mai lung și anume starea de lucruri din inteligența artificială. Dacă evenimentele geopolitice vin și trec în economie și tehnologie lucrurile se întâmplă pe termene mai lungi până nu se mai întâmplă.
Mă refer evident la șoaptele din ce în ce mai persistente despre o posibilă bulă AI, backbone ul creșterii economice globale actuale, bulă a căreia explozie ar putea avea efecte planetare, ar fi mama tuturor bulelor, cum zicea un reputat economist. Iar consecințele ar putea fi cum nici cu gândul nu gândești. Deci, se poate întâmpla asta.
Chiar ieri am avut o discuție aprinsă cu un bun prieten tehnooptimist care și a pariat toți banii pe care i a strâns muncind pe brânci ani și ani de zile, câteva zeci de mii de euro în acțiuni AI și care prieten este convins că nu se va întâmpla nimic, iar această creștere va continua la nesfârșit. Oare? Păi, hai să studiem un pic mai înde aproape speța și am să încep cu faptul că în urma respectivei discuții am avut și o epifanie.
În ciuda faptului că domeniul ăsta al inteligenței artificiale abia dacă are trei ani și un pic, în acești câțiva ani, el s a stratificat deja foarte tare. Dacă bul. com de acum 25 de ani a fost oarecum unidimensională, povestea de astăzi cu AI ul este mult mai complexă și mai multifațetată.
Prin urmare, întrebarea de pe buzele multora și anume dacă AI ul este o bulă e greșită. În contextul unui domeniu cu mai multe categorii de companii, întrebările corecte sunt: Câte bule AI există și care și când vor exploda ele. Din nou o spun, nu pun la îndoială valoarea sau capacitatea transformativă a acestei tehnologii, ci doar overhype ul din jurul ei.
De fapt, dezbaterea asta tehnologie transformativă versus bombă economică cu ceas are loc inclusiv la cel mai înalt nivel. Moguli precum Zuckerberg au confirmat existența unei bule de instabilitate financiară care începe să se formeze în jurul inteligenței artificiale. Iar Sam Altman sau Bill Gates au întărit și ei faptul că avem de a face cu o dinamică tipică unei bule: Investitoriți, evaluări umflate și o pderie de startup uri și proiecte care cu siguranță nu vor supraviețui.
Sigur, consensul este că în final inteligența artificială va transforma într adevăr economia, așa cum a făcut o și internetul, dar nu chiar acum și nu fără a trece printr una sau mai multe etape de corecție. Dar hai să revenim la gândul de mai devreme și anume acela că inteligența artificială nu este o entitate monolitică și prin urmare nici o eventuală bulă nu va colapsa în mod uniform. Categoriile care alcătuiesc în acest moment domeniul AI se vor comporta diferit în timp și prin urmare am putea asista la mai multe prăbușiri și nu la una singură, așa cum s a întâmplat acum 25 de ani.
Și prima și cea mai vulnerabilă categorie de companii este fix cea în care investește cel mai vârtos amicul meu despre care vă povesteam mai înainte și anume cea a proiectelor aventuriste, companii care momentan aduc și cel mai mare return of investment. La o privire mai atentă, multe dintre aceste startup uri nu construiesc propriu zis inteligența artificială, ci doar o reîmpachetează și găsește diverse întrebuințări mai utile sau mai exotice. Paranteză, deși zic eu că e destul de mare, creșterea oferită de numele grele din industrie, gen Nvidia, Google, Microsoft, e prea mică pentru ambițiile și așteptările amicului meu și multor altora.
Prin urmare, el s a orientat către companii care livrează procente mai mari de creștere. Sunt absolut convins că unele dintre aceste companii au proiecte viabile și unele chiar vor supraviețui, dar cele mai multe nu fac decât să ia un API de la Open AI Anthropic sau Google, să i adauge o interfață șmecheră și apoi să ți ceară 20, 30, 50 $ pe lună, când în realitate ele fac doar o reîpachetare a modelelor mai sus amintite. și am întâlnit pe bursă nu doar o companie de felul ăsta care să fi reușit să adune deja zeci de milioane de do$lari în urma unor astfel de tactici sau să și fi boostat prețul acțiunilor prezentându se ca inovatoare.
Ceea ce fac în realitate multe astfel de startup uri este să intermedieze între providerul modelului și utilizator. Singurul beneficiu real oferit fiind acela al unei interfețe mai prietenoase, mai bine făcute, mai utile și așa mai departe. Dar asta nu înseamnă că dacă mâine Open AI sau Google vor implementa acele funcții sau Twick uri, compania aia nu va dispărea la fel de repede pe cât a apărut.
Deci, pe măsură ce Google, Open AI și alții își îmbunătățesc sistemele, astfel de inițiative își pierd valoarea peste noapte. Sau cele care chiar vin cu ceva nou, util și interesant vor fi probabil absorbite, înghițite de peștii mai mari. Iar dacă nu se lasă înghițite, ăștia mari pot implementa în propriile lor suite servicii comparabile sau chiar mai bune.
Adică toolul pe care ți l oferă, de exemplu, pentru mailuri sau documente un astfel de startup și de care tu ești îndrăgostit s ar putea să apară mâine în suita celor de la Google sau în Office 365 ul celor de la Microsoft. Când acești coloși decid că produsul tău poate fi un feature, compania aia mică și dinamică se evaporă peste noapte. Iar ăștia mici mai au încă o problemă și anume aceea că nu au date proprietare sau integrări profunde.
Un client poate face repede trecerea la un alt competitor sau direct la chat GPT sau Gemini, ca s o spunem mai simplu, sunt niște business uri construite peste business urile altora. Repet, există și excepții, dar eu nu sunt în măsură să știu care s alea și probabil nici cei mai mulți dintre noi. De ce am început cu această categorie de companii?
Foarte simplu, pentru că eu cred că de aici vor veni și primele prăbușiri și cred că vom începe să vedem astfel de exit uri încă de anul acesta. Pe măsură ce inteligența artificială se maturizează și oamenii devin tot mai familiari cu ea, vor realiza și că plătesc abonamente sau cumpără acțiunile unor firme care oferă produse care se găsesc deja, chiar dacă într o formă mai puțin dedicată sau vor apărea la un moment dat acele feature uri în ofertele marilor jucători de pe piață. Și asta va fi și prima categorie de companii din domeniul inteligenței artificiale care vor începe să aibă probleme cât de curând.
O a doua categorie este cea a companiilor care clădesc ele însele modele AI, gen Anhropic, mistral. Ba aș îndrăzni să spun că aici intră și Open AI, mascota întregii revoluții AI. În ciuda hype ului uriaș care înconjoară această companie, matematica elementară nu e la fel de optimistă.
Chiar dacă Open AI are contracte și înțelegeri valorând circa 1 trilion de $i din care jumătate se vor duce către centre de date, până una alta, Open AI a reușit să genereze un venit de doar 13 miliarde de $ari. Această imensă discrepanță între investiții și câștiguri nu arată prea bine. Atenție, asta nu înseamnă că aceste companii din această categorie nu dețin asset uri tehnologice veritabile și knohow autentic.
Ele știu cum se construiește, cum se antrenează, cum se dezvoltă și cum se implementează un astfel de sistem. au acces la resurse computaționale uriașe și au performanțe și rezultate reale în materie de funcționalitate. Rămâne însă întrebarea dacă aceste avantaje sunt sustenabile pe termen lung sau dacă nu cumva aceste unelte se vor dovedi pe termen mediu sau lung doar niște commodities cu marjă de profit foarte mică.
Mai pe românește, mă întreb dacă nu cumva oamenii se vor mulțumi cu ceea ce oferă gratuit aceste unelte și dacă la un moment dat se vor cere bani pe ele, oricât de puțini vor fi consumatorii oare dispuși să plătească acei bani? Deci ce vreau să spun despre această a doua categorie este că învingătorii nu vor fi musai aceia care au cele mai competente modele și soluții, ci ăia care vor reuși să le facă economic viabile. Și tot în ceea ce privește această categorie, la fel de îngrijorătoare sunt și investițiile circulare care au tot atras atenția spre finalul anului trecut.
Știți alea în care Nvidia pompau 100 de miliarde în Open AI ca Open AI să și construiască data centere cu chipuri cumpărate tot de la Nvidia. Cinstit vorbind, Nvidia de fapt își subvenționa unul dintre cei mai mari clienți, crescând astfel în mod artificial cererea pentru inteligență artificială. De acord.
Aceste companii au în spate un capital masiv, au capabilități tehnice reale și parteneriate strategice cu alte companii, dar multe dintre ele vor trece cel mai probabil printr o etapă de consolidare, adică vor fuziona sau vor fi înghițite de altele. Probabil că până în 2028 2029 vor rămâne doi, trei jucători dominanț în vreme ce peștii mai mici vor falimenta sau vor fi înghițiți. Și ultima și probabil cea mai importantă categorie este cea a jucătorilor din infrastructură, adică cei care echipează data centerele cu chipuri și alte componente vitale, providerii de cloud etca.
Ăștia par să fie partea cea mai rezilientă a boomului AI. Nvidia Gartner estimează că anul trecut s au cheltuit deja peste 600 de miliarde pe investiții în infrastructură și aceste investiții ar putea ajunge la 1,5 trilioane, ceea ce cu siguranță este de domeniul bulelor. Dar infrastructurile au o caracteristică importantă și anume își păstrează valoarea indiferent dacă aplicațiile pentru care au fost gândite inițial reușesc sau nu.
Și probabil cel mai bun exemplu este cel al rețelelor de fibră optică ce au rămas în urma bulei. com. Practic, ele sunt cele care au permis ca ulterior YouTube, Netflix, Facebook și toate cele să poată exista.
Acum 25 de ani, Bulla. com a crăpat pentru că datoriile acumulate de companii pentru a construi această infrastructură au fost mult prea mari, iar viitorul nu venise încă. Dar ce să vezi, viitorul respectiv a venit în cele din urmă, iar infrastructura era deja in place așteptând.
Dacă ar fi să luăm exemplul Nvidia, care este poster child ul acestei a treia categorii, datele lor financiare arată foarte bine, doar divizia de echipamente pentru data center, generând peste 50 de miliarde de $i pentru companie doar în cel de al treilea trimestru fiscal al anului trecut. Ce arată asta? că cererea din partea celor care construiesc infrastructură este reală și că investițiile alea sunt pe bune.
Mai simplu spus, toate aceste centre de date construite astăzi vor găzdui ce dracu de aplicații ai vor apărea în viitor, fie că vorbim despre evoluții ale chatboților de astăzi, agenți autonomi sau aplicații la care nici măcar nu ne gândim încă. Prin urmare, chiar dacă în prezent se construiesc centre de date în exces, iar matematica cheltuielilor și veniturilor dă cu virgulă, asta nu înseamnă că în viitor această infrastructură nu și va găsi utilitatea și nu și va fi meritat investiția. Și apropo de overbuilding, cred că actualul mare deranj cu memoriile RAM și cu SSD urile, ale căror prețuri literalmente au explodat, gen 3x sau chiar mai mult, e un bun exemplu în acest sens.
Există însă și un Kavat de care văd că nu foarte multă lume ține cont. Faptul că, spre deosebire de fibra optică de acum 25 de ani, cipurile și componentele care intră în alcătuirea acestor uriașe centre de date care răsar ca ciupercile după ploaie, au o durată de viață nu tocmai lungă. Meta a estima la un moment dat durata de viață a actualelor centre de date construite în baza actualelor cipuri la ște ani și înțeleg logica economică a acestei estimări optimiste.
Dar realist vorbind nu cred că viabilitatea acestor cipuri este mai mare de trei, maxim cinci ani. Asta ca să nu mai discutăm despre cât de energofage sunt aceste centre de date și ce investiții complementare la fel de mari presupun ele în materie de infrastructură energetică. Sigur, la toate aceste considerații, probabil mai sunt și altele care mi au scăpat, dar iată de ce cred că vorbim despre bule la plural și nu despre o singură bulă.
S au întâmplat într adevăr multe în acești trei ani în AI și nu cred că se mai poate vorbi despre inteligența artificială ca despre un singur domeniu unitar. Deci dacă e să fie o bulă, nu va fi doar una, ci mai multe, cu cronologii și caracteristici diferite. Primele vor crăpa companiile despre care spuneam că dezvoltă soluții în baza soluțiilor altora, iar astea vor începe să pice chiar de anul acesta.
Dezvoltatorii marilor modele vor trece și ei printr o consolidare în următorii doi, tre ani prin absorbție, prin fuziune sau vor falimenta pur și simplu. Cât despre furnizorii de infrastructură, cel mai probabil vor supraviețui cu toții, iar investițiile lor se vor dovedi justificate pe termen lung. Dar drumul până acolo nu va fi nici ușor, nici foarte lin.
Ce vreau să spun asta ca mesaj pentru amicul meu care și a băgat economiile de o viață în AI este că deși revoluția e reală, nu toate companiile care au intrat în această cursă și pe care mulți au pariat vor supraviețui. Și înainte să trecem la următorul subiect complementar cu cel de până acum și anume cel al evoluțiilor următoare în materie de AI semnalate inclusiv la CES săptămânile trecute, aș vrea să mai fac o scurtă paranteză. legată de LM uri și de riscurile la care aceste sisteme sunt expuse și cel mai mare dintre ele mi se pare cel legat de copyright.
Google Meta Antropic Open AI toți s au jurat cu mâna pe inimă sau pe Biblie în stil american că modelele lor largi de limbaj nu stochează materiale cu copyright ci că doar învață din acestea exact așa cum facem noi oamenii. Este un statement extrem de atent formulat și extrem de important pentru felul în care ei se apără acum. în fața valului tot mai mare de procese.
Legea copyright ului, una bazală pentru economia de piață, zice așa: Doar deținătorul respectivelor drepturi de autor are dreptul de a reproduce, adapta, distribui sau publica respectiva operă. Dar la această lege există și o doctrină complementară de care cu siguranță ați auzit, acea faimoasă expresie fair use, care într o traducere aproximativă ar însemna utilizare cinstită, corectă. Adică și alții pot folosi materiale protejate de copyright prin referire la ele, gen critică, jurnalism sau cercetare.
Eh, asta este piatra unghiulară a apărării industriei ai în instanțe în fața acuzațiilor de încălcare a copyright ului că, domnule, e fair use. Iar open AI au și spus că dacă modul în care ei folosesc aceste opere protejate de drepturi de autor nu este încadrat astfel, atunci întreaga revoluție ai este terminată. De cealaltă parte, deținătorii drepturilor de autor acuză companiile AI că nu se încadrează la fair use din moment ce monetizează soluțiile dezvoltate în baza respectivelor opere, fără să remunereze autorii.
Dar un studiu recent al cercetătorilor de la celebrele universități Stanford și Yale dinamitează grav această situație și așa foarte spinoasă. Deci, fiți atenți la faza asta. Băieții ăștia de la Stanford și Yale au găsit dovezi irefutabile că modelele ai menționate mai înainte nu doar învață din munca altora, ci o copiază efectiv, cuvânt cu cuvânt, literă cu literă.
And this is huge. Mai exact, patru LM uri fundamentale și anume GPT ul celor de la Open AI, Gemini al celor de la Google, Grock de la XAI și Clod al celor de la Anthropic au reprodus cuvânt cuvânt pasaje imense din lucrări foarte populare și protejate de drepturi de autor. Gemini a reprodus Harry Potter și piatra filozofală în proporție de 77%.
Iar Claude a reprodus întocmai 94% din romanul 1984 al lui Orwell. Și iată ce concluzionează respectivul studiu și citez: În vreme ce mulți continuă să creadă că LM urile nu memorează datele de training, în realitate o cantitate substanțială din textul protejat de copyright poate fi extrasă din aceste modele. Cum au reușit asta?
Păi, au jailbreakuit LM urile respective, bombardându le cu mai multe iterații ale aceluiași prompt până când ele au reprodus efectiv textul protejat de drepturi de autor. Implicațiile sunt uriașe pentru procesele care au loc, as we speak. De ce?
Pentru că efectiv anulează argumentul industriei AI, cum că modelele mari de limbaj doar învață din textele protejate de copyright. Cum se traduce asta în dolari și cenți? Foarte simplu.
i ar putea costa pe Google Antropic și Open AI miliarde de do$lari din motive de copyright infringement. De ce am ales să discutăm și subiectul ăsta? Nu doar pentru că este actual, ci și pentru a demonstra că în calea revoluției AI pot apărea și alte piedici neprevăzute, pe lângă problemele intrinseci ale jucătorilor din el, precum în cazul categoriilor expuse mai înainte.
Și în ultima parte a acestui video voi încerca să ating și topicul evoluțiilor din viitorul apropiat. În podcastul de sâmbătă de pe Playground, link și mai jos în descriere, am dezbătut intens cu ai mei colegi Tudor Dan și Alex Constantinescu acest buzzword de la CES numit Physical AI. Ce naiba înseamnă asta și cum se leagă de discuția de mai înainte?
Păi, gândiți o așa. Modelele actuale de limbaj, care constituie coloana vertebrală a inteligenței artificiale generative sunt antrenate pe date preexistente, fie ele cărți, articole, studii științifice sau conversații de pe internet. Practic, modelele respective știu lucruri despre lume pe baza datelor furnizate de dezvoltatorii respectivului model de pe net cu sau fără copyright și așa mai departe.
Ai ul fizic, pe de altă parte, presupune date pe care modelul respectiv le primește din interacțiunea directă cu mediul înconjurător, adică date furnizate de camere, senzori, microfoane și așa mai departe, sunet, imagine, localizare and so on. De ce e important? pentru că asta va fi însăși piatra de temelie a roboticii, a vehiculelor autonome și așa mai departe.
Sau cum a zis chiar Mr Jenson Hang la keynote ul Nvidia de la CES, momentul chat GPT pentru AI ul fizic este aici, adică momentul în care mașinile vor începe să înțeleagă, să raționeze și să acționeze în lumea reală. Așadar, AI ul fizic poate fi definit ca inteligența artificială implementată într un hardware care poate percepe lumea din jurul său și raționa așa încât să poată executa diverse acțiuni în aceasta. De exemplu, un robot umanoid ar putea face mai mult decât să mute cutii în baza unui cod prestabilit.
Dacă el ar fi capabil să perceapă și să înțeleagă mediul din jurul său, ar putea să execute în mod intuitiv respectiva sarcină. Un alt exemplu cum că ai ul fizic este deja aici sunt dispozitivele astea gen ochelari AR sau pandantivul de la Lenovo Moto despre care vă povesteam într un video de săptămâna trecută de aici de pe zonă. Având camere, microfoane și senzori, aceste dispozitive pot să vadă și să audă tot ceea ce vezi și auzi tu.
Deci sunt deja în lumea fizică. Iar aici apare și cea mai importantă distincție față de LM urile tradiționale și motivul pentru care Jenson califica asta drept o nouă revoluție. În vreme ce LM urile sunt antrenate pe tonele de date de pe internet pentru informație și context, datele fizice nu se găsesc acolo, ci ele sunt efectiv culese de către dispozitiv direct din mediul înconjurător.
Iar aici intervine cel de al doilea mare anunț din debutul acestui an și anume World Models, acele modele de lume, într o traducere simplistă. Ce naiba mai sunt și astea? Pentru că e scump și posibil riscant să antrenezi roboți sau mașini autonome în lumea reală, creezi inițial un model virtual al respectivei lumi cu ajutorul inteligenței artificiale.
Practic o simulare în care să antrenezi și să testezi AI ul respectivilor roboți sau mașini înainte să le dai drumul în sălbăticie, adică pe stradă. Avantajul acestor world models este flexibilitatea, în sensul că inteligența artificială poate simula tot felul de scenarii pentru preantrenarea agenților care ulterior vor motoriza roboții înainte ca aceștia să interacționeze efectiv cu mediul fizic. Iar dacă, să zicem, această preantrenare rezolvă jumătate din sarcină, urmând ca în mediul fizic să se întâmple restul de training și fine tuning ul, tot înseamnă o economie uriașă de costuri și o eficientizare exponențială a duratei antrenamentului.
Dar despre toate astea am discutat pe larg în clipul de pe Playground despre anunțurile Nvidia de săptămâna trecută, așa că pentru cei interesați las și acest link în descriere. Ce legătură are asta cu contextul acestui video? Păi, am mers cumva pe ideea de una caldă, una rece.
Dacă în calea modelelor de limbaj se găsesc tot felul de hop uri și dâmburi, cum este ăsta cu copyright ul, iată, marii dezvoltatori din AI deschid noi direcții de evoluție, ceea ce întărește convingerea tehnooptimiștilor că, indiferent de obstacole, această revoluție va continua să se amplifice. Cei care urmăresc acest canal știu că noi nu obișnuim să facem predicții de astea de tip glob de cristal. Deci dacă sunteți aici ca să aflați dacă să vă pariați sau nu economiile de o viață pe AI, well atunci nu sunteți în locul potrivit.
Ceea ce am încercat să fac în acest video este o analiză cât de cât lucidă a status cvoului actual din AI, analizând câte ceva dintre determinațiile economice din perspective și din posibilele direcții de evoluție. Și sunt foarte curios cum vedeți voi această speță, așa că vă aștept cu dor în pept opiniile mai jos în comentarii. Este ai ul o bulă sau nu?
sau este mai multe. Cum vi se par aceste noi studii care demonstrează în mod temeinic cum că modelele de limbaj care stau la baza revoluției ai sunt antrenate pe o furăciune cât se poate de evidentă? Și nu în ultimul rând, ce părere aveți despre povestea asta cu ai ul fizic și cu provocările pe care le ridică în materie de intimitate și securitate?
Am văzut deja opinii vehem pe Redit de tipul: "Bă, eu nu vreau să mă filmeze nimeni și nu vreau ca imaginea, vocea sau acțiunile mele să ajungă pe serverele ăstora. Ne oprim aici. Nu uitați de magazinul nostru online zona.
store, unde, în ciuda cutremurului de pe piața de memorii RAM și de cipuri de stocare, încă vă așteptăm cu PC urile noastre custom din seriile Game Box și Studio Box. Abonați vă în zonă. Eu vă mulțumesc, fie că o faceți, fie că nu, și vă doresc baftă vouă tuturor.
