Ameriški poslovnež in profesor na Stern School of Business (NYU) Scott Galloway je v svojem podkastu pred dnevi povedal, da nakup delnic SpaceX in drugih razvijalcev umetne inteligence predstavlja izvrstno priložnost za izgubo denarja.
Ocenjuje, da so se lastniki zares profitabilnih podjetij zadnja leta trudili ta ohranjati v zasebni lasti, zato v odločitvi UI-podjetij za prvo javno ponudbo (IPO) vidi zlasti poskus pridobivanja denarja od malih investitorjev, potem ko je usahnil vir financiranja s strani velikih vlagateljev.
SpaceX kot opozorilni primer
O tem pričajo tudi podrobnosti o IPO podjetja SpaceX. Čeprav pri IPO običajni vlagatelji dobijo dostop do vsega pet ali deset odstotkov izdanih delnic, bodo pri SpaceX lahko dostopali do kar tretjine novoizdanih delnic. Prav tako bo prag za sodelovanje precej nižji in postavljen pri vsega 2000 dolarjih, medtem ko je moral vlagatelj običajno imeti na računu pol milijona dolarjev. Vse to kaže, da so ciljna skupina zlasti mali in entuziastični investitorji, ki verjamejo v vizijo Elona Muska in so morda manj pozorni na dejanske številke podjetja.
SpaceX pa je le en od simptomov širše problematike. Stroški gradnje podatkovnih centrov in nato njihovega obratovanja so izredno visoki, pripravljenost za plačevanje umetne inteligence pa je mnogo manjša. OpenAI, Anthropic, Google in druga podjetja so s ponujanjem umetne inteligence zastonj ali po nerealno ugodnih cenah zadnja leta gradila predvsem privabljanje uporabnikov. Podobno kot je Google sprva ponujal brezplačno shranjevanje fotografij, nato pa je zaprl pipico in začel že naše nakopičene spomine zaračunavati z naročnino. Gre za staro in preverjeno strategijo ustvarjanja trga z ustvarjanjem novih odvisnosti.
Uber, Apple, Samsung … vsi zmanjšujejo uporabo UI
Problem je, da se izračun UI-podjetjem ni v celoti izšel. Stroški uporabe modelov so tudi zaradi geopolitičnih in gospodarskih nestabilnosti rasli hitreje od pričakovanj, ustvarjanje odvisnosti pa kljub ogromnim naporom za promocijo zmogljivosti UI ni doseglo želene ravni. Tako se mesec pred prvimi IPO celo dogaja, da številna podjetja omejujejo oziroma zmanjšujejo uporabo UI pri svojem delovanju.
Uberjev šef operacij Andrew Macdonald je v nedavnem intervjuju povedal, da je vse težje upravičiti uporabo UI v podjetju. Predvsem so bili pri podjetju šokirani, ko so že do meseca aprila porabili vso letno zalogo zakupljene porabe Anthropicove umetne inteligence claude code. Nad porabo so bili zaskrbljeni tudi pri Amazonu. Čeprav so sprva vzpostavili lestvico za tekmovanje med najbolj »pridnimi« uporabniki umetne inteligence, so to zdaj ukinili, domnevno prav zaradi pretirane porabe. Podobne ukrepe sprejemajo tudi pri Meti, Applu, Microsoftu, Samsungu in še mnogih drugih podjetjih, njihov seznam pa je vsak dan daljši.
Ko umetna inteligenca stane toliko kot človek
Eden od ameriških direktorjev je za CNBC nedavno celo potožil, da je strošek umetne inteligence že tako visok kot strošek človeških delavcev. To meče zelo dvomljivo luč na smiselnost umetne inteligence, saj je prednost človeškega delavca, ki stane enako kot stroj, tudi v tem, da je lahko hkrati potrošnik in aktivno prispeva h gospodarstvu. Če se že ne spustimo v globine moralnih vprašanj človeškega dostojanstva, o katerem je pred kratkim v svoji encikliki o UI pisal papež Leon XIV.
Kljub temu je isti direktor za CNBC potožil, da se proračuni za uporabo UI v nekaterih podjetjih že močno zažirajo v proračune za zaposlovanje ljudi.
Nevidni strošek: žetoni
Kako hitro se lahko pri porabi umetne inteligence zalomi, je konec maja poročal Axios. Neimenovano podjetje je v enem samem mesecu porabilo kar pol milijona dolarjev, ker je pozabilo postaviti omejitev porabe zaposlenim. Kar ni nedolžen ukrep. Glavni problem umetne inteligence je, da je zelo težko napovedati, koliko bo stala posamezna operacija. Strošek UI se namreč beleži s porabo tako imenovanih žetonov.
Splošno pravilo je, da en žeton predstavlja približno štiri znake oziroma tri četrtine angleške besede, medtem ko je v slovenščini poraba zaradi sklonov in tudi sicer kompleksnejše slovnice nekoliko višja. Kratek ukaz, s katerim od UI zahtevamo recept za pecivo, bo porabil približno šest do osem žetonov. Samo za vprašanje. Obdelava celotne standardne tipkane strani besedila, ki vsebuje okoli 250 besed, zahteva med 300 in 400 žetoni. Pri kompleksnejših nalogah, kjer sistemu posredujete dve strani navodil in prejmete eno stran odgovora, pa vsa operacija skupaj nanese med 1200 in 1500 žetoni. Te stvari se hitro naberejo, predstavljajo pa izredno velik izziv za določanje proračunov porabe znotraj podjetij, saj je težko vnaprej vedeti, koliko žetonov bo zares stala posamezna operacija.
Številke, ki vzbujajo dvom
Zaostritve prihajajo tudi do običajnih uporabnikov. Prav danes je Google potrošniškim naročnikom poslal nova pravila uporabe svojega modela gemini, v katerih navaja nove omejitve obsega porabe žetonov. Ker smo bili podražitvam in poslabševanju storitev tehnoloških podjetij v zadnjih dveh desetletjih vajeni šele po tistem, ko so postale nenadomestljive, takšne spremembe vlivajo dodatno skrb glede rentabilnosti tehnologije.
Kako resna je situacija, v številkah opozarja tudi glasen kritik evforije okoli umetne inteligence Ed Zitron. Pravi, da so največji razvijalci UI v zadnjih treh letih v tehnologijo investirali več kot 800 milijard dolarjev, za letos pa so si zadali še dodatnih 700 milijard in še bilijon dolarjev leta 2027. Če bi želeli pokriti to luknjo, bi morali samo s pomočjo UI ustvariti tri bilijone dolarjev prihodkov. Da bi imela investicija sploh finančni smisel, pa še mnogo več.
Pri tem ga skrbi zlasti to, da je Microsoft lani ustvaril 281 milijard dolarjev prihodkov, Meta 200 milijard dolarjev, Amazon 716 milijard dolarjev in Google 402,8 milijarde dolarjev. Vsa ta podjetja so torej skupaj ustvarila komaj polovico prihodkov, ki bi bili potrebni za finančno rentabilno UI. Nekoč se je govorilo, da bo UI nadomestila vlogo Googla. Danes je jasno, da to niti približno ne bo dovolj.
