JP Morgan tvrdí, že protože GPU běží téměř na plnou kapacitu, obavy o AI jsou přehnané a na rozdíl od budování Dot-com optických vláken, která zůstávala nedostatečně využívaná. Mají pravdu, ale já bych navrhl otázkou, kdo platí za GPU a kde je zisk? Problém, který vidíme u generativní AI, je v následném vývoji, tedy při skutečném používání těchto platforem. Naprostá většina je zdarma. Placené úrovně mají výrazně méně úroků. Zvlášť ve firmách jako OpenAI, kde je skutečný boj o konverzi bezplatných uživatelů. Případy použití rostou, ale stále jsou zpochybněny ve srovnání s kapacitou, která byla vybudována a plánována. Proto si myslím, že tento graf je trochu zavádějící, protože na první pohled naznačuje, že je zde obrovské využívání, a proto bychom se neměli znepokojovat. Ale pokud je používání z velké části poháněno ztrátovými bezplatnými uživateli, pak to není zrovna udržitelný model pro firmy, které to dotují, že?

Když už mluvíme o využití, opravdu někdo věří, že $META dosáhne kapacity 8681,4 MW? To by bylo téměř čtyřnásobek kolektivní kapacity a téměř 30násobek současné kapacity $META. Přesto $META za rok neprokázal žádné skutečně významné pokroky v AI. 🤔

Koneckonců, 95 % podniků, které investují do generativní AI, nedosahuje skutečného výnosu. A tady je háček. Hlavní bariéra není kapacita! Jsou to omezení samotné generativní AI. Omezení, která nejsou vyřešena agentickou AI, RAG nebo jinými rozšířeními a přidanými vrstvami.

Mezitím probíhá závod o vybudování kapacity datových center, kterou pravděpodobně nebudeme potřebovat. 1) Nevíme, zda budoucnost AI pohánějí energeticky náročné GPU 2) Nebo zda budeme používat velké neefektivní generalistické modely oproti specializovaným malým modelům Na co stavíme?

Co víme, je, že 9 největších společností v S&P 500, které tvoří 37,89 % váhy tržní kapitalizace, se do určité míry připojilo k generativní AI jako významné části svého budoucího růstu. Zda to nakonec bude udržitelné, je zásadní otázka.