Paradoks Jevonsa a AI
W 1865 roku ekonomista William Stanley Jevons zauważył, że wzrost wydajności silników parowych nie tylko nie zmniejszył zużycia węgla, ale wręcz je zwiększył. Podobna sytuacja może dotknąć sztuczną inteligencję. Gdy koszty projektowania i trenowania modeli spadają, wiele firm wdraża AI w coraz to nowych obszarach, podbijając popyt. Szef Microsoftu Satya Nadella stawia śmiałą tezę, że „paradoks Jevonsa znów uderza” i uważa, że rosnąca wydajność doprowadzi do eksplozji wykorzystania AI. Jednak prosta analogia z węglem nie gwarantuje inwestorom automatycznych sukcesów.
Kłopot z frackingiem
Historia frackingu w branży paliwowej pokazuje, że nawet duża obniżka kosztów produkcji nie zawsze przynosi długotrwałe zyski. Wydobycie ropy i gazu w Stanach Zjednoczonych wzrosło, lecz popyt nie nadążył, a fala bankructw dotknęła wiele firm obciążonych długami. Choć AI wydaje się bardziej uniwersalna i przyszłościowa niż tradycyjne paliwa kopalne, ten przykład uświadamia, że nadmiar optymizmu finansowego potrafi sprowadzić spółki na krawędź rentowności.
Solarny wyścig cen
Energetyka słoneczna to następny dowód na to, że rosnąca wydajność może iść w parze z bezlitosną konkurencją cenową. Koszt paneli solarnych drastycznie spadł w ciągu ostatniej dekady, a zapotrzebowanie globalne szybko wzrosło. Jednak ceny stały się tak niskie, że producenci toczą morderczy wyścig cen, co ścina ich marże do zera. AI, choć bardziej zróżnicowana technologicznie, może stanąć przed podobnym dylematem: silniki językowe czy modele predykcyjne staną się „wymiennym” towarem, a cena może stać się kluczowym czynnikiem.
Genetyka i monopol
Przypadek firmy Illumina, dominującej w sekwencjonowaniu DNA, pokazuje, że nawet przy znacznym udziale w rynku i spektakularnych spadkach kosztów, wzrost przychodów bywa ograniczony. Popyt na testy genetyczne nie rozwija się tak szybko, jak zakładano, a konkurenci pojawiają się nieustannie. Choć AI rozbudza wyobraźnię szerzej niż genetyka, procesy wdrożeń i poszukiwanie rzeczywistej wartości dla klientów mogą zablokować szybki wzrost zysków.
Czy AI zapewni zyski?
O sukcesie firm działających w obszarze sztucznej inteligencji zadecyduje nie tylko wydajność i rosnący popyt, lecz także umiejętność wyróżnienia się na zatłoczonym rynku. Nawet jeśli technologie AI będą wszechobecne, wcale nie musi to oznaczać niebotycznych przychodów. Analitycy ostrzegają, że opieranie się wyłącznie na efekcie „mniej znaczy więcej” może być mylące. Z jednej strony spadające koszty przynoszą szybki wzrost wdrożeń, lecz z drugiej – konkurencja i ograniczenia popytu mogą zepchnąć marże do niepokojąco niskich poziomów.
Nowe perspektywy
Przyszłość sztucznej inteligencji może leżeć w dalszej integracji z różnymi sektorami i ciągłym szukaniu innowacyjnych rozwiązań. Jednym z przełomowych przykładów jest chatgpt openai, łączący zaawansowaną wiedzę lingwistyczną z możliwością szybkiego skalowania usług. Jeśli technologia ta okaże się wystarczająco użyteczna i trudno zastępowalna, może zapewnić istotny wzrost przychodów przy jednoczesnym zwiększeniu popytu. Jednak nawet tak nowatorskie rozwiązania będą musiały sprostać presji konkurencji i oczekiwaniom rynku, aby osiągnąć trwały sukces.
