Tržne trditve umetne inteligence v primerjavi z zahtevki SEC za leto 2026: analiza Linkmate
Je trg umetne inteligence res samo govorjenje o odnosih z javnostmi ali se v ozadju dogaja globlja matematika? Oglejte si to analizo trga podjetja za programsko opremo za umetno inteligenco. Linkmate (prej. Linkomo), da bi izvedel.
Matematika posojil za navdušenjem nad umetno inteligenco
Glede na Stanje trga agentovUporaba umetne inteligence doseže končno stopnjo zrelosti. V osnovi to pomeni, da trg preneha obravnavati umetno inteligenco kot čarobno srebrno palico in jo začne uporabljati kot dejansko orodje za reševanje osnovnih poslovnih problemov.
Glavna pripoved je, da je umetna inteligenca moteč dejavnik na trgu dela, hkrati pa je grešni kozel.Glavni razlog za upad trga dela je kombinacija posojil zaradi COVID-a in zvišanj FED-a.
Leta 2019 so se velika tehnološka podjetja zbudila v novo realnost – zakaj bi plačevala za 4 nadstropja pisarn v New Yorku ali Silicijevi dolini, če tega ni treba? To je prineslo prvi način varčevanja s stroški. Kriza zaradi zaprtja je povzročila tudi povečanje posojil podjetjem, kar pomeni, da so podjetja začela posojati več denarja po nižji obrestni meri.
Med letoma 2019 in 2020 je obrestna mera ameriške centralne banke (Fed) dosegla 0.05 %, zaradi česar so bila posojila cenejša kot kdaj koli prej v več kot 70 letih. Glede na uradne izjave ameriške centralne banke in podatke FRED so bila posojila podjetjem v letu 2020 ... 0.25%, kar je približno pomenilo, da je bil vsak dolar posojila vreden le 0.25 centa; ne 25 centov, ampak 0.25 centa.
Analiza Linkmate kaže, da se poslovna posojila niso jemala zmerno, kot se običajno zgodi. Običajno v kritičnih časih podjetja najamejo majhna posojila in jih kmalu odplačajo. Vendar ni bilo tako: v nekaj letih so se skupna poslovna posojila v prvi polovici leta 2020 povečala s skromnih 2 bilijona dolarjev na 3.1 bilijona dolarjev. Od takrat se je ta številka leta 2022 zmanjšala le za 0.6 bilijona dolarjev (ali 600 milijard dolarjev) na 2.4 bilijona dolarjev, nato pa so ponovno poskočila in nadaljevala z rastjo.
V vsakem tržnem ciklu so podjetja našla način, kako ustvariti večji dobiček in se izogniti pritisku posojil. V letu 2023 OpenAI se je domislil preproste ideje – interaktivnega klepetalnega robota z velikim jezikovnim modelom, ki lahko dinamično odgovarja na vprašanja. Po podatkih analitike Linkmate je ta pristop vlagateljem dal lažno upanje, da lahko ne le nadomestijo nekatere stroške, temveč tudi zmanjšajo znatno število zaposlenih, da bi prihranili pri plačilnih registracijah in dejansko dosegli dobiček.
To razkritje je vlagatelje preveč spodbudilo k zaupanju, zato so sledila množična odpuščanja v vodilnih tehnoloških podjetjih: Oracle, google, Amazon, Payoneer, Intel, HP, Meta, Fiverr, xAI, Salesforce, CISCO, Peloton. TechCrunch objavil celoten seznam za leto 2025. Po podatkih analitike Linkmate se je število odpuščanj od leta 2023 vsako leto povečevalo, kar potrjuje teorijo o vrhuncu Gartnerjevega cikla navdušenja za trg umetne inteligence.
Kje je umetna inteligenca v Gartnerjevem ciklu navdušenja? Analiza Linkmate za realno povpraševanje po umetni inteligenci
Gartnerjeva raziskava Market Hype predpostavlja, da vsaka tehnologija pride skozi faze zrelosti. Ko dosežemo vrhunec napihnjenih pričakovanj, običajno sledi ponovna ocena situacije in trezna analiza trga ter tega, kako se tehnologija dejansko uporablja na njem.
Eden od obetavnih primerov uporabe umetne inteligence je reševanje resničnega ekvivalenta NP-popolnih nalog. Pravi primeri uporabe umetne inteligence so v reševanje beljakovinskih verig, ugotovitev nova zdravila za stare bolezni, spodbujanje raziskav raka po desetletjih, reševanje življenj z nekonvencionalnimi sredstvi, odkrivanje novih materialov na katere ljudje niso pomislili, in izdelava zdravil cenejšaČeprav ni čarobna rešitev, lahko umetna inteligenca, zlasti strojno učenje in učenje na področju učenja na področju učenja (LLM), reši naloge, ki so za konvencionalne pristope preveč okorne.
Ko trg zapusti fazo napihnjenih pričakovanj in razočarajoče treznosti, se začnejo pojavljati resnični primeri uporabe, ki postanejo splošno prepoznani kot namerne rešitve obstoječih težav.
Eden od trgov, skozi katere gre trg umetne inteligence, je spoznanje, da so ljudje še vedno cenejši od umetne inteligence.Tokenmaxxing, trend maksimiranja uporabe žetonov, se je pojavil kot vrhunec napihnjenih pričakovanj, da bo umetna inteligenca reševala vse namesto ljudi. Izkazalo se je, da je račun za omenjene žetone umetne inteligence v resnici veliko višji od povprečne plače programskega inženirja.
Z besedami samega Microsofta: "Uporaba tehnologije je dražja od plačevanja človeških zaposlenih". Pojavili so se še dodatni podatki o Uberju, pri katerem se je vodstvo podjetja C-Levels javno odločilo, da bo uničilo oddelek za človeške vire, potem ko je ugotovilo, da je v štirih mesecih porabilo svoj proračun za umetno inteligenco. Po besedah aktivnega podpredsednika Nvidie umetna inteligenca stane "veliko več kot ljudje".
Po napovedih Goldman Sachsa Pri trenutni hitrosti lahko pričakujemo, da bo uporaba umetne inteligence do leta 2030 poskočila na 120 kvadrilijonov žetonov.Bank of America je podvojila optimistično napoved Goldman Sachsa in dejala, da bi lahko poraba za umetno inteligenco dosegla 155 milijardi dolarjev do leta 2030
Kaj številke povedo o uporabi umetne inteligence?
Primerjava vlog SEC z javnimi trditvami daje kratko sliko. Po mnenju analitikov Linkmate je navdušenje nad umetno inteligenco resnično in ga je mogoče meriti v treh različnih meritvah:
- Povprečna cena električne energije PJM se je zvišala, ali cena na MW-dan, so se zvišale za +833 %;
- Pomnilniški moduli HBM so 100-odstotno razprodani pred prihodom na trg;
- Predvideni hiperskalerji Kapitalski izdatki za umetno inteligenco za leto 2026 bodo znašali 660 milijard dolarjev.
Vendar pa obstaja neskladje med obljubljenimi kapitalskimi izdatki in dejanskim prostim denarnim tokom, zabeleženim v dokumentih SEC. Amazon in Google namreč beležita negativne denarne tokove, medtem ko se Microsoft nekako ponaša s pozitivnimi številkami.
Eden bolj zaskrbljujočih vzorcev v zdravju glavnega akterja na trgu – OpenAIPo podatkih PR je predvideni mejnik letne obrestne mere za leto 2026 40 milijard dolarjev, medtem ko realna letna operativna izguba znaša negativnih 20 milijard dolarjev leta 2025 in predvidenih -14 milijard dolarjev leta 2026. To neskladje med temeljnimi metrikami in razkritimi podatki lahko v prihodnosti postane problem, če se dejanski primer uporabe umetne inteligence ne bo uresničil.
Trenutna tržna napoved kaže, da se umetna inteligenca uporablja predvsem kot pomočnik, branje e-pošte in ustvarjanje povzetkov iz iskanja v Googlu. Številke sicer povedo, da povpraševanje obstaja, vendar se resnična uporaba skriva drugje – na področju reševanja resničnih ekvivalentov nalog NP-compete.
Obstajajo tudi metrike posvojitve tvegani kapital z najmanj 510 milijardami dolarjev porabeRazčlenitev po panogah, Skoraj 80 % svetovnega denarja tveganega kapitala iz prvega četrtletja 2026 je šlo zagonskim podjetjem, ki se ukvarjajo z umetno inteligenco., kar je približno 242 milijard dolarjev od 300 milijard dolarjev.
Glede na najboljše tržne ocene je trg umetne inteligence za leto 2026 ocenjen med $ 375B in $ 0.9T, s predvideno letno stopnjo rasti od 14 % do 39 %.
Analitika Linkmate kaže, da je povpraševanje konkretno in prisotno na vseh področjih, vendar primanjkuje ponudbe dejanskih predlogov izdelkov, ki bi ustrezali trgu in bi jih bilo mogoče uporabiti v resničnih scenarijih. V bistvu se lahko zgodi, da bo trg umetne inteligence v bližnji prihodnosti prešel skozi fazo korekcije, kjer bodo vse šibke akterje nadomestili tisti, ki ponujajo ustrezne primere uporabe za resnični trg. Najboljše ocene Linkmatea kažejo, da bo možna faza korekcije med letoma 2027 in 2028, če se ne bo pojavil noben široko uporaben primer uporabe v resničnem svetu.
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Alisa, predana novinarka pri MPost, specializiran za kriptovalute, umetno inteligenco, naložbe in široko področje Web3. Z ostrim očesom za nastajajoče trende in tehnologije zagotavlja celovito pokritost za informiranje in vključevanje bralcev v nenehno razvijajočo se pokrajino digitalnih financ.
več člankov
Alisa, predana novinarka pri MPost, specializiran za kriptovalute, umetno inteligenco, naložbe in široko področje Web3. Z ostrim očesom za nastajajoče trende in tehnologije zagotavlja celovito pokritost za informiranje in vključevanje bralcev v nenehno razvijajočo se pokrajino digitalnih financ.
