Կարո՞ղ է արդյոք արհեստական բանականության (AI) ազդեցությունը տնտեսության վրա ստվեր գցել էլեկտրաէներգիայի ազդեցության վրա:
Դա հնարավոր է՝ համաձայն Goldman Sachs Economics Research-ի վերջին զեկույցի, որն ուսումնասիրում է, թե ինչպես AI-ն կարող է ազդել այնպիսի միջոցառումների վրա, ինչպիսիք են ՀՆԱ-ն, և պրոյեկտում է, որ AI-ում ներդրումները կարող են մոտենալ 200 մլրդ դոլարին մինչև 2025թ.:
«Էլեկտրաէներգիայի և անհատական համակարգիչների նորարարությունները սանձազերծեցին ԱՄՆ ՀՆԱ-ի 2%-ի չափով ներդրումային բում, քանի որ տեխնոլոգիաներն ընդունվեցին ավելի լայն տնտեսությունում», – ասվում է երեքշաբթի հրապարակված զեկույցում: «Այժմ AI-ի մեջ ներդրումները արագորեն աճում են և, ի վերջո, կարող են ավելի մեծ ազդեցություն ունենալ ՀՆԱ-ի վրա»:
Այնուամենայնիվ, լայնածավալ փոփոխություններ կատարելու համար ընկերությունները պետք է զգալի ներդրումներ կատարեն «ֆիզիկական, թվային և մարդկային կապիտալում», ասվում է զեկույցում՝ նոր տեխնոլոգիաներ մուտք գործելու և իրականացնելու և բիզնես գործընթացները փոխակերպելու համար:
«Թեև AI-ի ներդրումները մինչ այժմ կենտրոնացած են եղել մոդելների մշակման վրա, ամենայն հավանականությամբ, կպահանջվի էականորեն ավելի մեծ ապարատային և ծրագրային ճնշում, որպեսզի գեներացնող AI-ը մասշտաբայնանա»,- գրում են Goldman-ի տնտեսագետներ Ջոզեֆ Բրիգսը և Դևեշ Կոդնանին:
Զեկույցում ասվում է, որ AI-ի ներդրումները նախատեսվում է կենտրոնացնել 4 բիզնես սեգմենտների շուրջ՝ AI մոդելների ուսուցում և զարգացում, ենթակառուցվածքի մատակարարներ, ինչպիսիք են տվյալների կենտրոնները, ծրագրային ապահովման ընկերությունները և ձեռնարկությունների վերջնական օգտվողները, որոնք վճարում են ծրագրային ապահովման և ամպային ենթակառուցվածքի ծառայությունների համար:
Յուրաքանչյուր ոք, ով ցանկանում է իմանալ AI-ի նկատմամբ հետաքրքրության մակարդակը, պետք է միայն կարդա վերջին եկամուտների հաշվետվությունների վերծանումները, որտեղ, ինչպես նշվեց այստեղ այս շաբաթվա սկզբին, տեխնոլոգիան նշվել է 827 անգամ, ինչը գրեթե կրկնապատկվել է նախորդ եռամսյակի համեմատ: Նախատեսվում է, որ միայն գեներացնող AI արդյունաբերությունը մինչև 2032թ. կաճի մինչև 1,3 տրլն դոլար:
«Բայց եթե տասնյակ միլիոնավոր անհատներ օգտագործում են գեներատիվ AI գործիքներ, ինչպիսիք են OpenAI-ի ChatGPT-ը, Google-ի Bard-ը և Microsoft-ի, Meta-ի և այլնի այլ լուծումներ, քչերն են հասկանում, թե ինչպես են աշխատում այսօրվա առաջատար AI պլատֆորմների հիմքում ընկած հիմնական խոշոր լեզվական մոդելները (LLMs)», – գրել է PYMNTS-ը: Իսկ հասկանալը, թե ինչպես են գործում LLM-ները, շատ կարևոր է դրանք արդյունավետ օգտագործելու և նրանց ուժեղ և սահմանափակումները պարզելու համար, պնդում է այդ զեկույցը:
