Ажиотаж вокруг ИИ и реалий рынка — 22 апреля 2026 г. в 05:46:01.166
Ажиотаж вокруг ИИ и реалий рынка #исследование Бум вокруг искусственного интеллекта продолжается: ⏺️ капитальные затраты растут; ⏺️ оценки компаний взлетают; ⏺️ спрос на ИИ-решения становится беспрецедентным. При этом в отличие от многих прошлых циклов новые технологические компании уже показывают реальную прибыль и рост выручки. ➡️ По мнению основателя нового сервиса платформы ССПБ Дмитрия Окунева (AI Referent), важно сохранять трезвый взгляд на происходящее и ознакомиться с недавним экспертным заключением о состоянии рынка от Говарда Маркса, соучредителя Oaktree Capital и одного из наиболее авторитетных инвесторов современности. Его аналитические записки давно считаются обязательным чтением для инвесторов. Уоррен Баффет однажды сказал: «Когда я получаю записки Говарда Маркса, я первым делом открываю и читаю их. Я всегда узнаю что-то новое». В своей новой заметке Маркс разбирает, действительно ли на рынке ИИ формируется пузырь. Вместо попыток угадать пик рынка он анализирует поведение инвесторов. Ключевая причина ажиотажа — отсутствие понимания границ применимости технологии, а также отсутствие понимания спроса на эту технологию (действительно ли она будет нужна, как интернет, или это будут разовые покупки время от времени под запрос, как такси). Новизна играет огромную роль. Поскольку нет истории, которая бы ограничивала воображение, будущее может казаться безграничным. А такое будущее легко оправдывает оценки, значительно превышающие прошлые нормы. 💬 Дмитрий Окунев (AI Referent) отмечает и дополняет анализ Г. Маркса рядом существенных ограничений, которые сейчас игнорируются рынком: 1️⃣ Многие рассчитывают, что текущие проблемы ИИ будут решены в будущем Но часть из них носит архитектурный характер. Например, «галлюцинации» языковых моделей связаны с самой природой таких систем, связанных с предсказанием следующего «слова» (токена). 2️⃣ Сегодня ИИ называют практически все технологии на базе нейросетей, которые изначально создавались как инструменты вероятностного прогнозирования результата Такой подход создает спекуляции на ровном месте и позволяет зачастую продавать решения, но предсказание — это всегда вероятностный подход, нельзя со 100% точностью предсказать что-то. Например, базовая для всех уже технология распознавания текста кажется обычной, но она построена на определенной вероятности похожести символов с буквами в алфавите и в определенных шрифтах, на которых учили нейросеть определять символы. 3️⃣ В сферах с высокой ценой ошибки (медицина, транспорт, критическая инфраструктура) применять такие системы по-прежнему сложно, пока уровень ошибок не будет сопоставим с человеческим. Да, мы можем снять часть задач с работников и повысить их производительность, но не можем убрать их совсем, подобно системам проверки багажа, где цена ошибки слишком высока. 4️⃣ Недоступность данных До этого момента все основные игроки учились на данных интернета, дошли даже до выкачивания данных YouTube и транскрибации видео, но этих данных недостаточно на данный момент для обучения систем, многие закрытые данные содержатся только внутри экспертных систем/компаний или в головах специалистов, нам предстоит огромная работа по извлечению и систематизации этих знаний и результат такого подхода не до конца понятен, а соответственно рождает новые спекуляции. В любом случае как говорит Говард Маркс, технология поможет нам поменять мир к лучшему, независимо от того, насколько большой пузырь сейчас вырос на этом рынке. Ознакомиться с полным анализом Говарда Маркса Арбитражные управляющие, а как вы используете нейросети? Только в личных целях или применяете в работе? Делитесь в комментариях ⬇️