Az elmúlt 28 hónap mesterséges intelligenciával kapcsolatos tanulságait és a gyorsan változó iparági trendeket elemzi David Andre. Kezdetben a jelenlegi AI-piaci helyzetet vetíti össze korábbi pénzügyi buborékokkal, például a 2008-as válsággal vagy a 2021-es kriptobull ránnal, kiemelve, hogy a mesterséges intelligencia már most jelentős felhasználási területekkel és bevételekkel bír – ellentétben a korábbi spekulatív eszközökkel.
Érdekes kérdések merülnek fel az AI-startupok kockázatos, akár milliárdos befektetéseiről, amelyek gyakran termék vagy működő üzleti modell nélkül zajlanak. Az iparág centralizáltsága, az óriás technológiai vállalatok (például Nvidia, Google, OpenAI, Meta, Broadcom) dominanciája, valamint a folyamatos verseny a számítási kapacitásért új befektetési és technológiai irányokat vetít előre. Külön fókuszt kap a chipgyártás és az adatközpontok fejlesztésének kérdése, melyek ma a fejlődés legnagyobb gátját jelentik.
A videó részletesen kitér az AI-modellek fejlődési irányaira: a nyílt forráskódú modellek rohamos előretörése, a kisebb, hatékonyabb és gyorsabb modellek térhódítása, valamint a speciális feladatokra optimalizált AI-k új dimenziókat nyitnak meg a felhasználásban. Szó esik a megnövekedett hatékonyságról, a felhasználói élményt befolyásoló tényezőkről (pl. modellek válaszideje, specializáltsága), illetve a különféle alkalmazások versenyéről a piacon.
Nagy hangsúlyt kap, hogy egyre több AI-alapú ügynök és workflow-szerkesztő jelenik meg, ugyanakkor az innováció hiánya is problémát jelent, hiszen sok új termék egyszerű másolat vagy klón. A munkahelyek automatizálása, az AI által okozott társadalmi feszültségek, valamint a technikai tudás jelentőségének növekedése szintén központi kérdések lesznek az elkövetkezendő években.
Külön izgalmas aspektus a mesterséges intelligencia által használt adatok típusának szűkössége és az emberi tanuláshoz képest tapasztalható hiányosságok, melyek új kutatási irányokat vetnek fel. Felmerül, hogyan tudják a techóriások (például az Elon Musk nevéhez fűződő XAI vagy Tesla) felhasználni saját – máshol nem elérhető – adatvagyonukat az AI-modellek továbbfejlesztésére.
