Pekan lalu, Bursa Efek Nasdaq, yang mencantumkan tindakan teknologi Amerika yang signifikan, mengalami kejatuhan yang hebat. Ini dihasilkan dari startup China Depseek yang mengumumkan bahwa ia telah mengembangkan model kecerdasan buatan yang ia lakukan, serta teknologi openai dan tujuan, tetapi untuk sebagian kecil dari biaya dan dengan kekuatan komputer yang lebih sedikit.
IA Chips Designer Nvidia kehilangan hampir $ 600 miliar dari kapitalisasi pasarnya (nilai total dalam dolar sahamnya dalam sirkulasi saham), penurunan terbesar dari satu hari yang dialami oleh perusahaan dalam sejarah pasar AS. Meskipun harga saham NVIDIA telah memulihkan beberapa tanah, para analis terus meragukan rencana infrastruktur AI yang ambisius, termasuk chip unit pemrosesan grafis khusus perusahaan, serta pusat data besar -besaran seperti dibangun dan dioperasikan oleh Amazon.
Pencipta Deepseek mengklaim telah menemukan cara yang lebih baik untuk melatih AI mereka menggunakan karya khusus, meningkatkan bagaimana AI mempelajari aturan dan menggunakan strategi untuk mempertahankan AI berjalan tanpa masalah tanpa membuang -buang sumber daya. Menurut perusahaan laporanInovasi -inovasi ini secara drastis mengurangi daya komputasi yang diperlukan untuk mengembangkan dan menjalankan model dan, oleh karena itu, biaya yang terkait dengan chip dan server. Pengurangan biaya yang kuat ini telah menarik pengembang AI yang lebih kecil yang mencari alternatif yang lebih murah untuk laboratorium profil tinggi.
Pada pandangan pertama, pengurangan model pelatihan biaya dengan cara ini mungkin tampaknya merusak “perlombaan senjata miliarder yang melibatkan pusat data, semikonduktor, dan infrastruktur cloud. Tetapi seperti yang ditunjukkan cerita, teknologi termurah sering kali memberi makan lebih besar. Alih -alih bantalan biaya modal, kemajuan yang membuat AI lebih mudah diakses dapat melepaskan gelombang pengadopsi baru, termasuk tidak hanya perusahaan teknologi baru tetapi juga perusahaan manufaktur tradisional dan penyedia layanan, seperti rumah sakit dan perdagangan ritel.
Direktur Eksekutif Microsoft, Satya Nadella, menyebut fenomena ini “Paradoks Jevons“Untuk Ai. Dikaitkan dengan ekonom Inggris abad ke -19 William Stanley Jevons, konsep ini menjelaskan bagaimana membuat teknologi yang lebih efisien dapat meningkat daripada mengurangi konsumsi. Uap dan tenaga listrik mengikuti pola ini: begitu mereka menjadi lebih efisien dan terjangkau, diperluas diperluas. ke lebih banyak pabrik, kantor dan rumah, pada akhirnya, meningkatkan penggunaan.
Nadella benar: Biaya pengembangan cincang hari ini untuk AI generatif siap menghasilkan ekspansi yang sama. Itu berarti bahwa langit tidak jatuh ke perusahaan teknologi besar yang menyediakan infrastruktur dan layanan AI. Pemain teknologi utama adalah diproyeksikan untuk berinvestasi lebih dari $ 1 miliar dalam infrastruktur AI pada tahun 2029Dan pengembangan Deepseek mungkin tidak akan banyak mengubah rencananya.
Sementara biaya pelatihan dapat berkurang, persyaratan perangkat keras jangka panjang untuk beban pembelajaran otomatis yang besar, pemrosesan data, dan perangkat lunak AI khusus tetap besar. Meskipun harga chip dapat turun karena pelatihan model menjadi lebih efisien, aplikasi berdasarkan kecerdasan buatan, seperti chatbot generatif dan kontrol industri otomatis, menuntut server yang kuat, jaringan kecepatan tinggi untuk mengirimkan aliran data pusat data yang besar dan andal untuk menangani miliaran waktu nyata dan real time . Konsultasi. Tuntutan peraturan, keselamatan dan kepatuhan lebih lanjut mempersulit implementasi, yang membutuhkan solusi canggih dan terkadang mahal, yang dapat menyimpan dan memproses data yang bertanggung jawab.
Teknologi penggunaan umum yang mengubah ekonomi umumnya tersebar menjadi dua tahap. Pertama, selama periode kehamilan yang lama, pengalaman organisasi yang dipelihara dengan baik, menyempurnakan prototipe dan proses. Kemudian, begitu standar dan solusi siap digunakan, perusahaan yang paling hati -hati mengintervensi. Dalam kasus listrik, tahap pertama melihat pabrik -pabrik yang menghabiskan waktu bertahun -tahun mengatur ulang lantai produksi dan mengadopsi alur kerja baru sebelum elektrifikasi yang diperluas secara luas; Dalam kasus AI, telah terdiri dari bank -bank besar, pengecer, dan produsen yang menggunakan lambat dan menggunakan teknologi.
Satu setengah abad yang lalu, ketika proses Bessemer memperkenalkan penggunaan udara panas untuk mengeksploitasi kotoran besi cor dan pabrik menemukan cara memproduksi produk baja standar, produsen berputar. Harga baja runtuh dan ditembak konsumsi, dan akhirnya meningkatkan pengeluaran di sektor itu meskipun penggunaan bijih besi yang paling efisien.
Sekarang setelah Depseek dan inovasi lainnya menjanjikan biaya yang lebih rendah, lebih banyak perusahaan mungkin siap untuk mengadopsi atau setidaknya membuktikan AI, dan kemungkinan permintaan infrastruktur AI meningkat. Model yang lebih terjangkau dan avant -garde juga dapat mendorong industri, perusahaan baru dan pengusaha untuk menggunakan AI paling luas, meningkatkan adopsi mereka dalam logistik, layanan pelanggan, dan banyak lagi.
Bayangkan, misalnya, sebuah firma hukum yang terdiri dari 200 orang yang berspesialisasi dalam real estat komersial. Awalnya, ia menggunakan chatgpt kadang -kadang untuk menghasilkan ringkasan kontrak cepat, tetapi mitranya khawatir dengan kualitas yang tidak konsisten dan risiko kerahasiaan. Setelah menguji model yang ditentukan kontrak yang disediakan oleh penyedia reputasi yang baik, perusahaan mengadopsi teknologi yang terintegrasi langsung dengan sistem manajemen dokumennya. Hal ini memungkinkan pengacara terkait untuk secara otomatis menambahkan ratusan halaman dalam hitungan detik, kepercayaan “klausa” saran “dari yang disesuaikan dengan preseden real estat dan membatasi kebutuhan untuk mencari panduan mitra yang lebih besar dari kasus bahasa tingkat yang sangat ambigu atau tinggi. Selain itu, desain sistem mencegah data pelanggan meninggalkan domain perusahaan, meningkatkan keamanan.
Seiring waktu, perusahaan menambahkan modul AI untuk litigasi canggih dan catatan penagihan otomatis, terus -menerus mengurangi tugas administrasi dan memungkinkan para ahli manusia untuk fokus pada visi hukum strategis. Lihat perubahan kontrak yang lebih cepat, omset standar dan disposisi baru di antara mitra untuk mengeksplorasi alat berdasarkan AI di area lain.
Singkatnya, tuntutan modal AI tidak akan dikurangi berkat Deepseek; Mereka akan didistribusikan lebih luas. Kami akan melihat ekspansi stimulus ini dalam jaringan listrik, sistem pendingin, pusat data, perangkat lunak dan pipa infrastruktur yang memungkinkan lebih banyak perangkat untuk digunakan, termasuk robot dan mobil tanpa pengemudi. Impuls infrastruktur miliaran miliar dapat bertahan di tahun -tahun mendatang.
Victor Menaldo adalah profesor ilmu politik di University of Washington dan Anda sedang menulis buku tentang Ekonomi Politik Revolusi Industri Keempat.
