Big Tech faces financial reckoning if human-level AI doesn’t happen soon

Cointelegraph · 2024-07-05T20:17:50.000Z

Artificial intelligence (AI) companies may need to make good on promises to develop artificial general intelligence (AGI) in the near-term in order to make up for the disparity between investments and profits in the industry. Unfortunately, there’s still no scientific evidence that AGI — machines capable of human-level or greater reasoning — is even possible. A growth market According to analysts, the current AI market is largely anticipatory. OpenAI is one of the few highly profitable generative AI enterprises and the difference between its revenue (about $3.4 billion, according to the Information) and the next closest competitors is massive. What this amounts to is a capital dearth, or a negative flow in the amount of somewhere in the area of $600 billion, at least according to recent analysis from Sequoia Capital. Source: Sequoia Capital. It bears mention that Sequoia’s figures are based on estimates of Nvidia GPU usage. With this in mind, it’s probable that the figures above are slightly deflated where global industry expenditures are concerned. Essentially, the analysis indicates that AI companies need to make up more than half a trillion in revenue to justify current expenditures — a figure expected to grow year over year. Where’s the product? While the current surge in investor and corporate interest in generative AI technology may have driven the market to all-time highs, including Nvidia’s brief tenure as the world’s most valuable company by market cap, many analysts are asking when the actual AI products or services that are going to sustain this level of growth are going to arrive. As of yet, it’s hard to argue that generative AI has found a legitimate use case that will lead to exponentially expanding profits for those invested. ChatGPT might be the sector’s flagship product, but there’s little reason to believe it’s going to suddenly explode into the mainstream. Simply put, that $600 billion revenue mark will take decades to reach if OpenAI’s 10-digit profit margin is carrying the bulk of the market. Generative AI has yet to find the same kind of value proposition that machine learning has, yet investments continue to ramp up at the VC, government, and corporate levels. This could very well indicate that the AI market will soon enter an “AGI or bust” era where the viability of companies such as OpenAI and Anthropic will depend on whether they’ve made the right bets when it comes to delivering machines that can reason as well as humans. On the negative side of things, those companies at the heart of the generative AI sector may be coming up on crunch time for revenues. If the market can’t justify Nvidia’s position at or near $3 trillion soon enough to avoid a potential drawback, then that $600 billion dearth for the industry could widen to the point of no return. However, on the positive side of things, the point of no return won’t exist if the industry actually invents AGI. And Nvidia is also the key to this scenario. As Sequoia Capital also pointed out, Nvidia is gearing up to launch its new Blackwell-based chipset (called the “B100”) for training generative AI. The B100 is purported to outperform the current industry standard for training models (Nvidia’s H100) by as much as 2.5X and will reportedly only cost 25% more. If the experts believe it was possible to realize AGI before Nvidia’s latest and greatest chip was released, it should follow that it’ll be even easier with hardware featuring a 150% increase in power and efficiency. Related: Softbank lost 99% when the dotcom bubble burst, now it’s all-in on AI

Les entreprises d’intelligence artificielle (IA) devront peut-être tenir leurs promesses de développer l’intelligence artificielle générale (AGI) à court terme afin de compenser la disparité entre les investissements et les bénéfices dans le secteur. 
Malheureusement, il n’existe toujours aucune preuve scientifique que l’AGI – des machines capables d’un raisonnement de niveau humain ou supérieur – est même possible.
Un marché en croissance
Selon les analystes, le marché actuel de l’IA est largement anticipatif. OpenAI est l'une des rares entreprises d'IA générative très rentables et la différence entre ses revenus (environ 3,4 milliards de dollars, selon les informations) et ceux de ses concurrents les plus proches est énorme.
Cela équivaut à une pénurie de capitaux, ou à un flux négatif d’un montant de l’ordre de 600 milliards de dollars, du moins selon une analyse récente de Sequoia Capital.
Il convient de mentionner que les chiffres de Sequoia sont basés sur des estimations de l’utilisation du GPU Nvidia. En gardant cela à l’esprit, il est probable que les chiffres ci-dessus soient légèrement dégonflés en ce qui concerne les dépenses industrielles mondiales.
Essentiellement, l’analyse indique que les sociétés d’IA doivent générer plus d’un demi-billion de revenus pour justifier leurs dépenses actuelles – un chiffre qui devrait augmenter d’année en année.
Où est le produit ?
Alors que l'intérêt croissant des investisseurs et des entreprises pour la technologie d'IA générative a pu conduire le marché à des sommets sans précédent, y compris le bref mandat de Nvidia en tant que société la plus valorisée au monde en termes de capitalisation boursière, de nombreux analystes se demandent quand les produits ou services d'IA réels qui vont maintenir ce niveau de croissance vont arriver.
Pour l’instant, il est difficile d’affirmer que l’IA générative a trouvé un cas d’utilisation légitime qui entraînera une croissance exponentielle des profits pour ceux qui y investissent.
ChatGPT est peut-être le produit phare du secteur, mais il y a peu de raisons de croire qu’il va soudainement exploser dans le grand public.
En termes simples, il faudra des décennies pour atteindre ce chiffre de 600 milliards de dollars si la marge bénéficiaire à 10 chiffres d’OpenAI représente la majeure partie du marché. L’IA générative n’a pas encore trouvé le même type de proposition de valeur que l’apprentissage automatique, mais les investissements continuent de s’intensifier au niveau du capital-risque, du gouvernement et des entreprises.
Cela pourrait très bien indiquer que le marché de l'IA entrera bientôt dans une ère « AGI ou faillite » où la viabilité d'entreprises telles que OpenAI et Anthropic dépendra de leur capacité à faire les bons paris en matière de fourniture de machines capables de raisonner aussi bien. ainsi que les humains.
Du côté négatif, les entreprises au cœur du secteur de l’IA générative pourraient être confrontées à une période critique en matière de revenus. Si le marché ne parvient pas à justifier la position de Nvidia à un niveau proche de 3 000 milliards de dollars assez tôt pour éviter un inconvénient potentiel, alors cette pénurie de 600 milliards de dollars pour l’industrie pourrait s’aggraver jusqu’au point de non-retour.
Cependant, du côté positif des choses, le point de non-retour n’existera pas si l’industrie invente réellement l’AGI. Et Nvidia est aussi la clé de ce scénario.
Comme Sequoia Capital l'a également souligné, Nvidia se prépare à lancer son nouveau chipset basé sur Blackwell (appelé « B100 ») pour la formation de l'IA générative. Le B100 est censé surpasser la norme actuelle de l’industrie en matière de modèles de formation (le H100 de Nvidia) jusqu’à 2,5 fois et ne coûterait que 25 % de plus.
Si les experts pensaient qu’il était possible de réaliser l’AGI avant la sortie de la dernière et meilleure puce de Nvidia, il devrait s’ensuivre que cela sera encore plus facile avec un matériel offrant une augmentation de 150 % de la puissance et de l’efficacité.
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