Le aziende di intelligenza artificiale (AI) potrebbero dover mantenere le promesse di sviluppare l’intelligenza generale artificiale (AGI) nel breve termine per compensare la disparità tra investimenti e profitti nel settore. 

Sfortunatamente, non ci sono ancora prove scientifiche che l’AGI – macchine capaci di ragionamento a livello umano o superiore – sia possibile.

Un mercato in crescita

Secondo gli analisti, l’attuale mercato dell’IA è in gran parte anticipatorio. OpenAI è una delle poche imprese di intelligenza artificiale generativa altamente redditizie e la differenza tra le sue entrate (circa 3,4 miliardi di dollari, secondo Information) e quelle dei concorrenti più vicini è enorme.

Ciò equivale a una carenza di capitali, o a un flusso negativo per un importo che si aggira intorno ai 600 miliardi di dollari, almeno secondo la recente analisi di Sequoia Capital.

Vale la pena ricordare che le cifre di Sequoia si basano su stime dell'utilizzo della GPU Nvidia. Tenendo presente tutto ciò, è probabile che le cifre sopra riportate siano leggermente deflazionate per quanto riguarda le spese dell’industria globale.

In sostanza, l’analisi indica che le aziende di intelligenza artificiale devono realizzare più di mezzo trilione di entrate per giustificare le spese correnti, una cifra che dovrebbe crescere anno dopo anno.

Dov'è il prodotto?

Mentre l’attuale impennata dell’interesse degli investitori e delle aziende per la tecnologia dell’intelligenza artificiale generativa potrebbe aver portato il mercato ai massimi storici, compreso il breve mandato di Nvidia come azienda di maggior valore al mondo per capitalizzazione di mercato, molti analisti si chiedono quando i prodotti o i servizi di intelligenza artificiale reali che sosterranno questo livello di crescita.

Al momento, è difficile sostenere che l’intelligenza artificiale generativa abbia trovato un caso d’uso legittimo che porterà a un’espansione esponenziale dei profitti per coloro che hanno investito.

ChatGPT potrebbe essere il prodotto di punta del settore, ma ci sono pochi motivi per credere che esploderà improvvisamente nel mainstream.

In poche parole, ci vorranno decenni per raggiungere la soglia dei 600 miliardi di dollari di entrate se il margine di profitto a 10 cifre di OpenAI riuscirà a sostenere la maggior parte del mercato. L’intelligenza artificiale generativa deve ancora trovare lo stesso tipo di proposta di valore dell’apprendimento automatico, ma gli investimenti continuano ad aumentare a livello di VC, governo e azienda.

Ciò potrebbe benissimo indicare che il mercato dell’intelligenza artificiale entrerà presto in un’era di “AGI o fallimento” in cui la vitalità di aziende come OpenAI e Anthropic dipenderà dal fatto che abbiano fatto le scommesse giuste quando si tratta di fornire macchine in grado di ragionare come segue. così come gli esseri umani.

L’aspetto negativo è che le aziende al centro del settore dell’intelligenza artificiale generativa potrebbero trovarsi in un momento critico per i ricavi. Se il mercato non riesce a giustificare la posizione di Nvidia pari o vicina ai 3mila miliardi di dollari abbastanza presto da evitare un potenziale inconveniente, allora la carenza di 600 miliardi di dollari per il settore potrebbe ampliarsi fino al punto di non ritorno.

Tuttavia, il lato positivo delle cose è che il punto di non ritorno non esisterà se l’industria inventa effettivamente l’AGI. E Nvidia è anche la chiave di questo scenario.

Come ha sottolineato anche Sequoia Capital, Nvidia si sta preparando a lanciare il suo nuovo chipset basato su Blackwell (chiamato “B100”) per l’addestramento dell’intelligenza artificiale generativa. Si prevede che il B100 superi l'attuale standard del settore per i modelli di formazione (H100 di Nvidia) fino a 2,5 volte e, secondo quanto riferito, costerà solo il 25% in più.

Se gli esperti credono che fosse possibile realizzare l’AGI prima che venisse rilasciato l’ultimo e più grande chip di Nvidia, dovrebbe seguirne che sarà ancora più semplice con un hardware con un aumento del 150% in potenza ed efficienza.

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