כך תדעו איך להשקיע ב-AI
כך תדעו איך להשקיע ב-AI
תעשיית הבינה המלאכותית ממשיכה לשבור שיאים וכולם רוצים נתח מהעוגה. קשה להעריך לאן השוק הולך ואיפה כדאי להשקיע. אולם יש מפתח אחד שעשוי לעזור בחיזוי ותכנון השוק והוא נמצא במקום מפתיע.
בשנת 2024, שוברת השיאים הרשמית של וול סטריט זו כמובן תעשיית הבינה המלאכותית. בראש מצעד המרוויחות ניצבת אנבידיה, ספקית שבבי ה-AI הגדולה בעולם. הדו"ח הרבעוני של אנבידיה, שפורסם לאחרונה, שוב עקף את התחזיות והציג קפיצה של 168% ברווח הנקי.
לא רק אנבידיה
עוגת הבינה המלאכותית גדולה מספיק בשביל להאכיל מרוויחות נוספות. חברת AMD, המתחרה הקטנה והמפתיעה של אנבידיה, הודיעה על גידול של כ-9% בהכנסות ל- 5.8 מיליארד דולר. ה- AI מניע קדימה גם את שוק הענן ואמזון ומיקרוסופט דיווחו על צמיחה של 19% בפלטפורמות הענן שלהן. בכלל, השותפות האסטרטגית של מיקרוסופט עם OpenAI היא עסקה משתלמת.
דוגמה אחת: מיקרוסופט משתמשת ב-ChatGPT של OpenAI כבסיס לפיתוח צ'אטבוטים. הצ'אטבוט המוצלח ביותר הוא ה-Co-pilot של פלטפורמת המפתחים GitHub , גם היא בבעלות מיקרוסופט. ההכנסות מהצ'אטבוט הזה לבדו, עולות כבר על כלל ההכנסות שהיו ל-GitHub כששמיקרוסופט קנתה אותה!
ככל שעוגת הרווחים של הבינה המלאכותית הולכת וגדלה, כך גדל גם התיאבון ליהנות ממנה. משקיעים מחפשים בקדחתנות את כוכבת ה-AI הבאה וגם הציבור הרחב יותר ובעל הכיסים העמוקים פחות, שואל כיצד הוא הולך להרוויח מהבום הכלכלי סביב AI. אולם התשובות מעורפלות עוד יותר מבעבר.
"הקופסה השחורה" מקשה על ניבוי
לא מעט משקיעים מנוסים החליטו לשבת בינתיים על הגדר ולהמתין להתפתחויות. הסיבות לערפול בשוק ה-AI הן רבות: קצב התקדמות חסר תקדים של טכנולוגיית ג'נרטיב AI לצד חוסר בהירות לגבי מודל הרווחיות שלה, חשדנות מצטברת (וחיובית) כלפי בועות, תגובה מהירה יחסית של רגולציה וכן הלאה.
לכל הגורמים הללו ניתן להוסיף גורם נוסף וייחודי: הבינה המלאכותית היא "קופסה שחורה" מבחינה טכנולוגית. זה אומר שהמפתחים אינם יודעים בדיוק איך ה-AI עובד. המוצרים העכשוויים מפותחים בדרך-כלל בשיטה של "למידה עמוקה" ((Deep Learning. זה אומר שהבינה המלאכותית לומדת ומתפתחת תוך כדי שהיא משתמשת ברשתות נוירוניות רב-שכבתיות, בדומה למוח האנושי. כידוע, אנחנו רחוקים מאד מהבנת הרשת הסבוכה שמפעילה את המוח האנושי. בהתאם, אנחנו רחוקים מאד מהבנת המנגנון מאחורי ה-AI.
התשובה נמצאת ב"אינטליגנציות המרובות"
אולם היכן שנמצאת הבעיה נמצא גם הפתרון. הבינה המלאכותית באה לחקות את התפקיד של האינטליגנציה האנושית. יש דברים שאנחנו כבר יודעים לגבי תהליכי קבלת ההחלטות במוח האנושי וניתן להסיק מהם קדימה.
אחד הדברים המרכזיים שאנו יודעים זה שהבינה האנושית היא הרבה יותר מ-IQ. בעבר חשבו שיש אינטליגנציה כללית אחת, שכוללת סט של כישורים שונים שחייבים להיות קשורים זה בזה ומתבטאת בציון IQ. אולם בשנת 1983, הפסיכולוג היהודי-אמריקני הרווארד גרדנר עשה מהפכה כשהציג לעולם את "האינטליגנציות המרובות".
גישת "האינטליגנציות המרובות" קובעת שיש לנו לפחות 8 סוגי אינטליגנציה שיכולים לעמוד בפני עצמם. איך זה נראה? חשבו על גאון מתמטי שמתקשה בקשרים בין-אישיים (סליחה על הסטיגמה, זו רק המחשה). יש לנו לפחות 8 סוגים של בינה שלא בהכרח נמצאים בהלימה יחדיו: אינטליגנציה מילולית; לוגית–מתמטית; מרחבית; מוזיקלית, גופנית-תנועתית; תוך-אישית; בינאישית ונטורליסטית (התמודדות עם הטבע).
אם ניקח יישום AI פופולארי כמו Chat GPT, הרי שהוא מתמקד באינטליגנציה מילולית ולוגית, אבל אין לו אינטליגנציה מרחבית וגופנית. כלי בשם סונו, שמאפשר ליצור שירים באמצעות בינה מלאכותית, מפעיל בעיקר אינטליגנציה מוזיקלית וכן הלאה.
אינטליגנציות מרובות זה הפיצוח של "הקופסה השחורה" מאחורי ה- AI. זה גם המפתח להבנת העתיד. כדי לבצע השקעות נבונות, צריך לבחון אלו סוגי אינטליגנציה הכי נדרשים כיום וטרם קיבלו מענה מספק. אם ניקח כדוגמה את פרופ' פי פיי לי, "סנדקית הבינה המלאכותית", הרי שהיא שמה את הז'יטונים שלה כרגע על אינטליגנציה מרחבית. תוך כמה חודשים הסטארט-אפ שלה שווה כבר מיליארד דולר.
אריאל פלג היא אסטרטגית חדשנות, חוקרת תרבות טכנולוגית וחברה בצוות ההיגוי של מרכז החדשנות בלשכה לטכנולוגיות המידע.
