Sztuczna inteligencja to dziś złote hasło. W reklamach, w ofertach pracy, na giełdzie – wszędzie słowo „AI” działa jak magnes. Ale coraz częściej pojawia się pytanie, czy to, co oglądamy, to nie kolejna odsłona znanego już filmu: spektakularny wzrost, euforia inwestorów i w końcu pęknięcie bańki.
Czy AI faktycznie jest rewolucją, czy może raczej nadmuchaną bańką spekulacyjną, która prędzej czy później pęknie?
Inwestorzy (a często media) łatwo przenoszą zainteresowanie z jednego “gorącego tematu” do następnego. W AI widać to: rok temu pełno było szumu wokół modeli generatywnych obrazów, potem dużych modeli językowych, teraz infrastruktury, chipów, AI w medycynie, AI w energetyce… Każdy nowy pomysł staje się „nową złotą górą”.
To typowa cecha burzliwych cykli: hype naprzemiennie napędza oczekiwania, a potem wciąż nowy temat musi być „jeszcze większy”.
Jak rozpoznać bańkę
Bańka pojawia się wtedy, gdy ceny i oczekiwania rosną szybciej niż realne możliwości. Historia zna to dobrze – od tulipanów w XVII wieku, przez dot-comy w latach 90., po rynek nieruchomości w 2008 roku.
W przypadku AI widać wiele podobnych sygnałów.
Po pierwsze, wyceny firm. Startupy, które dopiero eksperymentują z modelami językowymi czy narzędziami generatywnymi, potrafią mieć wyceny liczone w setkach milionów dolarów, mimo że jeszcze nic nie zarabiają. Dla inwestorów to zakład o przyszłość – ale coraz częściej przypomina on grę w gorącego ziemniaka: kto zostanie z nim na końcu?
Po drugie, moda. Z miesiąca na miesiąc zmienia się temat: raz generatory obrazów, potem chatboty, teraz chipy i centra danych. Wystarczy dodać „AI” do opisu produktu, a zainteresowanie i finansowanie natychmiast rosną.
Po trzecie, ogromne koszty. Tworzenie modeli takich jak ChatGPT czy Gemini pochłania miliardy dolarów – sprzęt, energia, chłodzenie, dane. To inwestycje gigantów, których nie sposób utrzymać bez rosnących przychodów. Jeśli popyt zacznie spadać lub pojawi się przesyt, ten system może się zachwiać.
Obietnice kontra rzeczywistość
Firmy i media prześcigają się w zapewnieniach, że AI rozwiąże wszystko: od medycyny po zmianę klimatu. Ale realne wdrożenia są dużo trudniejsze. Modele trzeba uczyć na wiarygodnych danych, dostosowywać do regulacji, dbać o prywatność i bezpieczeństwo.
Wielu przedsiębiorców, którzy w 2023 i 2024 roku rzucili się na AI, zaczyna dziś zderzać się z barierami – technicznymi i finansowymi. Utrzymanie projektów jest drogie, a efekty nie zawsze zwracają inwestycję. To typowy moment, w którym zaczyna uchodzić powietrze z balonu.
Niektórzy ekonomiści, w tym analitycy z Międzynarodowego Funduszu Walutowego, ostrzegają, że sytuacja przypomina końcówkę lat 90. Rynek nie runie jak w 2008 roku, bo większość pieniędzy pochodzi z kapitału firm, nie z kredytów, ale korekta wydaje się nieunikniona.
Co może „przebić” bańkę
Budowanie, trenowanie i operowanie ogromnymi modelami AI kosztuje coraz więcej: prąd, sprzęt, chłodzenie, centra danych, praca specjalistów. W miarę jak wyceny rosną, koszty utrzymania i rozwijania technologii mogą zacząć „zjadać” margines zysku. Niektóre firmy będą musiały się przekonać, że utrzymanie wielkich modeli jest nieopłacalne.
Najprostszy scenariusz to zmiana nastrojów inwestorów. Jeśli stopy procentowe pozostaną wysokie, a rynki będą wymagały realnych zysków, cierpliwość wobec „wizji przyszłości” się skończy.
Drugi czynnik to regulacje. Gdy pojawią się konkretne przepisy dotyczące danych, praw autorskich czy bezpieczeństwa modeli, wiele startupów może stracić rację bytu.
Trzeci – ograniczenia samej technologii. Możliwe, że doszliśmy do punktu, w którym powiększanie modeli nie daje już znacząco lepszych rezultatów, a koszty rosną wykładniczo.
I wreszcie efekt domina: gdy pierwsze firmy upadną, inni inwestorzy szybko się wycofają, a kapitał przepłynie w inne sektory.
Co zostanie po pęknięciu bańki AI
Bańki mają to do siebie, że zostawiają po sobie nie tylko straty, ale też trwałe fundamenty. Po krachu dot-comów zostały serwery, sieci światłowodowe i doświadczenie, na których później wyrosły Google, Facebook i Amazon.
Podobnie może być z AI. Część firm upadnie, część zostanie przejęta, a na rynku zostaną te, które naprawdę potrafią wykorzystać technologię – np. w automatyzacji przemysłu, analizie danych medycznych czy w systemach wspomagających decyzje.
Zmniejszy się szum marketingowy, a pojawią się spokojniejsze, lepiej przemyślane projekty. To naturalny etap dojrzewania każdej dużej technologii.
Czy AI to naprawdę bańka?
Nie wszyscy się z tym zgadzają. Część analityków mówi, że nie mamy klasycznej bańki, tylko gwałtowny etap rozwoju. Różnica polega na tym, że za AI stoi realna technologia i działające już rozwiązania – nie tylko obietnice.
Wielu ekspertów uważa też, że nawet jeśli obecny entuzjazm osłabnie, sztuczna inteligencja zostanie z nami na lata, podobnie jak internet po krachu w 2001 roku.
Możliwe więc, że dziś żyjemy w fazie „nadmiernych oczekiwań”, a nie w czystej spekulacji. Ale nie zmienia to faktu, że niektóre projekty – zwłaszcza te zbudowane wyłącznie na haśle „AI” – mogą nie przetrwać próby czasu.
Ale w AI widać elementy bańki: przesadne wyceny, nadzieje większe niż realne efekty i kapitał płynący za modą. Ale nie oznacza to, że cała branża jest skazana na upadek. Bardziej prawdopodobny scenariusz to korekta – oczyszczenie rynku z projektów bez solidnego fundamentu i stopniowe dojrzewanie technologii.
Innymi słowy: bańka może pęknąć, ale AI jako idea zostanie. I jeśli przestaniemy gonić za hype’em, a skupimy się na praktycznych zastosowaniach, to właśnie wtedy zacznie się prawdziwa rewolucja.
