"The Economist": Na świecie trwa nowa gorączka złota. Oni zarabiają najwięcej

• Cotygodniowy, piątkowy cykl "Interia Bliżej Świata" to najciekawsze artykuły najważniejszych zagranicznych gazet
• "The Economist" analizuje, które z firm zyskują na boomie na sztucznej inteligencji
• Wśród największych wygranych jest producent chipów Nvidia. Koncern notuje niesamowity wzrost przychodów i kursu akcji
• Konkurencja jednak nie odpuszcza i szuka sposobów na zwiększenie mocy produkcyjnych i zysków

Nie ma dnia, by na świecie nie ekscytowano się sztuczną inteligencją (AI). Za jej sprawą wartość rynkowa kolejnych firm jest windowana do niebotycznych poziomów.

Na początku marca cena akcji Dell, producenta sprzętu komputerowego, podskoczyła o ponad 30 proc. w ciągu jednego dnia z powodu AI. Powodem była wiadomość o większej niż oczekiwano sprzedaży serwerów zoptymalizowanych pod kątem AI.

Kilka dni później Together AI, startup zajmujący się obliczeniami w chmurze, pozyskał nowe fundusze o wartości 1,3 mld dolarów, co oznacza wzrost z 500 mln dolarów w listopadzie. Do jego inwestorów należy Nvidia, jedna z "najgorętszych" firm technologicznych na świecie.

Przed wprowadzeniem na rynek chatbota ChatGPT, generatywnej sztucznej inteligencji, która podbiła świat w 2023 r., kapitalizacja twórcy oprogramowania firmy OpenAI wzrosła z 300 mld dolarów w listopadzie 2022 r. - była na poziomie Home Depot, sieci sklepów z artykułami wyposażenia wnętrz - do 2,3 bln dolarów, czyli około 300 mld dolarów mniej niż Apple.

W zalewie informacji na temat AI trudno jest zorientować się, które firmy są prawdziwymi gwiazdami boomu na sztuczną inteligencję, a o których już wkrótce zapomnimy.

"The Economist" postanowił to sprawdzić, przyglądając się, gdzie do tej pory odnotowano największe zyski i jak to się ma do oczekiwanej sprzedaży produktów i usług w "stosie" sztucznej inteligencji, jak w branży nazywa się różne warstwy (grupy - red.) sprzętu i oprogramowania, na których opiera się magia sztucznej inteligencji.

Analiza objęła cztery z kluczowych dla AI "stosów" oraz firmy, które je współtworzą:

• aplikacje oparte na sztucznej inteligencji, 
• modele sztucznej inteligencji, jak GPT-4, mózg stojący za ChatGPT, i ich repozytoria (np. Hugging Face, czyli firmę, która opracowuje narzędzia komputerowe do budowy aplikacji wykorzystujących uczenie maszynowe); 
• platformy przetwarzania danych w chmurze, które obsługują wiele z tych modeli i niektóre aplikacje (Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure); 
• oraz sprzęt, jak półprzewodniki (produkowane przez firmy takie jak AMD, Intel i Nvidia), serwery (Dell) i sprzęt sieciowy (Arista), odpowiedzialny za moc obliczeniową chmur.

Przełomy technologiczne tworzą nowych gigantów. Boom na komputery PC w latach 80. i 90. wyniósł w górę firmę Microsoft, odpowiedzialną za system operacyjny Windows, oraz Intel, który wyprodukował chipy potrzebne do jego uruchomienia.

Według banku inwestycyjnego Jefferies w 2000 r. do "Wintel" (nieformalna nazwa komputerów z Windowsem i procesorem Intel - red.) należało cztery piąte zysków operacyjnych z branży komputerowej.

Wraz z nastaniem ery smartfonów na szczyt wspiął się Apple. W kilka lat po wprowadzeniu na rynek iPhone'a w 2007 r. firma przejęła ponad połowę globalnych zysków operacyjnych producentów telefonów.

Świat wciąż jest w początkach epoki AI. Pomimo tego wiele firm może pochwalić się już ogromnymi zyskami. W sumie około setka z nich, które wzięto pod uwagę w analizie, wypracowała łącznie 8 bln dolarów wartości od października 2022 r., gdy uruchomiono ChatGPT. Co z tego wynika?

Okazuje się, że w każdym ze "stosów" dochodzi do koncentracji zysków przez garstkę wiodących firm. Jeśli chodzi o sprzęt, modele AI i aplikacje, trzy największe firmy zwiększyły swój udział o średnio 14 punktów proc. w ciągu ostatniego półtora roku.

W grupie chmury obliczeniowej Microsoft współpracuje z OpenAI i wyprzedza Amazon i Alphabet (spółkę macierzystą Google). Kapitalizacja rynkowa twórcy Windowsa stanowi obecnie 46 proc. całkowitej wartości tercetu gigantów chmurowych, w porównaniu z 41 proc. przed premierą ChatGPT.

Rozkład wartości jest również nierównomierny między poszczególnymi grupami. W liczbach bezwzględnych najwięcej pieniędzy przypadło producentom sprzętu. Grupa ta obejmuje firmy produkujące chipy (Nvidia), serwery (Dell) i sprzęt sieciowy (Arista).

W październiku 2022 r. 27 spółek sprzętowych z naszej analizy było wartych około 1,5 bln dolarów. Dziś to już 5 bln dolarów. Nvidia odpowiada za około 57 proc. tego wzrostu. To naturalny proces w przypadku boomu technologicznego. Najwięcej zyskują ci, którzy zbudowali podstawową infrastrukturę, by można było oferować oprogramowanie.

Pod koniec lat 90. XX w., gdy rosła bańka internetowa, pierwszymi "zwycięzcami" byli dostawcy sprzętu telekomunikacyjnego, jak Cisco i WorldCom.

Obecnie to Nvidia jest zdecydowanie największym zwycięzcą boomu na AI. Według firmy IDC amerykański koncern produkuje ponad 80 proc. wszystkich chipów AI. Ma również niemal monopol na sprzęt sieciowy wykorzystywany do łączenia chipów wewnątrz serwerów sztucznej inteligencji w centrach danych. Przychody z działalności Nvidii w centrach danych w ciągu ostatnich 12 miesięcy wzrosły ponad trzykrotnie w porównaniu z rokiem poprzednim. Marże brutto wzrosły z 59 proc. do 74 proc.

Rywale Nvidii w branży chipów chcą uszczknąć część tego tortu dla siebie. Firmy o ugruntowanej pozycji, jak AMD i Intel, wprowadzają konkurencyjne produkty. Podobnie jak startupy, w tym np. Groq, który produkuje superszybkie chipy sztucznej inteligencji, i Cerebras.

Najwięksi klienci Nvidii, trzej giganci na rynku chmur obliczeniowych również projektują własne chipy, by zmniejszyć zależność od jednego dostawcy. Liczą przy tym na niemałe przecież zyski, dotąd zarezerwowane dla Nvidii. Lisa Su, dyrektor generalna AMD, prognozuje, że przychody ze sprzedaży chipów AI mogą wzrosnąć do 400 mld USD do 2027 r., z 45 mld USD w 2023 r.

W miarę upowszechniania się zastosowań sztucznej inteligencji rosnąca część popytu będzie przesuwać się z chipów wymaganych do szkolenia modeli (analizowanie ogromnej ilości danych w celu nauczenia algorytmów "myślenia", przewidywania i klasyfikacji danych) na te potrzebne do faktycznego odpowiadania na zapytania ("wnioskowanie").

W ubiegłym roku około dwóch piątych przychodów Nvidii ze sztucznej inteligencji pochodziło od klientów wykorzystujących jej chipy do wnioskowania. Eksperci spodziewają się, że część wnioskowania zacznie przenosić się ze specjalistycznych jednostek przetwarzania grafiki (GPUs), które są mocną stroną Nvidii, do jednostek centralnych ogólnego przeznaczenia (CPUs), jak te używane w laptopach i smartfonach, które są zdominowane przez AMD i Intela. Wkrótce to procesory CPUS, a nie GPUs, mogą być odpowiedzialne za procesy szkolenia AI. 

Mimo to pozycja Nvidii na rynku sprzętowym wydaje się być bezpieczna przez kilka następnych lat. Startupy bez doświadczenia będą miały trudności z przekonaniem dużych klientów do rekonfiguracji korporacyjnych systemów na rzecz ich nowatorskiej technologii.

Wdrażanie własnych chipów przez gigantów mocy obliczeniowych jest nadal ograniczone. A Nvidia ma CUDA (uniwersalną architekturę procesorów wielordzeniowych), która pozwala klientom dostosować chipy do ich potrzeb. Jest ona popularna wśród programistów i utrudnia klientom przejście na konkurencyjne półprzewodniki, których CUDA nie obsługuje.

Podczas gdy producenci sprzętu wygrywają w wyścigu pod względem wartości bezwzględnych, proporcjonalnie najwięcej zyskują twórcy modeli. Łączna wartość 11 takich firm, uwzględnionych w analizie, wzrosła z 29 mld dolarów do około 138 mld dolarów w ciągu ostatnich 16 miesięcy.

OpenAI jest wart około 100 mld dolarów, w porównaniu z 20 mld dolarów w październiku 2022 r. Wycena Anthropic, który opracował rodzinę dużych modeli językowych o nazwie Claude, wzrosła z 3,4 mld dolarów w kwietniu 2022 r. do 18 mld dolarów. Mistral, francuski startup założony niecały rok temu, jest obecnie wart około 2 mld dolarów.

Część tej wartości jest związana ze sprzętem. Startupy kupują mnóstwo chipów, głównie od Nvidii, by trenować swoje modele. Imbue, podobnie jak OpenAI i Anthropic ma siedzibę w San Francisco, dysponuje 10 tys. takich chipów. Cohere z Kanady ma ich 16 tys.

Półprzewodniki te mogą być sprzedawane za dziesiątki tysięcy dolarów za sztukę. Potrzeba ich coraz więcej, w miarę jak modele stają się coraz bardziej wyrafinowane. Stworzenie GPT-4 kosztowało podobno około 100 mln dolarów. Niektórzy podejrzewają, że "wyszkolenie" jego następcy może kosztować OpenAI dziesięć razy więcej.

Jednak prawdziwa wartość twórców modeli leży w ich własności intelektualnej i zyskach, jakie może wygenerować. Ich skala będzie zależała od tego, jak zaciekła będzie konkurencja wśród dostawców. W tej chwili rywalizacja jest gorąca, co może wyjaśniać, dlaczego ta grupa nie zyskała tak dużo w wartościach bezwzględnych.

Bo chociaż OpenAI dość szybko zyskał przewagę, konkurenci nadrabiają zaległości. Udało im się uzyskać dostęp do tych samych danych, co twórca ChatGPT (czyli tekstu i obrazów w internecie) i, podobnie jak on, za darmo.

Chatbot Claude 3 firmy Anthropic depcze po piętach GPT-4. Cztery miesiące po jego premierze Meta uruchomiła swój model Llama 2 AI, który, w przeciwieństwie do modeli OpenAI i Anthropic, jest otwarty i może być dowolnie modyfikowany przez innych.

W lutym firma Mistral, która zatrudnia mniej niż 40 pracowników, wzbudziła zachwyt branży, uruchamiając otwarty model. Jego wydajność prawie dorównuje GPT-4, mimo że wymaga znacznie mniej mocy obliczeniowej.

Nawet teoretycznie mniej zaawansowane modele coraz częściej oferują dobrą wydajność w niskiej cenie - wskazuje Stephanie Zhan z Sequoia, jednej z najbardziej znanych firm venture capital.

Niektóre z modeli są przeznaczone do konkretnych zadań. Startup o nazwie Nixtla opracował TimeGPT, model do prognozowania finansowego. Hippocratic AI z kolei przeszkolił swój model na danych z egzaminów wstępnych do szkół medycznych, by udzielać dokładnych porad medycznych.

Bogactwo modeli umożliwiło także rozwój warstwy aplikacji. Wartość 19 spółek zajmujących się oprogramowaniem, notowanych na giełdzie od października 2022 r. wzrosła o 1,1 bln dolarów, czyli 35 proc. Obejmuje dużych dostawców oprogramowania, którzy dodają rozwiązania generatywne do swoich usług.

Przykłady? Zoom wykorzystuje tę technologię, by umożliwić użytkownikom podsumowywanie rozmów wideo. ServiceNow zapewnia firmom m.in. wsparcie techniczne i kadrowe, wprowadził chatboty, by pomóc klientom w rozwiązywaniu zapytań informatycznych. Adobe, twórca Photoshopa, ma aplikację o nazwie Firefly, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do edycji zdjęć.

Nowe firmy wznoszą więcej różnorodności. Strona "There's An AI For That" liczy ponad 12 tys. pozycji, w porównaniu z około tysiącem w 2022 r. Można na niej znaleźć narzędzia AI, które mogą być potrzebne w życiu zawodowym i prywatnym.

DeepScribe pomaga transkrybować notatki lekarzy. Harvey AI pomaga prawnikom. Bardziej idiosynkratycznie, 32 chatboty obiecują "sarkastyczną rozmowę", a 20 z nich generuje projekty tatuaży. Ostra konkurencja i niskie bariery wejścia oznaczają, że niektóre z aplikacji, jeśli nie większość z nich, może mieć trudności z zyskaniem odpowiedniego finansowania.

Czwarta grupa to firmy działające w chmurze. Łączna kapitalizacja rynkowa Alphabet, Amazon i Microsoft wzrosła o 2,5 bln dolarów od początku boomu na sztuczną inteligencję. To mniej niż trzy czwarte wzrostu producentów sprzętu. Jednak to właśnie giganci chmurowi będą największymi zwycięzcami w dłuższej perspektywie.

Posiadają oni wszystkie składniki potrzebne do opracowania najlepszych na świecie systemów sztucznej inteligencji: bogaty zasób danych, armie ekspertów, ogromne centra danych i mnóstwo wolnej gotówki. 

Nabywcy usług z zakresu sztucznej inteligencji, jak duże korporacje, wolą robić interesy z uznanymi partnerami handlowymi niż z niesprawdzonymi nowicjuszami. Duże firmy technologiczne mają największy potencjał do kontrolowania każdej z warstw stosu, od chipów po aplikacje.

Oprócz projektowania własnych chipów, Amazon, Google i Microsoft inwestują zarówno w modele, jak i aplikacje. Spośród 11 twórców modeli w naszej próbie dziewięciu ma wsparcie co najmniej jednego z trzech gigantów. Obejmuje to wspierane przez Microsoft OpenAI, Anthropic (Google i Amazon) oraz Mistral (Microsoft).

Potencjalne zyski wynikające z kontrolowania większej liczby warstw skłaniają firmy dotychczas wyspecjalizowane w jednej ze struktur AI do rozszerzania działalności.

OpenAI zainwestowało w 14 firm, w tym w Harvey AI i startup medyczny Ambience Healthcare. Sam Altman, szef OpenAI i i jeden z architektów obecnej eksplozji popularności systemów AI podobno poszukuje inwestorów do sfinansowania faraońskiego przedsięwzięcia produkcji chipów o wartości 7 bln dolarów.

Nvidia również szuka nowych pomysłów na rozwój. Objęła udziały w siedmiu producentach modeli języka AI, a od niedawna może pochwalić się własnymi. Amerykańska korporacja zainwestowała również w startupy Together AI i CoreWeave, które konkurują z jej dużymi klientami w chmurze.

Wskazuje to wyraźnie, że "najgorętsza firma technologiczna na rynku" nie zamierza tak łatwo oddać pola konkurencji.

---

Więcej ciekawych historii z całego świata w każdy piątek w Interii

---

Bądź na bieżąco i zostań jednym z 200 tys. obserwujących nasz fanpage - polub Interia Wydarzenia na Facebooku i komentuj tam nasze artykuły!

----

Tekst przetłumaczony z "The Economist"© 

The Economist Newspaper Limited, London, 2023

Tłumaczenie: Mateusz Kucharczyk

Tytuł i śródtytuły oraz skróty pochodzą od redakcji

---