Investerarnas entusiasm är skyhög när Nvidia (NVDA) har nått ett rekordpris innan dess aktiejustering och andra teknikjättar som AMD och c3.AI drar uppmärksamhet med sina produktlanseringar. Trots detta har branschledare signalerat en försiktig ton under detta stora intresse, särskilt under Bank of Americas globala teknikkonferens.
Nutanix VD Rajiv Ramaswami har uttryckt bekymmer över den hastiga investeringen i AI-teknologier. Han betonade behovet av affärsfall som rationaliserar de höga priserna förknippade med AI-initiativ. Med olika tillämpningar som textgenerering och prognoser för leveranskedjan har den verkliga avkastningen för sådana investeringar varit oklar för många organisationer. Resurserna som krävs för att driva dessa AI-system fortsätter att vara en dyr affär.
På liknande sätt har John Colgrove från Pure Storage rått till att dämpa de kortsiktiga förväntningarna på AI:s inflytande på våra vardagsliv. Han föreslog att den transformationsförändring som förväntas under det kommande årtiondet potentiellt kan utvecklas över en kvarts sekel och att optimistiska förväntningar bör justeras med mer realistiska tidsramar.
På startup-området svalnar entusiasmen efter en period av intensiv spänning och finansiering. Riskkapitalinvesteringarna i tidiga AI-startups har sett en markant nedgång, med en minskning på 76 % från tredje kvartalet det föregående året enligt recent PitchBook-data.
Michael Arone från State Street föreslår att investerare fokuserar på enheter som utvecklar infrastrukturen för utbredd AI-användning, pekande på datacenter, GPU:er och molntjänster som områden redo för investeringar, även om omedelbara avkastningar kanske inte realiseras.
Michael Arone från State Street betonade vikten av att stödja grunden för AI-utvecklingen och förutsåg att företag som investerar tidigt i nödvändig infrastruktur till sist kommer att vara de främsta när tekniken mognar. Med tiden kommer de sanna effekterna av AI att bli tydligare på marknaden.
Viktiga frågor och svar:
1. Varför varnas investerare för att investera i AI-teknologier?
Investerare uppmanas vara försiktiga eftersom den verkliga avkastningen för AI-investeringar kan vara oklar för många organisationer. Kostnaderna för att utveckla och driftsätta AI-system är höga, och det kan ta tid innan företag ser en avkastning på investeringen. Dessutom kan förutsägelser och förväntningar om AI:s påverkan vara överdrivna eller för tidiga.
2. Vilka sektorer inom AI föreslås för investeringar?
Experter som Michael Arone föreslår investeringar i den infrastruktur som behövs för utbredd AI-användning, som datacenter, GPU:er och molntjänster. Dessa grundläggande komponenter anses ha långsiktig tillväxtpotential, även om omedelbara avkastningar är dämpade.
3. Hur har startup-landskapet förändrats för AI?
Det har skett en betydande minskning av riskkapitalinvesteringar i tidiga AI-startups, vilket tyder på en svalare entusiasm och en mer försiktig investeringsansats efter en tidigare period av intensiv spänning och finansiering.
Centralt utmaningar eller kontroverser:
1. Överdramatiserade förväntningar: Det finns en utmaning i att hantera förväntningarna, då överentusiastiskt kan leda till en bubbelliknande situation där AI:s förmågor och kortsiktiga fördelar överskattas.
2. Kostnad och komplexitet: AI-teknologier kommer ofta med höga kostnader, både initialt och för löpande drift. Denna komplexitet kan agera som ett inträdeshinder för vissa organisationer.
3. Långsiktig livskraft och etiska frågor: Vissa frågor om långsiktig livskraft kretsar kring etiska frågor såsom jobbförluster, integritetsproblem och möjlig missbruk av AI.
Fördelar och nackdelar:
Fördelar:
– Ökad effektivitet: AI kan bearbeta och analysera data mycket snabbare än människor, vilket förbättrar produktiviteten.
– Innovation: AI har potentialen att driva innovation över olika sektorer, vilket leder till nya produkter och tjänster.
– Datadrivna insikter: AI kan ge värdefulla insikter från stora datamängder, vilket underlättar beslutsfattandet.
Nackdelar:
– Höga initiala kostnader: Betydande investeringar krävs för att utveckla AI-teknologier och infrastruktur.
– Ekonomiska klyftor: Det finns en risk för ökande ekonomiska klyftor eftersom företag med kapital att investera i AI kan gå före mindre aktörer.
– Jobbförluster: AI kan leda till jobbförluster när automatiseringen ökar, vilket leder till sociala och ekonomiska förändringar.
För relaterad information från pålitliga källor, här är länkar till huvuddomänerna för relevanta organisationer och informationsnav:
– Nvidia
– AMD
– c3.AI
– Bank of America
– Nutanix
– Pure Storage
– State Street
– PitchBook
Observera att dessa länkar bör valideras för att säkerställa noggrannhet och relevans vid användningstillfället.
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl