Kopš tās izlaišanas pirms trim gadiem Īlons Masks ir izvirzījis xAI kā OpenAI, Anthropic un Google pretinieku sacīkstēs par vismodernāko mākslīgā intelekta sistēmu izveidi. Viens no nozares ietekmīgākajiem pētniekiem nav pārliecināts.
Jans Lekuns, kurš bieži tiek dēvēts par vienu no “AI krusttēviem”, intervijā ar CNBC sniedza Muska AI uzņēmuma vērtējumu, nosaucot xAI par “savdabīgu neveiksmi” un apšaubot tā spēju konkurēt ar nozares vadošajām laboratorijām. Viņa kritika sniedzās daudz tālāk par Muska uzsākšanu. LeCun apgalvoja, ka daudzi no lielākajiem AI uzņēmumiem tērē naudu tādā tempā, ko var izrādīties grūti noturēt, tādējādi palielinot izredzes uz plašāku satricinājumu visā nozarē.
Lekuna komentāri pievieno jaunu degvielu gadiem ilgajam publiskajam strīdam starp AI pētnieku veterānu un Musku. Abi ir vairākkārt strīdējušies par mākslīgā intelekta nākotni, sociālajiem medijiem un tehnoloģiju nozares virzību.
“XAI ir sava veida neveiksme, atklāti sakot, jo dibinātāju komanda ir aizgājusi,” sacīja Lekuns.
Viņš ierosināja, ka Muskam jāsaskaras ar pieaugošu izaicinājumu, piesaistot elites AI pētniekus.
“Elons tagad atrodas situācijā, kurā viņam ir ļoti, ļoti grūti pieņemt darbā vadošos cilvēkus mākslīgā intelekta jomā, jo viņš, ziniet, nav izturējies tā, lai būtu ļoti labi pret… iepriekšējo komandu.”
Viņa piezīmes nāk pēc tam, kad vairāki xAI līdzdibinātāji pagājušajā gadā pameta uzņēmumu. Februārī Musks apvienoja SpaceX un xAI, noslēdzot darījumu, kura rezultātā apvienotā biznesa vērtība bija 1,25 triljoni USD.
Uzmanību ir pievērsuši arī finanšu rezultāti, kas publicēti kopš šīs apvienošanās. Trīs mēnešu laikā, kas beidzās 31. martā, SpaceX AI segments, kurā ietilpst xAI, ziņoja par darbības zaudējumiem 2,5 miljardu ASV dolāru apmērā.
LeCun apgalvoja, ka xAI liela mēroga ieguldījumi infrastruktūrā ir kļuvuši par nepieciešamību, nevis priekšrocību.
“XAI ir milzīga infrastruktūra,” viņš teica, piebilstot, ka uzņēmums īrē skaitļošanas jaudu ārējiem klientiem. “Jo tas ir vienīgais veids, kā viņš (Musks) var atgūt izmaksas.”
Komentāri attiecas uz xAI Colossus 1 un Colossus 2 datu centriem Memfisā, Tenesī. Iekārtās ir izvietotas lielas AI mikroshēmu kopas, un tās ir piesaistījušas klientus, tostarp Google un Anthropic, kas ir īrējuši skaitļošanas jaudu.
Pat ar šo infrastruktūru LeCun joprojām ir skeptisks par xAI ilgtermiņa stāvokli.
“Es neesmu ļoti pozitīvs par xAI izredzēm,” viņš teica, piebilstot, ka viņš negaida, ka uzņēmums efektīvi konkurēs ar OpenAI vai Anthropic uz AI attīstības robežas.
Ne SpaceX, ne xAI nekavējoties neatbildēja uz CNBC komentāru pieprasījumu.
Brīdinājums par AI ekonomiku
LeCun kritika pārsniedza nevienu uzņēmumu. Viņš apšaubīja, vai ekonomika, kas atbalsta mūsdienu AI uzplaukumu, var izturēt, jo infrastruktūras izmaksas turpina pieaugt.
Uzņēmumu izdevumi AI pēdējos mēnešos ir saņēmuši pastiprinātu pārbaudi. Uzņēmumi, kas steidzās pieņemt ģeneratīvos AI rīkus, tagad pārbauda, vai ieguvumi attaisno pieaugošās izmaksas.
OpenAI izpilddirektors Sems Altmans nesen atzina, ka AI izdevumi joprojām ir nopietna problēma, uzņēmuma tiešraides laikā sakot, ka klienti aktīvi apspriež, cik daudz viņi tērē AI pakalpojumiem.
LeCun uzskata, ka daudziem AI pakalpojumu sniedzējiem matemātika kļūst sarežģīta.
“Šo AI pakalpojumu cenas paaugstinās, bet to darbības izmaksas samazinās, taču ne tuvu pietiekami strauji. Un tāpēc visi šie uzņēmumi zaudē naudu, un būtībā to izmantošanu vairumam cilvēku finansē investori. Tas nevar turpināties ļoti ilgi, vai ne?” viņš teica.
Viņa secinājums bija skarbs.
“Tādām laboratorijām kā OpenAI un Anthropic būs jāpaaugstina cenas, jāsamazina izmaksas, pretējā gadījumā notiks liels burbuļa sprādziens.”
Komentāri tiek sniegti laikā, kad investori ir ieguldījuši simtiem miljardu dolāru AI infrastruktūrā, datu centros un modeļu izstrādē. OpenAI, Anthropic, xAI, Google, Meta un citi lielākie spēlētāji turpina agresīvi ieguldīt lielāku, jaudīgāku sistēmu meklējumos.
Kāpēc LeCun liek likmes uz pasaules modeļiem
LeCun jau sen ir apgalvojis, ka lielie valodu modeļi, ChatGPT, Claude un Grok tehnoloģija, visticamāk, nespēs nodrošināt cilvēka līmeņa inteliģenci.
Viņa vēlamā pieeja koncentrējas uz to, ko pētnieki sauc par “pasaules modeļiem”. Tā vietā, lai mācītos teksta modeļus, pasaules modeļi mēģina izveidot iekšējo priekšstatu par to, kā darbojas fiziskā vai simulētā pasaule. Mērķis ir palīdzēt AI sistēmām spriest par objektiem, darbībām, cēloņiem un sekām un reāliem rezultātiem.
“Es personīgi nedomāju, ka mums būs vispārinātas uzticamas aģentu sistēmas, kamēr tās nav balstītas uz pasaules modeļiem,” sacīja Lekuns.
Šis viedoklis viņu nostāda pretrunā ar daudziem vadošajiem AI uzņēmumiem, kas iegulda lielus līdzekļus autonomos AI aģentos, kuru pamatā galvenokārt ir lieli valodu modeļi.
LeCun atzina, ka LLM ir izrādījušies ļoti efektīvi kodēšanai, matemātikai un citiem specializētiem uzdevumiem. Viņa bažas koncentrējas uz izmaksām.
“Izmaksas par šo sistēmu darbību ar šāda veida veiktspēju ir ļoti augstas, salīdzinot ar naudas summu, ko lietotāji ir gatavi maksāt.”
Šī spriedze starp iespējām un rentabilitāti var kļūt par vienu no noteicošajiem jautājumiem, ar ko AI nozare saskarsies dažu nākamo gadu laikā. Investori lielākoties ir koncentrējušies uz to, kurš var izveidot jaudīgākos modeļus. LeCun uzdod citu jautājumu: kurš var tos uzbūvēt un joprojām pelnīt naudu?
Ja viņa brīdinājums izrādīsies pareizs, nākamo mākslīgā intelekta sacensību nodaļu var veidot mazāk tehnoloģiskie sasniegumi, bet vairāk ekonomiskā realitāte.
