הבהלה לזהב של בינה מלאכותית: היסטוריה, השוואות ותחזיות עתידיות

בינה מלאכותית הציתה את מה שרבים מכנים "בהלה לזהב" של ממש.

תופעה זו מציגה הקבלות בולטות, אך גם הבדלים משמעותיים, עם שני אירועים היסטוריים מרכזיים: הבהלה לזהב של קלונדייק ובועת הדוט-קום. בחינת קווי הדמיון וההבדלים הללו מספקת תמונה ברורה יותר מדוע בינה מלאכותית, למרות שהיא חולקת כמה מאפיינים עם "בועות" קודמות, מייצגת טרנספורמציה טכנולוגית חזקה ומתמשכת יותר.

‍

הבהלה לזהב של קלונדייק: התלהבות הגילוי

הבהלה לזהב של קלונדייק, שהחלה באוגוסט 1896 כאשר התגלה זהב בטריטוריית יוקון של קנדה, הציתה יציאה המונית לצפון אמריקה. עד 1897, כ-100,000 איש עזבו את בתיהם כדי לצאת למסע מסוכן על פני שטח קשוח, מונעים על ידי תקווה לעושר מיידי.

‍

קווי דמיון עם בינה מלאכותית

1. אפקט "הבהלה לזהב" : כמו כורי הזהב של קלונדייק, משקיעים וחברות כיום ממהרים להיכנס למגזר הבינה המלאכותית, מחשש ש"יפספסו". פעילות ההשקעות המטורפת מזכירה את הבהלה שהניעה אלפים ליוקון.
2. דמוקרטיזציה של גישה : בדיוק כפי שכל אחד יכול היה להרים את האת ולנסות לחפש זהב במהלך הבהלה לקלונדייק, כיום כלי בינה מלאכותית גנרטיביים כמו ChatGPT מאפשרים לכל אחד להשתמש בבינה מלאכותית עם חסמי כניסה נמוכים, מה שמוביל לאימוץ המוני.
3. מערכת אקולוגית תומכת : כשם שהערים דוסון, סיאטל וונקובר שגשגו הודות לשירותים שסיפקו לכורי זהב, כיום אנו עדים לצמיחה של מערכת אקולוגית של חברות המספקות כלים, תשתיות ושירותים לתמיכה ביוזמות בינה מלאכותית.

‍

הבדלים עיקריים

1. נגישות ומדרגיות : בעוד שמרבצי הזהב של קלונדייק היו מוגבלים פיזית והתדלדלו במהירות, ההזדמנויות בבינה מלאכותית הן פוטנציאלית בלתי מוגבלות וניתנות להרחבה גלובלית.
2. חסמי כניסה משתנים : בעוד שכלי בינה מלאכותית צרכנית זמינים בקלות, פיתוח מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית מציג חסמי כניסה משמעותיים מבחינת עלות , תשתית ומיומנויות מיוחדות. על פי ניתוח של רויטרס, עד לאחרונה נהוג היה לחשוב ש"מערכות גדולות ויקרות יותר מייצרות תוצאות טובות יותר", מה שדורש השקעות עצומות בחומרה ובמשאבי חישוב. כיום, הדוגמה של DeepSeek הראתה שאולי אפילו זה לא לגמרי נכון.
3. התפלגות ערך : בקלונדייק, מעט מחפשי זהב מצאו בפועל, בעוד שהנהנים הגדולים ביותר היו אלו שמכרו ציוד ושירותים. בעידן הבינה המלאכותית, בעוד שיש "מוכרי אתים" (כגון יצרני שבבים כמו Nvidia), הערך שנוצר על ידי יישומי בינה מלאכותית מתפזר באופן נרחב יותר על פני תעשיות ויישומים. המפתח הוא להחליט אם אתם רוצים "למכור אתים" או "לחפש זהב". בכל מקרה, תמיד טוב לזכור שהצלחה אינה מובטחת.
4. השפעה מתמשכת : הבהלה לזהב של קלונדייק (1899–1900) דעכה במהירות עם גילוי זהב בנום, אלסקה. עם זאת, בינה מלאכותית מייצגת שינוי טכנולוגי מהותי בעל השלכות ארוכות טווח על כמעט כל מגזר בכלכלה.

בועת הדוט-קום: אופוריה טכנולוגית והתרסקות

בועת הדוט-קום של סוף שנות ה-90 ראתה צמיחה אדירה בשווי חברות מבוססות אינטרנט, שהגיעה לשיאה בירידה דרמטית בתחילת שנות ה-2000. במהלך תקופה זו, מדד הנאסד"ק הגיע לשיא של כ-2.95 טריליון דולר, רק כדי לקרוס ביותר מ-78% במהלך השנתיים וחצי הבאות.

קווי דמיון עם בינה מלאכותית

1. התלהבות משקיעים : כמו בעידן הדוט-קום, בינה מלאכותית מושכת השקעות עצומות ותשומת לב תקשורתית.
2. זינוק בשווי : חלק מחברות הקשורות לבינה מלאכותית חוו זינוק במניותיהן, דבר המזכיר את הזינוק במניות הטכנולוגיה במהלך בועת הדוט-קום. לדוגמה, אנבידיה ראתה את מחיר המניה שלה עולה בדומה לזו של סיסקו בשנות ה-90.
3. ציפיות גבוהות : בשני המקרים, הציפיות לגבי הפוטנציאל של הטכנולוגיה דחפו את הערכות השווי הרבה מעבר ליסודות הפיננסיים המיידיים.

הבדלים עיקריים

1. חוסן פיננסי : בניגוד לרוב חברות הדוט-קום, שפעלו בהפסד, חברות רבות המובילות כיום חדשנות בתחום הבינה המלאכותית הן איתנות פיננסית, עם תזרימי מזומנים משמעותיים ומודלים עסקיים מבוססים.
2. יישומים מעשיים מיידיים : בעוד שרבות מההבטחות של עידן הדוט-קום התממשו רק שנים לאחר מכן, בינה מלאכותית כבר מספקת ערך מוחשי בתעשיות רבות, החל מבריאות ועד פיננסים, מאוטומציה תעשייתית ועד שירות לקוחות.
3. בגרות של מערכת אקולוגית דיגיטלית : בינה מלאכותית מתפתחת בסביבה שבה התשתית הדיגיטלית כבר מאוחדת ולחברות יש ניסיון ביישום טכנולוגיות חדשות, מה שמפחית את סיכוני היישום.
4. הערכות שווי מתונות יותר : למרות ההתלהבות מבינה מלאכותית, הערכות השווי הנוכחיות בשוק נותרות נמוכות משמעותית מאשר בשיא בועת הדוט-קום. יחס מחיר-רווח של נאסד"ק נמוך בהרבה כיום מאשר בשנת 2000.
5. התנהגות משקיעים זהירה יותר : בניגוד לעידן הדוט-קום, שהתאפיין בזרימות מסיביות לקרנות מניות, הזרימות לקרנות אלו בשנים האחרונות היו שליליות, דבר המצביע על גישה זהירה יותר מצד המשקיעים.

למה בינה מלאכותית אינה בועה שתתפוצץ

בניגוד לבועות טכנולוגיה קודמות, בינה מלאכותית מציגה מאפיינים המצביעים על טרנספורמציה כלכלית חזקה וארוכת טווח יותר:

‍

1. יסודות טכנולוגיים איתנים

בינה מלאכותית אינה טכנולוגיה ספקולטיבית, אלא שיאם של עשרות שנים של מחקר ופיתוח בלמידת מכונה, רשתות עצביות ועיבוד שפה טבעית. ההתקדמות האחרונה מייצגת ספים משמעותיים של יכולת, ולא רק עלייה שולית.

‍

2. ערך כלכלי אמיתי ומיידי

בינה מלאכותית כבר מייצרת ערך כלכלי מוחשי. כפי שקובע ניתוח של Quartz, "בינה מלאכותית כיום מסוגלת לייצר הכנסות משמעותיות יותר ממה שהאינטרנט היה מסוגל בשנות ה-90 ותחילת שנות ה-2000." יישומי בינה מלאכותית משפרים את היעילות התפעולית, מפחיתים עלויות ויוצרים הזדמנויות עסקיות חדשות באמצעות אוטומציה ואנליטיקה ניבויית.

‍

3. שילוב במודלים עסקיים קיימים

בניגוד לסטארט-אפים בתחום הדוט-קום, שלעתים קרובות הציעו מודלים עסקיים שלא נוסו, בינה מלאכותית משולבת בתהליכים עסקיים קיימים ומבוססים. חברות משתמשות בה כדי לשפר את פעילותן במקום להמציא מחדש לחלוטין את מודלי העסקים שלהן.

‍

4. חסמי כניסה מתפתחים

נוף הבינה המלאכותית מציג מבנה דו-שכבתי עם מספר חסמי כניסה. מצד אחד, כפי שמציין פטריק הול, פרופסור באוניברסיטת ג'ורג' וושינגטון, מה שמייחד בינה מלאכותית גנרטיבית הוא "חסם הכניסה הנמוך יותר עבור צרכני טכנולוגיה", מה שהופך את הכלים לנגישים כמעט לכל אחד. מצד שני, פיתוח מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית עדיין דורש השקעה משמעותית, אך מחסום זה הולך ופוחת. כפי שמדווח רויטרס, "סוף מרוץ החימוש על כוח מחשוב עשוי להיות חסמי כניסה נמוכים יותר", מה שיאפשר ל"סטארט-אפים חדשים לייצר מוצרי בינה מלאכותית תחרותיים בעלות מינימלית".

‍

5. הביקוש עולה על ההיצע

גורם קריטי בהתמוטטות הדוט-קום היה השקעה יתרה בתשתיות רשת (כגון כבלי סיבים אופטיים), שעלתה בהרבה על הביקוש באותה תקופה. לעומת זאת, עבור בינה מלאכותית, הביקוש עולה על ההיצע, מה שיוצר צווארי בקבוק בתשתיות מרכזי הנתונים ובקיבולת המחשוב הזמינה.

‍

6. טרנספורמציה עמוקה של תהליכי קבלת החלטות

כפי שמודגש במאמר "האיזון הגדול מחדש של הבינה המלאכותית", בינה מלאכותית משנה באופן מהותי את האופן שבו חברות מקבלות החלטות, ויוצרת "מסגרות החלטה מורחבות" שבהן בינה מלאכותית מטפלת בעיבוד נתונים בעוד שבני אדם שומרים על סמכות על החלטות המבוססות על ערכים ואסטרטגיות יצירתיות. שילוב עמוק זה מרמז על ערך מתמשך ולא על התרגשות חולפת.

‍

7. תמיכה מוסדית וממשלתית

בניגוד לבועות קודמות, בינה מלאכותית נהנית מתמיכה מוסדית וממשלתית משמעותית. ממשלות ברחבי העולם משקיעות מיליארדים במחקר, הכשרה ורגולציה בתחום הבינה המלאכותית, ורואות בה טכנולוגיה אסטרטגית החיונית לתחרותיות כלכלית ולביטחון הלאומי.

‍

מַסְקָנָה

הבהלה לזהב בתחום הבינה המלאכותית בהחלט חולקת כמה מאפיינים עם תופעות קודמות כמו הבהלה לקלונדייק ובועת הדוט-קום, במיוחד התלהבות המשקיעים ותשומת הלב התקשורתית. עם זאת, הבדלים מרכזיים - החוסן הפיננסי של החברות המעורבות, הערך הכלכלי המיידי, ההשתלבות במודלים עסקיים קיימים ותמיכה מוסדית - מצביעים על כך שמדובר בשינוי כלכלי עמוק ומתמשך יותר.

‍

כמו במהפכה התעשייתית או בהופעת האינטרנט, סביר להניח שנראה תיקוני שוק וכשל של כמה חברות מוערכות יתר על המידה, אך המגמה הבסיסית נראית איתנה וסביר להניח שתימשך. המפתח עבור משקיעים וחברות יהיה להבחין בין התרגשות לטווח קצר לבין ערך בסיסי לטווח ארוך, תוך התמקדות ביישומי בינה מלאכותית הפותרים בעיות אמיתיות ויוצרים ערך כלכלי מוחשי.

‍

שאלות נפוצות: הצטרפות לבהלה לזהב של בינה מלאכותית

1. האם ישנן אפשרויות אמיתיות להתעשר באמצעות בינה מלאכותית בשנת 2025?

בהחלט. כמו במהלך הבהלה לזהב של קלונדייק, יש הזדמנות אמיתית ליצור ערך משמעותי. עם זאת, כמו אז, היתרונות הגדולים ביותר לא בהכרח נובעים מאלה ש"כורים זהב" ישירות, אלא מאלה המספקים "אתים ואתים" (תשתיות, כלים ושירותי תמיכה). השקעות בחברות המפתחות שבבי בינה מלאכותית ייעודיים, שירותי ענן המותאמים ללמידת מכונה, או כלי פיתוח עבור יישומי בינה מלאכותית מייצגות הזדמנויות אמיתיות. פיתוח פתרונות אנכיים עבור מגזרים ספציפיים (בריאות, פיננסים, משפט) יוצר גם "חדי קרן" טכנולוגיים רבים.

2. האם אתם זקוקים לרקע טכני מתקדם כדי להשתתף במהפכה הזו?

מהפכת הבינה המלאכותית מזכירה במובנים מסוימים את הופעת החשמל: לא כולם היו צריכים להיות תומס אדיסון או ניקולה טסלה כדי להפיק תועלת ממנה. המערכת האקולוגית של הבינה המלאכותית בנויה עם נקודות כניסה מרובות, אך עם לקח חשוב מההיסטוריה של הטכנולוגיה: ידע מהותי, ולא מיומנויות טכניות בינוניות, הוא ששומר על ערך לטווח ארוך.

‍

• משתמשים אסטרטגיים : אנשי מקצוע שמבינים את הפוטנציאל של בינה מלאכותית מספיק טוב כדי להמציא מחדש תהליכים בתעשייה שלהם. כמו באינטרנט, היכולת לדמיין יישומים חשובה יותר מאשר ידע טכני על המנגנונים שלהם.
• מומחי תחום : המשאב האמיתי והמתמשך בעידן הבינה המלאכותית. בדיוק כפי שגוגל הפכה את הצורך במומחי תחביר חיפוש למיושן, מודלים של בינה מלאכותית יהפכו את היכולות שלהם לנגישות יותר ויותר מבלי לדרוש מומחיות טכנית מיוחדת. בעלי ידע דיסציפלינרי מעמיק (רפואה, משפטים, הנדסה) ישמרו על יתרון בלתי ניתן לערעור.
• הוגים ביקורתיים : בינה מלאכותית תגביר את הפוטנציאל של אלו שיודעים מה לשאול, ולא של אלו שיודעים איך לשאול. הנחיות מנוסחות בצורה מושלמת ("הנדסת הנחיות") יהפכו ללא רלוונטיות ככל שהמודלים ישתפרו, בדיוק כפי שקרה עם מנועי חיפוש. במקום זאת, היכולת לנסח את השאלות הנכונות, לזהות קשרים לא ברורים ולהעריך באופן ביקורתי את התוצאות תישאר קריטית.
• אינטגרטורים טכנולוגיים : מפתחים המחברים מערכות בינה מלאכותית לתשתיות בעולם האמיתי, והופכים יכולות תיאורטיות לכלים קונקרטיים. גם כאן, ממשקים יהפכו לנגישים יותר ויותר, מה שיגדיל את הערך של הבנת תהליכים עסקיים על פני טכניקות אינטגרציה.
• חלוצי אלגוריתמים : חוקרים ומדעני נתונים בחזית החדשנות. קבוצה קטנה זו תמשיך ליצור ערך בסיסי, אך מייצגת רק חלק קטן מהמערכת האקולוגית הכוללת.

כל אחד מהתפקידים הללו דורש רמות שונות של מומחיות טכנית.

‍

הלקח של ההיסטוריה הדיגיטלית ברור: מיומנויות טכניות בינוניות (כמו אופטימיזציה של קידום אתרים או הנדסה מהירה) הן בדרך כלל קצרות מועד, בעוד שידע מעמיק בתחום והיכולת לחשוב בצורה ביקורתית ויצירתית שומרים או מגדילים את ערכם. כמו בבהלה לזהב של קלונדייק, מחפשי הזהב המצליחים ביותר לא היו בהכרח המנוסים ביותר מבחינה טכנית, אלא אלו שהבינו בצורה הטובה ביותר את השטח וקיבלו החלטות חכמות יותר לגבי היכן לחפור.

‍

3. כמה זמן נמשך "חייו של כורה בינה מלאכותית"?

בדיוק כפי שכורי זהב התמודדו עם תנאים קיצוניים בקלונדייק, גם "כורי בינה מלאכותית" מתמודדים עם אתגרים משמעותיים:

• התיישנות מהירה של מיומנויות : הטכנולוגיה מתפתחת בקצב מסחרר, ודורשת עדכון מתמיד
• תחרות עולמית : בניגוד למרוץ קלונדייק המוגבל גיאוגרפית, מרוץ הבינה המלאכותית הוא עולמי.
• שחיקה : עבודה שעות ארוכות בתחום תחרותי ומשתנה במהירות
• אי ודאות רגולטורית : תקנות הבינה המלאכותית מתפתחות כל הזמן, ויוצרות סיכונים לפרויקטים והשקעות.
• סיכונים אתיים : ניווט בסוגיות האתיות המורכבות סביב בינה מלאכותית דורש תשומת לב מתמדת

4. האם עדיף להשקיע בחברות הדרכה או בינה מלאכותית?

לשתי האסטרטגיות יתרונות. השקעה באימון אישי יכולה לאפשר לכם להשתתף ישירות ביצירת ערך בעידן הבינה המלאכותית. מצד שני, השקעה בחברות מבטיחות יכולה להציע תשואות משמעותיות ללא צורך בפיתוח מיומנויות מיוחדות.

‍

האסטרטגיה הטובה ביותר תלויה בנסיבות האישיות שלך, במיומנויות ובסבילות הסיכון שלך. כמו הבהלה לזהב של קלונדייק, לא כל הסטארט-אפים הופכים לחדי קרן, אבל חלקם הופכים לרווחיים במיוחד.

5. אילו מגזרים מציעים את ההזדמנויות הטובות ביותר הקשורות לבינה מלאכותית בשנת 2025?

המגזרים המבטיחים ביותר כוללים:

• שירותי בריאות : אבחון בסיוע, גילוי תרופות, רפואה מותאמת אישית
• פיננסים : מסחר אלגוריתמי, ניתוח סיכונים, גילוי הונאות
• משפטי : אוטומציה של חוזים, מחקר משפטי, ניתוח תקדימים
• ייצור : תחזוקה חזויה, בקרת איכות אוטומטית
• קמעונאות : התאמה אישית, ניהול מלאי, חיזוי ביקוש
• קריאייטיב : יצירת תוכן, עריכה, סיוע ביצירה
• תשתית בינה מלאכותית : חומרה ייעודית, פלטפורמות ענן, כלי פיתוח

6. האם מאוחר מדי להיכנס לשוק הבינה המלאכותית?

ממש לא. אנחנו עדיין בשלבים הראשונים של מהפכת הבינה המלאכותית. בהשוואה לאינטרנט, אולי חזרנו למקבילה של 1995-1998: הטכנולוגיות הבסיסיות קיימות, אך רוב היישומים שישנו את הכלכלה באופן עמוק טרם פותחו. יתר על כן, עם התפתחות ה"טרנספורמרים" והמודלים הגנרטיביים, הזדמנויות חדשות צצות ללא הרף. כמו הבהלה לזהב בקלונדייק, ל"מהלכים המוקדמים" יש כמה יתרונות, אך עדיין ישנם "פיקדונות" רבים שלא נחקרו, בואו נגיד זאת כך.

‍

7. מהם הסיכונים העיקריים עבור אלו המשקיעים בבינה מלאכותית?

סיכונים מרכזיים כוללים:

• בועת הערכה : ייתכן שחלק מחברות הבינה המלאכותית מוערכות ביתר ביחס לנתונים הבסיסיים.
• אילוצים רגולטוריים : תקנות חדשות עלולות להגביל יישומי בינה מלאכותית מסוימים
• חסמים טכניים : חלק מההבטחות של הבינה המלאכותית עשויות להתברר כקשות יותר למימוש מהצפוי
• קונסולידציה בשוק : מספר מצומצם של חברות דומיננטיות יוכלו לתפוס את רוב הערך
• סיכונים אתיים וסיכוני מוניטין : יישומי בינה מלאכותית בעייתיים עלולים לגרום נזק משמעותי למוניטין

8. איך אני יכול להתחיל היום בבהלה לזהב של בינה מלאכותית?

• הכשרה : התחילו עם קורסים מקוונים בנושא למידת מכונה, הנדסת פתרונות מהירים או יישומי בינה מלאכותית בתעשייה שלכם.
• ניסויים : שימוש בכלי בינה מלאכותית הזמינים לציבור כדי להבין את הפוטנציאל שלהם
• יצירת קשרים : התחברו לאנשי מקצוע בתחום הבינה המלאכותית באמצעות כנסים, פורומים מקוונים וקהילות
• השקעה : שקלו קרנות סל המתמקדות בבינה מלאכותית או השקעות בחברות מובילות בתעשייה
• יישום : זיהוי הזדמנויות ליישום בינה מלאכותית בעבודתך הנוכחית או לפיתוח פתרונות חדשים

הצלחה תדרוש שילוב של חזון, התמדה, יכולת הסתגלות וקצת מזל. אבל בניגוד למרבצי הזהב המוגבלים פיזית של יוקון, הפוטנציאל של הבינה המלאכותית ממשיך להתרחב עם כל התקדמות טכנולוגית, ויוצר ללא הרף הזדמנויות חדשות עבור אלו שמנצלים אותן.

‍

מקורות

1. History.com - "בהלת הזהב של קלונדייק - הגדרה, מפה ועובדות". קישורים
2. אנציקלופדיה בריטניקה - "הבהלה לזהב של קלונדייק". קישורים
3. טיולים ביוקון - "ההיסטוריה של הבהלה לזהב של קלונדייק". קישורים
4. אנציקלופדיה קנדית - "הבהלה לזהב של קלונדייק". קישורים
5. קוינטלגרף - "בינה מלאכותית ובועת דוט.קום חולקות כמה קווי דמיון אך שונות היכן שזה חשוב". קישורים
6. רויטרס - "הדים של בועת הדוט-קום רודפים את שוק המניות האמריקאי המונע על ידי בינה מלאכותית". קישורים
7. רויטרס - "האטה במודלים של בינה מלאכותית מבשרת את סוף עידן הבהלה לזהב". קישורים
8. קפיטליסט ויזואלי - "בועת הדוט-קום לעומת התלהבות הבינה המלאכותית: מדוע הם שונים". קישורים
9. יאהו פיננסים - "הייתי שם בקריסת הדוט-קום. הנה הסיבה שפריחת הבינה המלאכותית אינה זהה". קישורים
10. ORF Online - "בייטים ובועות: השוואה בין בועת הדוט-קום של שנות ה-90 למרוץ הבינה המלאכותית". קישורים
11. The Hill - "כיצד 'בהלה לזהב' של בינה מלאכותית מחייה את תעשיית הטכנולוגיה." קישורים
12. מכון R Street - "הפחתת חסמי כניסה בפיתוח ויישום של בינה מלאכותית". קישורים