A GPT-5 (köztünk legyen szólva: elég kisiskolás hangulatú) bemutatójának utóélete remekül illusztrálja, hogy milyen furcsa helyzetben van most az MI-világ. Az OpenAI új modellje az előzetes teszteken remekül teljesített, a felhasználók viszont pocsékul fogadták. A Reddit-en egyenesen "nagy zűrzavar"-nak és "fájdalmas visszalépés"-nek nevezte a mindig gyors ítéletre kész nép.

Az ellentmondás beszédes: miközben a technikai mutatók elképesztő és egyértelmű javulást mutatnak, az emberek csalódottak. Sokak szerint túl sokat ígért a marketing, keveset nyújtott a valóság. Ez nem csak egy modell problémája, az egész iparág hasonló dilemmával küzd.

Ez a szakadék az ígéretek és a valóság között felvet egy fontos kérdést: tényleg egy technológiai forradalom kellős közepén vagyunk, vagy csak egy újabb tech buborékban? A válasz nem egyértelmű, mert mindkét forgatókönyvre vannak erős érvek.

Buborék

A legerősebb érv a buborék mellett az, hogy óriási összegeket öntenek MI-beruházásokba, de a bevételek ehhez képest még mindig alacsonyak. Az amerikai techcégek 2025-ben 300-400 milliárd dollárt fognak AI-ra költeni. Ez szinte történelmi rekord egyetlen új technológia esetében. A nagy cégek most az EBITDA-juk 50-70%-át teszik bele, ami nagyon hasonlít ahhoz, amit az AT&T csinált 2000-ben a telkommbuborék csúcsán.

Történelmi párhuzamot keresve: a ’90-es évek végi dot-com boom idején is hasonló aránytalanságokat láttunk. Akkor is azt hitték, hogy „ezúttal minden másképp lesz". Aztán szembejött a realitás expresszvonata.

Egy nemrégiben nagy port kavaró MIT-tanulmány szerint a vállalati MI-projektek 95%-a megbukik, ha a megtérülést nézzük. A probléma nem is technikai. Ezek a rendszerek egyszerűen nem illeszkednek be a már meglévő munkafolyamatokba. Ráadásul a projekteket inkább a hype hajtja, nem pedig tiszta üzleti célok.

Emlékezzünk csak a Humane AI Pin-re, amit le kellett állítani, vagy az Anki cégre, ami 180 millió dollár befektetés után csődbe ment. A lista hosszú: Theranos, Magic Leap, és számtalan másik „forradalmi" startup, ami végül a saját túlzott ígéreteiben fulladt bele. (A Theranos combos börtönbüntetését töltő igazgatónője tudna erről mesélni…)

Az igazság az, hogy legtöbb MI-projekt egyszerűen rossz problémát próbál megoldani. Vagy olyan problémát, ami nem létezik.

Sam Altman, az OpenAI vezére maga mondta ki: „A befektetők túlzottan izgatottak az MI miatt". Joe Tsai, az Alibaba elnöke a „buborék kezdetéről" beszél, főleg az adatközpontok építése kapcsán. Gary Marcus professzor, az agnosztikusok vezéralakja pedig folyamatosan kritizálja a nagy nyelvi modellek korlátait.

Nem buborék

De nézzük az érem másik oldalát!

A legjobb infrastruktúrával, ökoszisztémával rendelkező gigászok – az Alphabet, a Meta, az Alibaba – kényelmesen megtehetik, hogy az MI-be zúdítsanak felfoghatatlanul nagy összegeket. Nem fognak csődbe menni, és az MI területére lépő többi óriást sem fenyegeti ez a veszély. Bőven van tehát tér az innovációra, különösen, ha ehhez nemzetgazdasági és geopolitikai érdek járul. Látjuk, hogy még az amerikai StarGate projektben is van kormányzati segítség, szándék.

Az OpenAI állítólag 2025 júniusától évi 10 milliárd dolláros bevételre számíthat, míg az Anthropic bevétele 2023-ban 100 millió dollár volt, 2025 közepére pedig 4,5 milliárd lehet (a becslések szerint 2029-ig a Claude gyártója nyereségessé válhat, ha a jelenlegi tendenciák folytatódnak). Az MI-t használó szervezetek aránya egy év alatt 55%-ról 78%-ra ugrott, és ez már nem csak kísérletezés.

Ami izgalmas: nemcsak a nagy tech cégek használják. A kkv-k is egyre többen kapcsolják be az MI-t a napi munkába. Ez már túlmutat a pilot projekteken.

Beszédes adat az is, hogy az OpenAI havi 700 millió egyéni felhasználóval rendelkezik.

Több tanulmány is mérhető eredményeket mutat: az ügyfélszolgálatos munkatársak 14-34%-kal produktívabbak lettek AI asszisztenssel, a fejlesztők 26%-kal, a fordítók 33%-kal javult. És ami a legjobb: az MI használata egyre olcsóbb. A GPT-3.5 szintű modell futtatása két év alatt a töredékére csökkent. A kínai versenytársak agresszív árazása csak fokozza ezt a trendet.

Ez az, amiben a jelenlegi helyzet különbözik a korábbi techhullámoktól: az eredmények mérhetők, konkrétak. Nem ígéretek, hanem számok. GitHub Copilot esetében például látszik, hogy a fejlesztők gyorsabban írják a kódot. A ChatGPT esetében megfigyelhető, hogy az emberek tényleg használják produktív munkára.

Magyarán: a fogyasztóknak szükségük van az MI-re.

Szóval akkor mi a verdikt?

Valószínűleg mindkét állítás egyszerre igaz. Van buborék, főleg az AI app-ok (wrapperek) értékelésében és abban a mesében, hogy holnap jön az AGI. De ez egy valódi technológiai változás hátán történik.

A GPT-5 fogadtatása tökéletesen mutatja ezt a paradoxont. A tesztek szerint fejlődik a technológia, de a felhasználók csalódtak, mert égig érő várakozás kísérte az új modell megjelenését. Az iparág túlígért, az emberek túl sokat vártak.

A buborék része valós: rengeteg MI-startup irreálisan magas értékeléssel rendelkezik, befektetők vakon öntik a pénzt minden MI-hez kapcsolódó projektbe. De a mögöttes technológia is valós: a nagy nyelvi modellek tényleg forradalmasítják azt, ahogy információt dolgozunk fel és kommunikálunk. Akik napi szinten használják, már nem akarnak visszatérni egy, a generatív mesterséges intelligencia nélküli életmódhoz. Plusz: most jönnek majd az igazi fejlesztések, az MI-asszisztensek (mint például a frissen bejelentett ChatGPT Pulse), míg a kínaiak egyre jobb, multifunkciós alkalmazásokkal rukkolnak elő (Genspark, Manus, Minimax Agent stb.)

A legnagyobb veszély nem az, hogy az MI csalás. Hanem az, hogy amikor kipukkad a spekulatív buborék, az magával ránthatja a valódi fejlődés finanszírozását is. Az MI tele utáni tavasz mindig később jön, mint kellene.

Mindenkinek ezt kell most kitalálnia: hogyan lehet a buborékban navigálni úgy, hogy közben ne szalasszuk el a valódi lehetőségeket. Ez a kihívás nem csak a befektetőké, hanem mindenkié, aki ebben az iparágban dolgozik.