Souhrn
Sam Altman během vystoupení na summitu Cisco o AI 3. února načrtl možný posun role OpenAI směrem k investování do výsledků vědeckých objevů, které jejich AI modely umožní. Zdůraznil, že takový model by se týkal projektů vyžadujících obrovské množství kapitálu, jako je výzkum léků nebo pokročilá věda, kde zákazníci sami riziko neunesou. OpenAI toto zatím neaplikuje, ale Altman to vidí jako horizontální vývoj.
Klíčové body
- Altman popsal OpenAI jako potenciálního investora do AI-podporovaných vědeckých průlomů, nikoli jen prodejce výpočetního výkonu.
- Zaměření na resource-intensive oblasti, jako drug discovery a vědecký výzkum, kde chybí ekonomická udržitelnost.
- Přechod AI od reaktivních nástrojů k trvalým spolupracovníkům, kteří sledují kontext a řídí workflow.
- Diskuse s Jeetu Patetem, prezidentem a šéfem produktů Cisco, proběhla opatrně jako hypotéza.
- Nový model by znamenal sdílení rizik místo tradičního předplatného nebo úhrady za použití.
Podrobnosti
Sam Altman, generální ředitel OpenAI, využil své vystoupení na summitu Cisco o AI k diskusi o ekonomických výzvách spojených s nasazením AI v náročných vědeckých aplikacích. Mluvil s Jeetu Patetem, který vede produktovou strategii Cisco, firmy specializující se na síťovou infrastrukturu a cloudové služby. Altman explicitně uvedl, že OpenAI dnes takové investice neprovádí, ale v budoucnu by mohlo přispívat kapitálem do projektů, kde AI modely jako GPT série generují hypotézy, které vedou k reálným objevům.
Tento koncept vychází z pozorování, že současné AI systémy se vyvíjejí od jednoduchých reaktivních nástrojů – které odpovídají na dotazy – k persistentním agentům. Tito agenti jsou integrováni do pracovních postupů, sledují data v reálném čase, autonomně jednají a udržují kontext přes dlouhé periody. V oblastech jako objev léků (drug discovery) nebo fyzikální simulace to odhaluje propast mezi generováním nápadů a jejich realizací. Potřebný výpočetní výkon na GPU clustery, specializovaná infrastruktura a expertní týmy stojí desítky až stovky milionů dolarů, což překračuje možnosti většiny firem nebo univerzit.
Altmanův návrh představuje odklon od standardního softwarevého modelu, kde firmy jako OpenAI vydělávají na API přístupu nebo předplatném. Místo toho by OpenAI selektivně vybíralo projekty s vysokým potenciálem – například simulace proteinových struktur pro nové léky nebo materiály – a podílelo se na riziku i odměně. To by vyžadovalo nové mechanismy, jako equity podíly nebo royalty z objevů. Kriticky lze poznamenat, že OpenAI už nyní investuje miliardy do vlastní infrastruktury, včetně datacenter a čipů, takže tento krok by byl logickým rozšířením. Nicméně bez konkrétních příkladů zůstává hypotézou, která by mohla čelit regulačním otázkám ohledně monopolních praktik nebo etiky investic do vědy.
Proč je to důležité
Tento koncept nastoluje otázku, jak financovat éru AI-driven vědy, kde náklady na trénink a inference modelů přesahují miliardy dolarů ročně. Pro průmysl to znamená přechod k partnerstvím, kde AI firmy jako OpenAI, Anthropic nebo Google DeepMind nejen dodávají nástroje, ale aktivně formují výzkum – podobně jako venture kapitál v biotechu. Pro uživatele, zejména vědce a firmy, by to mohlo otevřít přístup k jinak nedosažitelným projektům, ale zároveň soustředit moc v rukou několika gigantů. V širším ekosystému to urychlí pokrok v oblastech jako personalizovaná medicína nebo nové materiály, kde AI již prokazuje schopnosti překonávat lidské limity v hypotézách. Pokud se realizuje, změní to dynamiku konkurence a může inspirovat podobné modely u konkurentů, jako je xAI Elona Muska. Celkově to podtrhuje, že ekonomika AI se stává klíčovým faktorem pro dosažení AGI úrovně vědecké produktivity.
Zdroj: 📰 pymnts.com