AI Rewolucja: Hiperdeflacja, Obfitość i Optymizm Przyszłości

Wstęp: Podcast, Który Zmienia Perspektywę na AI

W najnowszym odcinku podcastu „WTF Just Happened in Tech” z udziałem wizjonerów takich jak Peter Diamandis, Dave Lehman, Sim Ismail oraz Alex Quexner Gross, dyskutowano o błyskawicznym rozwoju sztucznej inteligencji (AI) i jej daleko idących implikacjach społeczno-ekonomicznych. Uczestnicy podkreślają hiperdeflację kosztów AI – spadek nawet 40-krotny rocznie – jako siłę napędową globalnej obfitości. Ten artykuł analizuje kluczowe tematy, argumenty i możliwe scenariusze przyszłości, opierając się na ankiecie Future Investment Initiative (FII) z 32 krajów i 60 tys. respondentów, gdzie największe obawy to koszt życia, bezrobocie, ubóstwo i nierówności. Czy AI to kataklizm, czy zbawca? Przyjrzyjmy się z różnych perspektyw.

Preocupacje Społeczne: Strach Przed Nieznanym

Ankieta FII ujawnia, że dla większości ludzi na świecie największym lękiem jest rosnąca dysproporcja między kosztami życia a dochodami. W krajach rozwijających się, jak Brazylia czy Iran, 1/3 dochodów rodzinnych pochłania zakup iPhone’ów – symbolu koncentracji bogactwa w Dolinie Krzemowej. Bezrobocie, zwłaszcza wśród młodych mężczyzn, grozi chaosem społecznym, co potwierdzają prognozy masowego zastępowania pracowników przez AI w ciągu 2-7 lat.

Z perspektywy socjologicznej, te obawy przypominają reakcje jaskiniowców na hieny – instynktowny strach przed zmianą. Hollywoodzcy dystopiści, jak w filmach o apokalipsie robotów, wzmacniają narrację lęku, blokując optymizm. Krytycy argumentują, że AI pogłębi nierówności: hyperscalerzy jak OpenAI czy Anthropic zgarną tryliony, podczas gdy reszta świata utonie w ubóstwie. Jednak optymiści, tacy jak Diamandis, widzą w tym szansę: hiperdeflacja AI obniży koszty wszystkiego – od żywności po edukację – prowadząc do Universal Basic Income (UBI) lub Universal Basic Services (UBS).

Postęp w AI: Konkurencja Gigantów i Chińska Rewolucja Open-Source

Rozwój AI to wyścig hyperscalerów. Anthropic dominuje w segmencie enterprise dzięki kod-generacji i zaufaniu danych, prognozując 70 mld USD przychodów w 2028 z 77% marżą. OpenAI stawia na konsumencki hit jak Sora (generowanie wideo), ale pozostanie nierentowne do 2029, inwestując w skalę na wzór Jeffa Bezosa z Amazonem. Google eksperymentuje z uczeniem ciągłym (nested learning), a World Labs Fei-Fei Li buduje światy wirtualne za pomocą Gaussian splats – efektywne obliczeniowo modele 3D do treningu robotów.

Chińska ofensywa zmienia reguły gry. Firmy jak Moonshot AI trenują topowe modele za 4-6 mln USD (30-40x taniej niż Zachód), open-source’ując je i korzystając z hardware’u Groq. Na benchmarku Sweetbench chińskie modele przebijają zachodnie. To hiperdeflacja w akcji: Sam Altman z OpenAI potwierdza 40x spadek kosztów treningu/inferencji rocznie, demokratyzując AI. Z perspektywy technologicznej, code-gen to klucz do self-improvement – AI pisze lepszy kod do własnego ulepszania, dążąc do AGI.

Ekonomia AI: Od Deflacji do Triliona USD

Ekonomia podcastu opiera się na „jądrze reaktora” – hiperdeflacji ciągnącej w dół ceny wszystkiego. Historia potwierdza: baterie Li-ion spadły o 90%, Moore’s Law demonetyzowało komputery. AI skompresuje wiedzę, rozwiązując grand challenges: matematykę (AGI saturuje testy), medycynę czy żywność. Anthropic wygrywa dzięki „przyjaznemu AI” Dario Amodeiego, OpenAI – skalą.

Z perspektywy inwestycyjnej, to okazja: „największy problem świata = największa szansa biznesowa” (Diamandis). Pomóż 1 mld ludzi – zostań miliarderem. Krytyka pesymistów: „40x nie zmieni dużo” ignoruje wykresy upslope danych z NeurIPS. Logika: skup się na „inner loop” – szybka iteracja mindsetu i przedsiębiorczości.

Infrastruktura i Energia: Wyzwanie Gigawatów

Data centers pochłoną 1 GW w 2026 i 92 GW do 2030 (prognoza Schmidt). Rozwiązanie? Reaktory nuklearne Gen3+ jak AP-1000 w partnerstwie za 80 mld USD, ale timelines 5-10 lat to za długo. Optymiści liczą na algorytmy: pruning wag i nested learning zmniejszą zapotrzebowanie z 100 GW do 10 GW. Dr swarmy (16 tys. dronów w Chinach), humanoidy Tesli czy Roadster z thrusterami pokazują hardware’ową rewolucję. Geo-inżynieria – satelity regulujące energię słoneczną – może kontrolować ocieplenie, jak erupcja Pinatubo w 1991.

Europa traci przez regulacje: GDPR opóźnia o 6-12 miesięcy, VC spada o 30%. Luzowanie w Brukseli to krok w dobrą stronę, ale potrzeba data centers w 5 miesięcy-5 lat.

Regulacje i Wyzwania: Opór vs. Postęp

Związki blokują Waymo w Bostonie, podobnie jak taksówkarze Ubera. Regulacje hamują Europę, dając przewagę USA i Chinom. Propozycja: UBI/UBS jako safety net, zmiany mindsetu i narracji – 10x więcej pozytywnych historii o AI. Podcast wzywa do „Moonshot Summit” (email: moonshots@diamandis.com) – buduj społeczności z benchmarkami (koszt życia, przestępczość).

Analiza z Różnych Perspektyw: Optymiści vs. Pesymiści

Perspektywa optymistyczna (Diamandis et al.): AI to jedyny driver postępu. Historia pokazuje demonetyzację, ludzie boją się nieznanego. Rozwiązanie nierówności: abundance, nie blokada tech.

Perspektywa pesymistyczna: Masowe bezrobocie → chaos, koncentracja władzy w rękach nielicznych. Europa i świat rozwijający się przegrywają bez regulacji.

Perspektywa ekonomiczna: Kapitał płynie do zwycięzców (Anthropic/OpenAI), ale open-source z Chin democratizuje.

Perspektywa geopolityczna: Chiny dominują hardware’em (drony), USA – modelem, Europa musi przyspieszyć.

Możliwe Scenariusze Przyszłości: Prognozy i Spekulacje

Krótkoterminowo (2-7 lat)

Masowe bezrobocie młodych mężczyzn, opór regulacyjny (związki vs. autonomiczne pojazdy). Hiperdeflacja rozwiązuje wyzwania: darmowa matematyka/medycyna. Chaos społeczny, jeśli brak UBI.

Średnioterminowo (do 2030)

Anthropic/OpenAI na poziomie bilionów USD. Peak data centers – algorytmy oszczędzają energię, 10x reaktory AP-1000 online. UBI normą, Europa nadrabia po luzowaniu GDPR. Dr swarmy i humanoidy rewolucjonizują produkcję.

Długoterminowo (dekada+)

Abundance: darmowa edukacja/zdrowie. Singularity via code-gen self-improvement. Geo-inżynieria kontroluje klimat, kolonizacja kosmosu (Blue Origin + SpaceX). Ryzyko dystopii bez pozytywnej narracji.

Spekulacje ekstremalne: Black hole computers o ekstremalnej gęstości mocy lub peak mocy pokonany algorytmami. Moonshot Summit definiuje benchmarki (koszt życia -1000x w 2-3 lata), prowadząc do globalnych moonshotów – koniec przestępczości, głodu.

Wpływ na przyszłość? Jeśli optymiści mają rację, 2035 przyniesie erę obfitości, gdzie AI rozwiązuje problemy ludzkości szybciej niż je tworzy. Pesymiści ostrzegają przed luką: 1% bogatych vs. reszta. Klucz: mindset – buduj, nie blokuj. Podcast pokazuje, że technologia zawsze wygrywała z lękiem.

Jadwiga Sawicka

+ postsBio ⮌

This author does not have any more posts