בכל בהלה לזהב, המרוויחים העיקריים הם אלה שמוכרים את הכלים והציוד: טירוף הבינה המלאכותית שהחל לפני מספר חודשים כאשר OpenAI חשפה את ChatGPT - אפליקציית ה-AI החשובה בשנים האחרונות, בעיקר בגלל התפקיד שלה כקטליזטור לתחום עבור הציבור הרחב - הפך לאחרונה לתקווה הגדולה של הכלכלה. משקיעים הפילו והעלו מניות של חברות טכנולוגיה על בסיס הכרזות פומביות ללא בסיס ממשי. אינטלקטואלים מובילים ומובילי דעה טכנולוגיים החלו להזהיר מפני אפוקליפסת AI שתחריב את האנושות כמו סקיינט בסרט הידוע.
5 צפייה בגלריה
לבינה המלאכותית יש מחיר. והוא גבוה
(עיבוד תמונה. צילום: Giulio Benzin / Shutterstock.com)
עוד בנושא:
הבינה המלאכותית היא הבאזז החם ביותר כיום. היא ההבטחה לעולם טוב יותר, שוויוני יותר או פחות בהתאם לרגישותכם הפוליטית, אבל נראה שהרבה מאוד שכחו דבר אחד. איפה הכסף? כמה זה עולה להתעסק עם AI? נאמר שיש לי חברה ואני רוצה בינה מלאכותית שתסייע לעסקים. האם זה משתלם לי? התשובה, כך תראו מיד, פחות ורודה מהמציאות שמוכרות לנו ענקיות הטק.
"פיתוח של מודל בינה מלאכותית עולה הרבה מאוד כסף", אומר ל-ynet דותן אסלמן, מייסד-שותף וסמנכ"ל הטכנולוגיות של theator, סטארט-אפ בתחום הרפואה מבוססת למידת מכונה, ראייה ממוחשבת ובינה מלאכותית. אסלמן הוא מומחה לראייה ממוחשבת, בוגר יחידת 81 בצה״ל וייסד גם את EyeOnn, שעסקה בבטיחות בבריכות מים באמצעות AI. "הבעיה העיקרית היא עבור חברה שרוצה להקים לעצמה מודל עצמאי המבוסס על נתונים שהיא אוספת". כדי להסביר את ההבדל בין חברת AI לחברה שעושה שימוש ב-AI, אפשר להקביל חברת AI לחברת טכנולוגיה פרופר כמו מיקרוסופט, אורקל, גוגל או מטא; חברה שעושה שימוש ב-AI יכולה להיות כל חברה - מהמכולת השכונתית וכלה בבנק.
ההבדל בעלויות עצום. חברה שעובדת על פיתוח טכנולוגיית בינה מלאכותית כמו למשל OpenAI או AI21 Labs הישראלית צריכה לשלם הרבה מאוד כסף לענקיות הטק כדי שיפעילו עבורן מערכי מחשוב שמנתחים את הנתונים והופכים אותם למודל AI. אבל זה לא רק תשלום על שירותי מחשוב. "חלק ניכר מהעלות הוא בכלל בשלב איסוף הנתונים", אומר אסלמן. החברה שלו למשל אספה מאגר מידע בתחום שלה שהוא סיוע למנתחים ברחבי העולם להתמודד עם שונות ופערים בטיפולים כירורגיים באמצעות למידת מכונה, ראייה ממוחשבת ובינה מלאכותית. "המידע כולל כ-80 אלף שעות של ניתוחים ועוד כ-300 אלף סיווגים שבוצעו ידנית".
נכון, קראתם היטב. ידנית. מאחורי כל בינה מלאכותית טובה עומלים עשרות ומאות אלפי הודים או סינים ומסווגים את המידע באופן כזה שמחשבים יוכלו לקרוא ולמיין אותו כדי שישמש לאחר מכן לאימון מודל בינה מלאכותית לצרכים הייחודיים לחברה. כמה זה עולה? עבור סיווג של פריים אחד משלמים בממוצע בין 10 ל-20 סנט. theator ביצעה את העבודה בפיליפינים וברשות הפלסטינית, ולרוב החברות האלה מעסיקות עובדים במדינות מתפתחות. "רופא הודי ירוויח יותר בעבודה כזו מאשר אם היה עובד במקצוע שלו", אומר אסלמן. "הצד החיובי זה שהוא אולי ישאר בתחום וימשיך הלאה", הוא אומר באופטימיות.
מהנדסי בינה מלאכותית מרוויחים יותר ממנכ''לים
מסווגי נתונים אולי עולים הרבה, אבל זה שום דבר לעומת העלויות של מהנדסי AI. מומחים בתחום יכולים בקלות להרוויח משכורות של כ-750 אלף שקל בשנה. ולא מדובר על בכירים או מנהלים. הסיבה העיקרית היא שאין הרבה מאוד מהם. בינה מלאכותית היא תחום מאוד ייחודי גם בעולמות הנדסת התוכנה והחומרה. לא כל מפתח או מהנדס תוכנה יכול להפוך למומחה AI בקלות. בנוסף, למרות ההייפ, אין עדיין הרבה מאוד משרות למי שעוסק בזה. רוב העבודה כיום היא עדיין תיאורטית למדי ואקדמית. למעט בחברות טק ענקיות, אין למי שלמד את התחום הרבה מאוד אפשרויות תעסוקה מחוץ לסטארטאפים או לאקדמיה. זה ישתנה ככל שחברות יטמיעו יותר פתרונות בינה מלאכותית, אך בכל מקרה פיתוח של מוצר AI דורש המון מהנדסים ולא רק מומחים. כלומר, צריך צוות פיתוח כמו בסטארט-אפ רגיל ובנוסף עוד מומחים ב-750 אלף שקל לשנה.
המספרים האלה לא מנופחים כלל. חברה שרוצה להיכנס ל-AI תסייע לחברות כמו אנבידיה, גוגל קלאוד, אמזון AWS או מיקרוסופט לנפח את ההכנסות שלהן. רכישה של שרת אחד מבוסס על שבב H100 של אנבידיה מגיעה למיליון שקל. מדובר במכונה שעובדת 24 שעות ביממה, 7 ימים בשבוע כולל חגים ושבתות. רק השבב של אנבידיה עולה כ-10 אלף דולר ליחידה. חברות גדולות יכולות לרכוש מאות ואף אלפי יחידות מהם כדי להפעיל מערכי מחשוב ענן לחישובי בינה מלאכותית. עלות הפעלת מערך הענן של ת'יאטור לדוגמה מגיעה ל-50 אלף דולר בחודש, כאשר השכרה של שעת עבודה של שרת בענן מגיעה לכ-30 עד 40 דולר. במילים אחרות מדובר בעלויות מצטברות של מיליוני דולרים לחודש אם כוללים את המשכורות, עלויות התפעול והפיתוח.
חברה כיום העוסקת בבינה מלאכותית חייבת לגייס עשרות מיליוני דולרים רק בשביל לפתח אב-טיפוס. שלא כמו פיתוח של אפליקציה או הקמה של חברת סייבר, בינה מלאכותית זה תחום שדורש כסף והרבה ממנו. אם ניקח לדוגמה את OpenAI, מיקרוסופט השקיעה ב-2019 כמיליארד דולר. הכסף הזה הלך בעיקר כדי להקים את מערך המחשוב שאיפשר לחברה לפתח את מודל GPT. לפני כמה חודשים ובסמוך לחשיפת ChatGPT, מיקרוסופט התחייבה להשקעה נוספת של 10 מיליארד דולר ל-10 שנים. הכסף הזה לא הולך למימון וילות או מכוניות ספורט. רובו חוזר לכיסים של מיקרוסופט דרך תשלום עלויות מחשוב ענן וחישובי AI.
זאת אומרת שהסיכוי שנראה בשנים הקרובות חברת בינה מלאכותית שמפציעה מדרום-מזרח אסיה או מאפריקה שואף לאפס. מדובר בטכנולוגיה המיועדת בעיקר לחברות עשירות או לכאלה שלהן מקיעים עם כיסים מאוד עמוקים ויכולת לתמוך בהן לזמן רב לפני שהן יתחילו לייצר רווח. אבל לא הכל שחור. ישנם גם מאגרי מידע עם נתונים מסווגים מראש זמינים לחוקרים או לחברות תחת כל מיני רישיונות קוד-פתוח או אחרים. זה עדיין דורש תשלום על שירותי מחשוב ענן כדי לאמן את המודל - אבל זה חוסך המון כסף. מצד שני זה גם מגביל את היזם כי המאגרים האלה כוללים בדרך כלל נתונים מאוד ספציפיים ואולי הם לא יתאימו לכל מטרה. ואולי ההשקעה הכי טובה היא דווקא במתייגי נתונים טובים ופחות במדענים וחוקרים מומחים. כך או כך, סטארטאפים בתחום צריכים גב כלכלי חזק.
ענקיות הטכנולוגיה אוכלות את העוגה בעצמן
ענקיות הטק משקיעות גם בניפוח טרנד ה-AI כי הן יודעות שזה יכניס להן כסף. הרבה כסף. אמזון למשל מחזיקה כ-60% משוק הענן הציבורי כיום, מיקרוסופט היא השנייה אחריה והשלישית היא גוגל. ישנן עוד חברות וכולן הולכות להרוויח הרבה בזכות זה. במחקר של קרן A16Z מבית אנדריסן-הורביץ ניסו להדגים את העלות של חישוב מודל שפה כגון GPT-3. הוא כולל כ-175 מיליארד פרמטרים והעלות של אימון אחד יכולה להגיע לכמעט 5 מיליון דולר. בהתחשב בכך שזו פעולה שצריך לבצע פעמים רבות, המחיר המצטבר עצום. וגם אם מדובר בחברה שלה מוצר AI פשוט - כמו למשל AI Dungeon, משחק פנטזיה מבוסס בינה מלאכותית שיצר לשחקנים עולמות פנטסטיים.
את המשחק פיתחה חברה בשם Latitude והמנכ''ל שלה, ניק וולטון סיפר ל-CNBC שלפתע עלויות התפעול החלו לזנק בלי סיבה נראית לעין. המשחק שפעל על GPT של OpenAI הפך למאוד פופולרי לפתע והחשבוניות לסטארט-אפ החלו לגדול. החברה גילתה שלא רק שחקני מבוכים ודרקונים השתמשו בממשק של המשחק שלה. גם אנשי שיווק החלו להפעיל אותו כדי לייצר טקסטים שיווקיים. אבל זה שימוש שהצוות מעולם לא חזה ולא חישבו אותו במסגרת העלויות. בשיא הפעילות של החברה, וולטון העריך שהם נאלצו לשלם כ-200 אלף דולר בחודש ל-OpenAI ולאמזון רק בשביל להפעיל את המשחק הזה. "התבדחנו אז שאנחנו צריכים לשלם משכורות לעובדים וגם לבינה המלאכותית. אנחנו לא סטארט-אפ גדול וזו היתה עלות גבוהה מאוד". וולטון אגב, עבר משימוש במודל של OpenAI לשימוש במודל של AI21 Labs הישראלית והחשבונות נחתכו כמעט בחצי לכ-100 אלף דולר.
5 צפייה בגלריה
מיקרוסופט ו-OpenAI. הכסף חוזר לענקית הטכנולוגיה
(צילום: DANIEL CONSTANTE / Shutterstock.com)
התוצאה של כל זאת היא שאיך שלא מסתכלים על זה עלות התחזוקה של חברת בינה מלאכותית יכולה להיות יקרה מאוד. בין אם החברה מפתחת מודל בינה מלאכותית או משתמשת באחד כזה כדי לספק שירות אחר או להפעיל את מערכותיה, מדובר בעלויות שבסופו של דבר חוזרות לכיסי חברות הטק הגדולות. וזאת בלי להתייחס לפיל הגדול מאוד שבחדר. אותן ענקיות טק מפתחות בעצמן מודלים שבחלקם מתחרים באלה של החברות הקטנות. סוג של הרצחת וגם ירשת בסגנון עדות הטכנו. זו גם סכנה עקיפה לפיתוח של התחום.
כל החדשנות הטכנולוגית של 25 השנים האחרונות היא תוצאה של סטארטאפים שניסו להציע דברים חדשים. חלקם הצליחו ורובם נכשלו, אבל היה להם סיכוי. למעשה מיקרוסופט ואפל, גוגל, אמזון או פייסבוק היו בעבר הרחוק סטארטאפים בעצמן. מה היה קורה אם IBM או HP היו מנצלות את הסטארטאפים של אז וחונקות אותם? האם האינטרנט, הסמארטפונים או הענן היו נראים אותו הדבר? כנראה שלא. סטארטאפים מניעים חדשנות, וזו בתורה מניעה את התעשייה. אם העלויות של פיתוחי בינה מלאכותית ימשיכו להיות יקרים מדי לחברות קטנות, יכול מאוד להיות שייקח שנים רבות עד שנראה פיתוחי AI שיהיו רלוונטיים לנו ביום-יום. ואולי זו גם סוג של ברכה.
