Nem mindenki hisz a generatív AI befektetések megtérülésében, de sok befektető igen, amint azt a PitchBook finanszírozási követő legfrissebb adatai is tükrözik. 2024 harmadik negyedévében a kockázati tőkések 3, 9 milliárd dollárt fektettek be generatív AI startupokba 206 üzleten keresztül, a PitchBook szerint. Ez az összeg nem tartalmazza az OpenAI figyelemre méltó 6, 6 milliárd dolláros finanszírozási körét. Az összegből 2, 9 milliárd dollárt kapott az Egyesült Államokbeli cégek 127 üzlet révén. A kimagasló teljesítők közé tartozott a Magic nevű kódoló asszisztens, amely augusztusban 320 millió dollárt gyűjtött, illetve a Glean vállalati keresőszolgáltató 260 millió dollárral szeptemberben, valamint a Hebbia üzleti analitikai cég 130 millió dollárral júliusban. Továbbá Kína Moonshot AI cége augusztusban 300 millió dollárt, míg a japán Sakana AI, a tudományos felfedezések specializált startupja múlt hónapban zárt le egy 214 millió dolláros finanszírozási kört. A generatív AI technológiák széles spektrumát magában foglalja, úgymint szöveg- és képgenerátorok, kódolási eszközök és kiberbiztonsági automatizációk, ám vannak kritikusai is. Szakértők aggodalmukat fejezik ki a technológia megbízhatóságával és a generatív AI modellek jogszerűségével kapcsolatban, amelyeket szerzői jogvédelem alatt álló adatok engedély nélküli felhasználásával képeztek. Ezek ellenére a kockázati tőkések a generatív AI lehetőségeire fogadnak, hogy erős pozíciót alakítson ki nagy, jövedelmező iparágakban, és fenntartsa a hosszú távú növekedést a jelenlegi kihívások ellenére. Lehet, hogy valamit sejtenek. A Forrester jelentése szerint a generatív AI szkeptikusainak 60%-a végül elfogadja ezt a technológiát, akár tudatosan, akár tudattalanul, például összegzéshez és kreatív problémamegoldáshoz.

Ez a kilátás éles kontrasztban áll a Gartner korábbi előrejelzésével, ami szerint a generatív AI projektek 30%-a elbukna a koncepció bizonyítása után 2026-ra. „Nagy ügyfelek implementálják a gyártási rendszereket startup eszközöket és nyílt forráskódú modelleket használva” – mondta Brendan Burke, a PitchBook feltörekvő technológiák vezető elemzője a TechCrunch-nak adott interjújában. „A modellek legújabb generációja azt sugallja, hogy új lehetőségek várnak ránk, különösen a tudományos területeken, az adatok visszakeresésében és a kód végrehajtásában. ” Azonban a generatív AI széles körű bevezetésének jelentős kihívása az óriási számítási igény. A Bain elemzői nemrégiben előrejelzést készítettek arról, hogy a generatív AI arra kényszeríti a vállalatokat, hogy gigawatt méretű adatközpontokat építsenek, amelyek 5-20-szor több energiát fogyasztanak, mint az átlagos adatközpont ma, tovább feszítve a már eleve feszített munkaerő- és áramellátási láncot. A generatív AI által támasztott adatközponti energia iránti megnövekedett igény hozzájárul a széntüzelésű erőművek hosszabb ideig tartó működéséhez is. A Morgan Stanley becslései szerint, ha ez a tendencia folytatódik, a globális üvegházhatásúgáz-kibocsátás akár háromszor magasabb lehet 2030-ra, mint egy olyan forgatókönyv esetén, amelyben nem jelenik meg generatív AI. Hogy csökkentsék a nem megújuló energiától való növekvő függésüket, több nagy adatközpont-üzemeltető, köztük a Microsoft, az Amazon, a Google és az Oracle bejelentettek befektetéseket a nukleáris energiába. Például szeptemberben a Microsoft tervezi, hogy áramot szerez az USA híres Three Mile Island atomerőműből. Ennek ellenére több év is eltelhet, mire ezek a befektetések jelentős eredményeket hoznak.