ყველა არ სჯერა გენერატიული AI-ის ინვესტიციების დაბრუნების, მაგრამ ბევრი ინვესტორი სჯერა, როგორც ჩანს PitchBook-ის ბოლოდროინდელი მონაცემებით. 2024 წლის მესამე კვარტალში, ვენჩურული კაპიტალისტები 3. 9 მილიარდ დოლარს დააინვესტირეს გენერატიული AI სტარტაპებში 206 გარიგების საშუალებით, PitchBook-ის თანახმად. ეს მაჩვენებელი არ ითვალისწინებს OpenAI-ის გამორჩეულ 6. 6 მილიარდ დოლარიან ფინანსურ რაუნდს. მთლიანისგან, 2. 9 მილიარდი აშშ-ში დაფუძნებულ კომპანიებზე გაანაწილეს 127 გარიგების ფარგლებში. Q3-ში გამორჩეული კომპანიების შორის იყო კოდინგის ასისტენტი Magic, რომელმაც აგვისტოში 320 მილიონი დოლარი მიიზიდა, საწარმოს საძიებო პროვაიდერი Glean სექტემბერში 260 მილიონით და ბიზნეს ანალიტიკის კომპანია Hebbia, რომელმაც ივლისში 130 მილიონი მიიღო. გარდა ამისა, ჩინეთის Moonshot AI-მ აგვისტოში 300 მილიონი მიიღო, ხოლო იაპონური სტარტაპი Sakana AI, რომელიც სამეცნიერო აღმოჩენებში სპეციალიზირდება, შარშან 214 მილიონი მიიღო. გენერატიული AI მოიცავს სხვადასხვა ტექნოლოგიების ფართო სპექტრს, მათ შორისაა ტექსტისა და სურათის გენერატორები, კოდირების იარაღები და კიბერუსაფრთხოების ავტომატიზაცია, თუმცა მას კრიტიკოსები ჰყავს. ექსპერტები უწყვეტად აყენებენ შეშფოთებას ამ ტექნოლოგიის სანდოობაზე და გენერატიული AI მოდელების ლეგალობაზე, რომლებიც ავტორუკის გარეშე გადამუშავებულ მონაცემებზეა გაწვდილი. ამ პრობლემების მიუხედავად, ვენჩურული კაპიტალისტები ფსონს აკეთებენ გენერატიული AI-ის პოტენციალზე, რომ შექმნან ძლიერი არსებობა დიდ, მაშტაბურ ინდუსტრიებში და მისი უნარით, რომ შეინარჩუნოს გრძელვადიანი ზრდა, მიუხედავად მიმდინარე გამოწვევებისა. მათ შეიძლება რაღაცაზე სწავილის. Forrester-ის ანგარიშში განჭვრეტილია, რომ გენერატიული AI-ს სკეპტიკთა 60% საბოლოოდ მიიღებს ამ ტექნოლოგიას, იყოს ეს გაცნობიერებულად თუ არაც, დაჯამების და შემოქმედებითი პრობლემის გადაჭრის ტვირთთან.

ეს პარალელურად მიზნავს Gartner-ის ადრე პრედიქციას, რომ 2026 წლიდან 30% გენერატიული AI პროექტები იქნებოდა დამტვნეული მათ დამტკიცების კონცეფციის შემდეგ. „დიდი კლიენტები ამორჩეული სისტემებით, რომლებიც იყენებენ სტარტაპების ინსტრუმენტებს და ღია წყაროების მოდელებს, “ განაცხადა Brendan Burke-მა, PitchBook-ის წამყვანმა ანალიტიკოსმა ახალი ტექნოლოგიისთვის, TechCrunch-თან ინტერვიუში. „უკანასკნელი თაობის მოდელები სთავაზობენ ახალ შესაძლებლობას, განსაკუთრებით სამეცნიერო ველებში, მონაცემთა მიღებაში და კოდის შესრულებაში. “ თუმცა, გენერატიული AI-ის ფართო მიღების მთავარი წარმოებითი გამოწვევა მისი უზარმაზარი კომპიუტერული მოთხოვნებია. Bain-ის ანალიტიკოსები ახლახან პროგნოზირებული აქვთ, რომ გენერატიული AI კომპანიებს აიძულებს ააშენონ გიგავატური მასშტაბის მონაცემთა ცენტრები, რომლებიც 5-დან 20-ჯერ მეტ ენერგიას მოიხამს, ვიდრე სამოგზაურო მონაცემთა ცენტრი დღეს, რაც უიმსხვილებს უკვე გაღიზიანებულ შრომისა და ელექტროენერგიის მიწოდების ჯაჭვს. გენერატიული AI-ის მონაცემთა ცენტრის ენერგეტიულ მოთხოვნილებას ასევე მიაქვს კონტრიბუცია ნახშირის ფერმების გაგრძელებული ფუნქციონირებაზე. Morgan Stanley-ს შეფასებით, თუ ეს ტენდენცია გაგრძელდება, გენერატიული AI-ის დაბადების გარეშე სცენარებთან შედარებით გლობალური წვა ენერგია 2030 წლით 3 უტანთმეტად გაიზრდება. არაავტორიზირებულ ენერგეტიკაზე მათი მზარდი დამოკიდებულების წინააღმდეგ, რამდენიმე მთავარი მონაცემთა ცენტრის ოპერატორებმა, მათ შორის Microsoft, Amazon, Google და Oracle-მა, ბანდა დაამყარეს ატომური ენერგიაში. მაგალითად, Microsoft-მა სექტემბერში გამოაცხადა გეგმა განახლებად ენერგიას მიიღოს ცნობილი Three Mile Island-ის ატომური წახუმორია. თუმცა, შეიძლება რამდენიმე წელი მიიღოს, სანამ ეს ინვესტიციები არსებით შედეგებს მივაწვდით.