Konsumenci, przemysł i rządy domagają się chipów – niedobory półprzewodników mogą w ciągu dwóch lat spowodować ponad 0,5 bln dolarów strat w światowej gospodarce
Dalszy rozwój technologii sztucznej inteligencji otwiera nowe obszary monetyzacji i udostępniania danych, jednocześnie Unia Europejska zwiększa wysiłki w kierunku regulacji SI
Po dwóch latach pandemii branża Technologii, Mediów i Telekomunikacji nadal pozostaje pod jej silnym wpływem. Wśród globalnych trendów, które mogą mieć największy wpływ na firmy i konsumentów w nadchodzącym roku, eksperci firmy doradczej Deloitte w raporcie Technology, Media & Telecommunications Predictions 2022 wymieniają: przedłużające się braki w produkcji półprzewodników, rozwój sztucznej inteligencji i związane z tym zabiegi regulacyjne, a także wzmożone zainteresowanie wielu rządów i funduszy Venture Capital rozwojem technologii obliczeń kwantowych.
Wybuch pandemii w wielu gałęziach światowej gospodarki zadziałał jak katalizator, generujący lub dynamicznie przyspieszający rozwój niektórych obszarów technologicznych. Zmienione okoliczności z jednej strony stały się więc siłą napędową innowacyjnych narzędzi i usług. Z drugiej jednak, ograniczenia w mocach produkcyjnych czy zachwianie łańcuchami dostaw odcisnęły znaczące piętno zarówno na wynikach finansowych wielu firm, jak i na ich zdolności do dalszej technicznej i rynkowej ekspansji – Sławomir Lubak, partner, lider obszarów Systems and Cloud Engineering oraz TMT, Deloitte
Konsumenci, przemysł i rządy domagają się chipów, a ich producenci starają się jak mogą. Jednakże, pandemia i wynikające z niej kłopoty logistyczne są powodem obecnej sytuacji jedynie w ograniczonym zakresie. Największym winowajcą jest postępująca cyfryzacja, która przyzwyczaiła nas do wszechobecności prostych, tanich chipów, a także rozwój zaawansowanych rozwiązań wykorzystujących moc obliczeniową – sztucznej inteligencji, chmurowego przetwarzania danych, kryptowalut, IoT czy 5G. Im bardziej wyrafinowana technologia, tym wolniej jest produkowana i tym więcej czasu wymaga na transfer wiedzy, szkolenia i wdrożenie – Ścibor Łąpieś, dyrektor, lider zespołu Technology/IT M&A, Deloitte
Fuzje przedsiębiorstw działających w obszarze półprzewodników skutkują powstaniem nowych firm, które są jeszcze bardziej atrakcyjne dla inwestorów venture capital. Biorąc pod uwagę, że średnia wartość transakcji w 2021 r. wyniosła szacunkowo 25 mln dol., czyli mniej więcej trzy razy tyle, co średnia dla większości pozostałych transakcji w tym stuleciu, można powiedzieć, że startupy zajmujące się układami scalonymi są dobrze finansowane i mają środki zarówno na innowacje, jak i na zabezpieczenie w przypadku niepowodzeń – Agnieszka Zielińska, partner w Dziale Doradztwa Finansowego, Deloitte
Era Quantum Computing jeszcze nie nadeszła
Choć era obliczeń kwantowych jeszcze nie nadeszła, to nie znaczy, że nie można się do niej przygotowywać już teraz. Przewidujemy ciągły postęp w tej sferze oraz podwajanie się możliwości obliczeniowych komputerów kwantowych każdego roku. Nie wiemy jednak, jaki jest próg ich realnej użyteczności – czyli ta „magiczna liczba” kubitów prowadząca do prawdziwego przełomu. Dobra wiadomość jest taka, że komputery kwantowe są zupełnie inne od klasycznych, co pozwala im rozwiązywać złożone problemy – zbyt trudne lub zbyt kosztowne do zaadresowania dotychczasowymi metodami. Zła – że różnią się tak bardzo, że ich wykorzystanie i integracja nie będzie prosta – Marcin Knieć, dyrektor Cloud Engineering, Deloitte
Inne zastosowania to analiza i tworzenie tekstu – obecnie, duże modele językowe, np. GPT-3 mają 175 mld parametrów i 500 mld elementów danych treningowych, a ich opracowanie wiązało się z nakładami rzędu 12 mln dol. Takie modele są nam potrzebne do prowadzenia mądrych konwersacji z czatbotami czy rozumienia prac naukowych z dziedziny medycyny, by budować skuteczne modele dla wparcia lekarzy drugą opinią, dokonaną przez AI – Piotr Mechliński, dyrektor, lider praktyki AI & Data Risk, Deloitte
Wszechobecna i coraz potężniejsza AI
Choć uregulowanie kwestii SI jest konieczne i jednocześnie bardzo trudne, głosy jednoznacznie krytyczne względem takich regulacji nie są dla mnie przekonywujące. Czy naprawdę chcemy, żeby druga opinia medyczna wydana przez sztuczną inteligencję nie była tworzona w reżimie ścisłych regulacji albo żeby autonomiczne auta nie uczyły się na ściśle nadzorowanych danych i modelach? Przyszłość konkurencyjna UE zależy od wielu czynników. Ważniejsze będzie to, czy rzeczywiście zjednoczymy swoje siły w globalnej konkurencji, czy też partykularne interesy krajów wezmą górę i przegramy razem lub też wygrają największe kraje europejskie – Piotr Mechliński
Pełny raport do pobrania znajduje się tutaj.
źródło: Deloitte
