Teljes mértékben igazat adok neked abban, hogy az emberek alapvetően
hajlamosak túl hype-olni a dolgokat, és ezt felerősíti a mindent átható
marketing mögött álló üzleti érdek is. Nem hiszem, hogy pont neked kéne magyarázni,
hogy a volatilitás milyen előnyökkel jár pénzkereseti oldalról, főleg, ha még
hatással is tudok rá lenni.
Szóval igen, tele vagyunk ilyen csodákkal az elmúlt 30-40 évben, miközben igazán nagy technológiai áttörés/csoda nem történt. Amiket felsoroltál nagyon jó példák:
1,) 3D printing – maga a technológia nem újdonság, az, hogy más anyagokat is ki lehetne nyomtatni nem csak tintát, ehhez nagy felismerés sem kellett. Egyre több területen fogják használni (Pl.: OLED kijelző), de az otthon mindent kinyomtatunk szintű felhasználás nagyon távol van, ha egyáltalán valaha is lesz értelme.
2,) Blockchain – a nem központosított hitelesítés gondolata, illetve a korábbi események láncban tárolása és ennek műveletigényes dekódolása, egy nagyon jó ötlet. Sok mindenre jó, sok mindenre meg nem vagy felesleges. Szerintem mindenki tudja, hogy alapvetően a fekete/szürke pénzek mozgatása pörgette fel igazán ezt a piacot, vagy inkább úgy fogalmaznék, hogy ha az nincs akkor ennek a hype-nak a tizede sem történik meg.
3-4,) Önvezetés, metaverse – ezek megvalósítása nagyon nagy és nehéz feladat – naivság lenne azt képzelnie bárkinek is, hogy ez 1-2 év alatt meg lesz. Idővel lesznek működőképes megoldások, önvezetés terén előbb (2030-ig meglesz), metaverse esetén, ami igazán érdemi később. Ezeket nem írnám le, de mindkettő egy hosszú folyamat, nem egy hirtelen berobbanó technológia.
És a lényeg, hogy miért más az AI 😊
A mesterséges intelligencia elméleti alapjai 40-50 évesek, bőven készültek programkódok már a 90-es években is, amelyek hasonlóan működtek. Alapvetően a bevitt adatok minél hatékonyabb feldolgozásáról, hasznosíthatóságáról és ezekből történő következtetések levonásáról, illetve feladatok elvégzéséről szól, nagyon pongyolán megfogalmazva (az önvezetés is ez). Akkoriban és 5-10 évvel ezelőttiig csak szuperszámítógépeken lehetett érdemi mennyiségű adatot feldolgozni, ennek a technológiának a kulcsa, ahogy az emberi gondolkodásnak is, a minél nagyobb adatmennyiség, és annak hatékony feldolgozása. A feldolgozás két részből áll: az értelmezésből, illetve olyan adat struktúra kialakításából, ami később hatékonyan használható.
Hogy miért is írtam ezt le?
Mert ebben történt áttörés az elmúlt évtizedben. Alapvetően a mintaillesztések váltak sokkal hatékonyabbá. Egy egyszerű példával élve: régen a szótárban, ha kerestél arra, hogy „alma”, akkor csak a szócikk elején találta meg, ha pontosan az a szó állt, hogy „alma”. Később megtalálta már a szövegben is, aztán a ragozott formát, most meg pl. azt is, hogy „Magyarországon ebből termett a legtöbb 1966-ban”. És ez csak a mindenki számára látható szövegértelmezés terén történt, nagyon sok más területen ugyan ilyen fejlődés volt.
Nem véletlen, hogy a Microsoft az első pillanatban belerakta az Office család alá. Nem arról szól, hogy jobb kezelőfelületet, makrókat, … csináljanak a jövőben, hanem, mivel a multis dolgozók jelentős része szinte a teljes munkáját ezeken végzi (ez az ő metaverzumuk), ezért a teljes munkafolyamatuk láthatóvá válik. 1-2 év adatgyűjtés, max. 3-4 év mintaillesztés, és a többségük munkáját ki lehet váltani. Egyébként e a kiváltás már 10-15 éve is lehetséges lenne, de senkinek nem érte meg ennek magas költsége, kockázata miatt, illetve a munkahely támogatások sem feltétlenül járultak hozzá, hogy ezt megtegye. De ezt innentől kezdve szolgáltatásként meg fogja kapni. Szóval első körben itt lesz látható eredménye.
De, ami sokkal fontosabb, és a jövő szempontjából meghatározó, az a tudományágakon belüli hatékonyság, illetve a tudományágak közötti átjárhatóságban való hatalmas változás, amit ez hozni fog. Manapság 10-20 évig pörgetik a lombikot, hogy eljussanak egy-egy áttörésig, ha megfelelő mennyiségű adat áll rendelkezésre. Ez pár hétre rövidülhet, és a végeredmény is jobb lesz. A mintaillesztések lehetővé fogják tenni, hogy egy adott területen használt technológiáról megmondja, hogy az jó lehet más területen is. Ami ma a teljesen szegregált tudományágak között szinte elképzelhetetlen, és azért is nehézkes, mert az emberek többségéből pont az absztrakciós képesség hiányzik a legjobban.
A pénzügyi elemzések területét is teljesen át fogja alakítani. És még sok egyéb területen lesz hatása (film, képszerkesztés, …), de már így is eleget írtam.
A lényeg, hogy itt is ki kell szűrni a zajból a lényeget, a ma agyon marketingelt dolgok 90%-ából nem lesz semmi, sőt a nagy része butaság is. De abban osztom a tömeg lelkesedését, hogy az „adatfeldolgozás és értelmezés forradalma” hasonlóan nagy, ha nem nagyobb változást fog hozni, mint az ipari forradalom, csak azzal a különbséggel, hogy ott a gépek segítették az emberek munkáját, itt meg ki fogják váltani azt, és sok területen nem lesz versenyképes az ember a géppel szemben – és ez látványosan és gyorsan fog végbe menni.
Tehát alapvetően első körben a másod, harmad vonalbeli diplomás munkakörök lesznek veszélyben, mind a multik, mind a kutatás fejlesztés területen. Ezért befektetői oldalról pár long-ot kár lenne kihagyni olyan cégek esetén, akik ilyen területeken aktívak, de persze semmire sincs garancia 😊
Szóval igen, tele vagyunk ilyen csodákkal az elmúlt 30-40 évben, miközben igazán nagy technológiai áttörés/csoda nem történt. Amiket felsoroltál nagyon jó példák:
1,) 3D printing – maga a technológia nem újdonság, az, hogy más anyagokat is ki lehetne nyomtatni nem csak tintát, ehhez nagy felismerés sem kellett. Egyre több területen fogják használni (Pl.: OLED kijelző), de az otthon mindent kinyomtatunk szintű felhasználás nagyon távol van, ha egyáltalán valaha is lesz értelme.
2,) Blockchain – a nem központosított hitelesítés gondolata, illetve a korábbi események láncban tárolása és ennek műveletigényes dekódolása, egy nagyon jó ötlet. Sok mindenre jó, sok mindenre meg nem vagy felesleges. Szerintem mindenki tudja, hogy alapvetően a fekete/szürke pénzek mozgatása pörgette fel igazán ezt a piacot, vagy inkább úgy fogalmaznék, hogy ha az nincs akkor ennek a hype-nak a tizede sem történik meg.
3-4,) Önvezetés, metaverse – ezek megvalósítása nagyon nagy és nehéz feladat – naivság lenne azt képzelnie bárkinek is, hogy ez 1-2 év alatt meg lesz. Idővel lesznek működőképes megoldások, önvezetés terén előbb (2030-ig meglesz), metaverse esetén, ami igazán érdemi később. Ezeket nem írnám le, de mindkettő egy hosszú folyamat, nem egy hirtelen berobbanó technológia.
És a lényeg, hogy miért más az AI 😊
A mesterséges intelligencia elméleti alapjai 40-50 évesek, bőven készültek programkódok már a 90-es években is, amelyek hasonlóan működtek. Alapvetően a bevitt adatok minél hatékonyabb feldolgozásáról, hasznosíthatóságáról és ezekből történő következtetések levonásáról, illetve feladatok elvégzéséről szól, nagyon pongyolán megfogalmazva (az önvezetés is ez). Akkoriban és 5-10 évvel ezelőttiig csak szuperszámítógépeken lehetett érdemi mennyiségű adatot feldolgozni, ennek a technológiának a kulcsa, ahogy az emberi gondolkodásnak is, a minél nagyobb adatmennyiség, és annak hatékony feldolgozása. A feldolgozás két részből áll: az értelmezésből, illetve olyan adat struktúra kialakításából, ami később hatékonyan használható.
Hogy miért is írtam ezt le?
Mert ebben történt áttörés az elmúlt évtizedben. Alapvetően a mintaillesztések váltak sokkal hatékonyabbá. Egy egyszerű példával élve: régen a szótárban, ha kerestél arra, hogy „alma”, akkor csak a szócikk elején találta meg, ha pontosan az a szó állt, hogy „alma”. Később megtalálta már a szövegben is, aztán a ragozott formát, most meg pl. azt is, hogy „Magyarországon ebből termett a legtöbb 1966-ban”. És ez csak a mindenki számára látható szövegértelmezés terén történt, nagyon sok más területen ugyan ilyen fejlődés volt.
Nem véletlen, hogy a Microsoft az első pillanatban belerakta az Office család alá. Nem arról szól, hogy jobb kezelőfelületet, makrókat, … csináljanak a jövőben, hanem, mivel a multis dolgozók jelentős része szinte a teljes munkáját ezeken végzi (ez az ő metaverzumuk), ezért a teljes munkafolyamatuk láthatóvá válik. 1-2 év adatgyűjtés, max. 3-4 év mintaillesztés, és a többségük munkáját ki lehet váltani. Egyébként e a kiváltás már 10-15 éve is lehetséges lenne, de senkinek nem érte meg ennek magas költsége, kockázata miatt, illetve a munkahely támogatások sem feltétlenül járultak hozzá, hogy ezt megtegye. De ezt innentől kezdve szolgáltatásként meg fogja kapni. Szóval első körben itt lesz látható eredménye.
De, ami sokkal fontosabb, és a jövő szempontjából meghatározó, az a tudományágakon belüli hatékonyság, illetve a tudományágak közötti átjárhatóságban való hatalmas változás, amit ez hozni fog. Manapság 10-20 évig pörgetik a lombikot, hogy eljussanak egy-egy áttörésig, ha megfelelő mennyiségű adat áll rendelkezésre. Ez pár hétre rövidülhet, és a végeredmény is jobb lesz. A mintaillesztések lehetővé fogják tenni, hogy egy adott területen használt technológiáról megmondja, hogy az jó lehet más területen is. Ami ma a teljesen szegregált tudományágak között szinte elképzelhetetlen, és azért is nehézkes, mert az emberek többségéből pont az absztrakciós képesség hiányzik a legjobban.
A pénzügyi elemzések területét is teljesen át fogja alakítani. És még sok egyéb területen lesz hatása (film, képszerkesztés, …), de már így is eleget írtam.
A lényeg, hogy itt is ki kell szűrni a zajból a lényeget, a ma agyon marketingelt dolgok 90%-ából nem lesz semmi, sőt a nagy része butaság is. De abban osztom a tömeg lelkesedését, hogy az „adatfeldolgozás és értelmezés forradalma” hasonlóan nagy, ha nem nagyobb változást fog hozni, mint az ipari forradalom, csak azzal a különbséggel, hogy ott a gépek segítették az emberek munkáját, itt meg ki fogják váltani azt, és sok területen nem lesz versenyképes az ember a géppel szemben – és ez látványosan és gyorsan fog végbe menni.
Tehát alapvetően első körben a másod, harmad vonalbeli diplomás munkakörök lesznek veszélyben, mind a multik, mind a kutatás fejlesztés területen. Ezért befektetői oldalról pár long-ot kár lenne kihagyni olyan cégek esetén, akik ilyen területeken aktívak, de persze semmire sincs garancia 😊
A nagyok közül elsősorban a multis vonalon csak a Microsoft és a Google rendelkezik megfelelő humán tőkével és kellő mennyiségű adattal ahhoz, hogy ezen a területen nagyot alkosson. Az érzésem az, hogy a Microsoft esetleg SAP nagyon hamar olyan előnyre fog szert tenni, ami nem lesz behozható a többiek számára. Nem véletlenül állt hirtelen a többi nagy ilyen látványosan a szabályozást követelők tábora mellé.
„Kisebb” cégek esetén több oka is van annak, hogy nehéz megítélni.
Mi kell ehhez: adat, szaktudás, számítási kapacitás.
1,) Honnan ítéled meg, hogy az az adott cég rendelkezik kellő mennyiségű adattal?
2,) Ide nem kell több száz ember, itt sokkal fontosabb pár magasan képzett matematikus, programozó, akiből igencsak kevés van.
3,) A számítógépes háttér egyre olcsóbban elérhető, és az adatfeldolgozás is egyre hatékonyabb. Nem ez az akadálya a fejlesztésnek.
Magyarul az újonnan alapított cégek esetén semmi nem indokolja a tőzsdére lépést, ezeket én csak nagyon rövidtávon vagy HFT-el birizgálnám.