TLDR;
Hugging Face-sjef: Vi er i en «LLM-boble» – men ikke en AI-boble
Clément Delangue, medgründer og administrerende direktør i Hugging Face, mener at den økende bekymringen rundt en mulig AI-boble treffer feil mål. I stedet hevder han at utviklingen peker mot en mer spesifikk «LLM-boble», altså en boble begrenset til store språkmodeller – ikke til kunstig intelligens som helhet. Uttalelsen kom under et Axios-arrangement, og ble senere gjengitt av blant annet TechCrunch og Ars Technica.
LLM-er får uforholdsmessig mye oppmerksomhet
Ifølge Delangue er både kapital, fokus og forventninger konsentrert rundt tanken om at én stor, generisk språkmodell kan løse problemer for alle brukere og alle selskaper. Han beskriver dette som en feilslått tilnærming og antyder at LLM-boblen kan begynne å sprekke allerede neste år.
Han understreker at LLM-er kun utgjør én underkategori av kunstig intelligens. Når man ser på anvendelser innen biologi, kjemi, bildeanalyse, lyd, video og andre domener, mener Delangue at AI-feltet som helhet befinner seg i en tidlig og voksende fase – langt unna et punkt der en boble kunne true utviklingen.
Mot en framtid med flere og mer spesialiserte modeller
Delangue forventer at bransjen vil bevege seg bort fra én-dominante modeller og i stedet over mot et mangfold av spesialiserte AI-modeller. Disse vil være tilpasset konkrete oppgaver og domener, og gi bedre presisjon enn generelle LLM-er som forsøker å dekke alle behov.
Dette er også kjernen i Hugging Faces forretningsmodell: en plattform som fungerer som et «GitHub for AI-modeller», hvor både store basismodeller fra selskaper som OpenAI og Meta, samt mindre finjusterte varianter utviklet av forskere og utviklere, kan publiseres og deles.
Delangues syn støttes av eksterne aktører. Analyseselskapet Gartner har tidligere anslått at økende krav til nøyaktighet og spesialiserte arbeidsflyter i næringslivet vil drive frem bruken av modeller finjustert for spesifikke funksjoner eller domener.
AI-investeringer utover LLM-er vokser raskt
Ars Technica peker på at selv om diskusjonen om AI-boblen i stor grad dreier seg om LLM-baserte chatbot-selskaper, foregår det samtidig en massiv oppbygging av investeringer i andre AI-anvendelser. Et ferskt eksempel er et nytt maskinlæringsinitiativ innen ingeniørfag og produksjon, med tidligere Amazon-sjef Jeff Bezos som med-CEO – og med over seks milliarder dollar i startkapital.
Delangues vurdering er at slike brede AI-områder ikke er truet av en mulig LLM-boble, ettersom de representerer helt andre typer anvendelser og behov. Selv om han vedgår at en LLM-korreksjon kan påvirke Hugging Face til en viss grad, mener han at AI-industrien er så omfattende og diversifisert at en slik boble ikke vil velte feltet.
Konklusjon
Clément Delangue argumenterer for at dagens investeringspress, mediefokus og forventninger er overdrevent knyttet til store språkmodeller, og at risikoen derfor er avgrenset til dette smale segmentet. AI som helhet, med anvendelser på tvers av vitenskap, industri og multimodale teknologier, befinner seg derimot i en tidlig vekstfase som fortsatt åpner for betydelig innovasjon.
Sammenligning med Googles vurdering av en mulig AI-boble
Delangues perspektiv står i interessant kontrast til vurderingen fra Googles CEO Sundar Pichai, som advarer om generell markedsirrasjonalitet i AI-sektoren og mener at ingen selskaper vil være immune dersom en AI-boble sprekker. I artikkelen om Pichais uttalelser, tilgjengelig på https://xplisitt.com/post/google-sjef-advarer-om-irrasjonalitet-i-ai-markedet, legges det vekt på at risikoen gjelder hele AI-økosystemet. Delangue avgrenser derimot boblerisikoen til LLM-er spesielt, og hevder at en eventuell korreksjon vil ha begrenset effekt på bredere AI-anvendelser.