In de afgelopen twee jaar is kunstmatige intelligentie Het leek mij vreemd vlak.
Grote taalpatronen verspreidden zich in een ongekend tempo, maar ze hebben ook een groot deel van de concurrentiegradiënt uitgewist. Iedereen heeft toegang tot dezelfde modellen, dezelfde interfaces en, steeds vaker, dezelfde antwoorden. Wat aanvankelijk een technologische revolutie leek, begon al snel op een nutsvoorziening te lijken: krachtig, indrukwekkend en breed uitwisselbaar, een dynamiek die al zichtbaar is in de technologie de snelle commoditisering van kernmodellen bij leveranciers als OpenAI, Google, Anthropic en Meta.
Deze afvlakking is geen toeval. LLM’s zijn buitengewoon goed in één ding: leren van tekst–maar structureel niet in staat tot iets anders: begrijpen hoe de echte wereld zich gedraagt. Zij modelleer geen causaliteitZij leer niet van fysieke of operationele feedbacken zij bouw geen interne representaties van omgevingenbelangrijk beperkingen wat zelfs hun meest prominente aanhangers nu openlijk erkennen.
Ze voorspellen woorden, geen gevolgen, een onderscheid dat pijnlijk duidelijk wordt op het moment dat deze systemen wordt gevraagd buiten de puur taalkundige domeinen te opereren.
De valse keuze die de AI-strategie tegenhoudt
Een groot deel van de hedendaagse AI-strategie zit gevangen in binair denken. Bedrijven ‘huren intelligentie’ van generieke sjablonen, of ze proberen alles zelf te bouwen: eigen infrastructuur, op maat gemaakte compute-stacks en aangepaste AI-pijplijnen die hyperscalers nabootsen.
Deze framing is onrealistisch en historisch analfabeet.
- De meeste bedrijven zijn niet concurrerend geworden bouw uw eigen databases.
- Ze hebben niet hun eigen tekst geschreven besturingssystemen.
- Ze hebben niet gebouwd hyperschaal datacenter om waarde uit de analyse te halen.
In plaats daarvan adopteerden ze gedeelde platforms en bouwden daarbovenop zeer aangepaste systemen – systemen die hun specifieke processen, beperkingen en prikkels weerspiegelden.
Kunstmatige intelligentie zal hetzelfde pad volgen.
Mondiale modellen zijn geen infrastructuurprojecten
Wereldmodellen, systemen die leren hoe omgevingen zich gedragen, feedback opnemen en voorspellingen en planning mogelijk maken, hebben dat wel gedaan een lange intellectuele geschiedenis in onderzoek naar kunstmatige intelligentie.
Meer recentelijk deden ze dat wel opnieuw naar voren als de centrale richting van het onderzoek juist omdat LLM’s zich stabiliseren in het licht van de realiteit, causaliteit en tijd.
Er wordt vaak gezegd dat ze verticale integratie op elk niveau vereisen. Deze veronderstelling is verkeerd.
De meeste bedrijven zullen geen aangepaste datacenters of eigen compute-stacks bouwen om mondiale modellen uit te voeren. De verwachting dat ze dat zullen doen herhaalt zich dezelfde fout die werd aangetroffen in eerdere ‘AI-first’- of ‘cloud-native’-verhalen.waar infrastructurele ambitie werd verward met strategische noodzaak.
Wat er feitelijk zal gebeuren is subtieler en krachtiger: zij zullen mondiale modellen worden een nieuw abstractieniveau in de bedrijfsstackgebouwd op gedeelde platforms op dezelfde manier als databases, ERP’s en cloudanalyses dat vandaag de dag zijn.
De infrastructuur zal gemeenschappelijk zijn. Begrijpen is dat niet.
Omdat platforms de modellen van de wereld alomtegenwoordig zullen maken
Net als Cloudplatforms hebben de toegang tot grootschalige computing gedemocratiseerdOpkomende AI-platforms zullen het modelleren van de wereld toegankelijk maken zonder dat bedrijven de stapel opnieuw hoeven uit te vinden. Ze zullen omgaan met simulatiemotoren, trainingspaden, integratie met sensoren en systemen en het zware rekenwerk, precies in de richting die al zichtbaar is in versterkend leren, roboticaEN industriële kunstmatige intelligentieplatforms.
Dit is geen commodificatie van mondiale modellen. Het doet het tegenovergestelde.
Wanneer de platformlaag wordt gedeeld, beweegt de differentiatie naar boven. Bedrijven concurreren niet op wie de hardware bezit, maar op hoe goed hun modellen de werkelijkheid weerspiegelen: welke variabelen ze bevatten, hoe ze beperkingen coderen, hoe feedbackloops worden ontworpen en hoe snel voorspellingen worden gecorrigeerd als de wereld het er niet mee eens is.
Twee bedrijven kunnen op hetzelfde platform opereren en toch met radicaal verschillende niveaus van begrip opereren.
Van taalkundige intelligentie naar operationele intelligentie
LLM’s hebben de acceptatie van AI afgevlakt omdat ze taalkundige intelligentie universeel hebben gemaakt. Maar Systemen die alleen uit tekst bestaan, missen een diepere contextuele basis, causaal redeneren en temporeel begrip, beperkingen die goed gedocumenteerd zijn in onderliggend modelleringsonderzoek.. Wereldmodellen zullen het weer platter maken door context, causaliteit en tijd opnieuw te introduceren, dezelfde eigenschappen die ontbreken in puur tekstuele systemen.
In de logistiek zal het voordeel bijvoorbeeld niet voortkomen uit het vragen aan een chatbot over supply chain-optimalisatie. Het zal afkomstig zijn een model dat begrijpt hoe vertragingen zich voortplanten, hoe voorraadbeslissingen interageren met de variabiliteit van de vraag, en hoe kleine veranderingen zich gedurende weken of maanden door het systeem verspreiden.
Waar concurrentievoordeel daadwerkelijk zal bestaan
Echte differentiatie zal epistemisch zijn en niet infrastructureel.
Het zal afkomstig zijn hoe gedisciplineerd een bedrijf is als het gaat om datakwaliteithoe rigoureus sluit de vicieuze cirkel tussen voorspelling en resultaat (Onthoud deze zin: Feedback is alles wat je nodig hebt) en in hoeverre organisatorische prikkels aansluiten bij leren in plaats van bij narratief gemak. Mondiale modellen belonen bedrijven die bereid zijn zich door de realiteit te laten corrigeren straffen degenen die dat niet zijn.
Platforms zullen enorm belangrijk zijn. Maar platforms standaardiseren alleen vaardigheden, geen kennis. Gedeelde infrastructuur leidt niet tot gedeeld begrip: twee bedrijven kunnen op dezelfde cloud opereren, hetzelfde AI-platform gebruiken, zelfs dezelfde onderliggende technieken implementeren en toch radicaal verschillende resultaten behalen, omdat het begrip niet in de infrastructuur is ingebouwd. Het komt voort uit de manier waarop een bedrijf zijn realiteit vormgeeft.
Inzicht in de bovenstaande levens, in de keuzes die platforms niet voor u kunnen maken: welke variabelen er toe doen, welke afwegingen reëel zijn, welke beperkingen bindend zijn, wat telt als succes, hoe feedback wordt verwerkt en hoe fouten worden verholpen. Met een platform kun je een wereldmodel bouwen, maar het kan je niet vertellen wat jouw wereld eigenlijk is.
Laten we het zo zeggen: niet ieder bedrijf dat SAP gebruikt, heeft dezelfde operationele visie. Alle bedrijven die AWS gebruiken, beschikken niet over dezelfde analytische verfijning. De infrastructuur wordt gedeeld; het mentale model is dat niet. Hetzelfde zal gelden voor mondiale modellen.
Platforms maken mondiale modellen mogelijk. Begrip maakt ze waardevol.
De volgende enterprise AI-stack
In de volgende fase van AI zal het concurrentievoordeel niet voortkomen uit het bouwen van eigen infrastructuur. Het zal voortkomen uit het bouwen van betere modellen van de werkelijkheid op platforms die wereldmodellering alomtegenwoordig maken.
Dit is een veel grotere uitdaging dan het kopen van rekenkracht. En het is een probleem dat met geen enkele tijdige engineering kan worden opgelost.
