Джим Крамер, ведущий программы CNBC «Mad Money», в среду заявил, что ему нужны «убедительные факты с холодной твердой отдачей», доказывающие, что искусственный интеллект приносит прибыль компаниям. Хотя Крамер сохраняет оптимизм в отношении долгосрочного потенциала ИИ, а аналитики прогнозируют, что в 2027 году капитальные затраты на ИИ могут превысить $1 трлн, он утверждает, что рынку требуется доказательство того, что инвестиции конвертируются в измеримую финансовую отдачу. В текущий сезон отчетности Крамер сказал, что компании, внедряющие ИИ, в основном не смогли сообщить о существенном росте выручки или о снижении затрат благодаря этой технологии. «Мы все еще на ранней стадии, но мы не слышим ничего существенного о применении ИИ», — отметил он. Больше всего он разочаровался банками: казалось, что это естественные бенефициары автоматизации на базе ИИ, однако руководство представило мало доказательств значимых улучшений. «Это ценно, но ничто из этого не может поднять цифры», — сказал Крамер.

Посмотреть источник

Дисклеймер: Информация на этой странице может быть получена из источников третьих сторон и предоставляется только для ознакомления. Она не отражает взгляды или мнения Gate и не является финансовой, инвестиционной или юридической рекомендацией. Торговля виртуальными активами связана с высоким риском. Пожалуйста, не основывайте свои решения исключительно на данных этой страницы. Подробнее смотрите в Дисклеймере.

Связанные новости

12ч назад

Председатель ФРС Уэш заявил, что инвестиции в ИИ могут поднять цены в ближайшие 12 месяцев, 15 июля

15ч назад

Председатель ФРС Джером Пауэлл прогнозирует, что ИИ будет способствовать росту инфляции в течение следующих 12 месяцев

19ч назад

JP Morgan: возможности для инвестиций в ИИ выходят за рамки гигантов Big Tech

07-14 23:23

Крамер оспаривает опасения «ИИ-пузыра» 14 июля, ссылаясь на разумные оценки и сильные корпоративные результаты

07-14 16:49

Финансовый директор JPMorgan Chase настойчиво рекомендует сотрудникам избегать использования дорогих ИИ-моделей для простых задач

Детальный анализ