Alphabet: Zelf verbeterende AI als verschuiving richting een nieuw ontwerp
Zelfverbeterende AI beweegt zich snel van theoretisch idee naar een concreet engineeringdomein. Meta’s SPICE-framework en Google’s SPICE richten zich op hetzelfde fundamentele vraagstuk: hoe kunnen modellen blijven leren nadat de kostbare pre-training is afgerond?
Deze verschuiving vindt plaats tegen de achtergrond van een ongekende kapitaalcyclus, waarin McKinsey verwacht dat mondiale datacenterinvesteringen richting 6,7 biljoen dollar gaan in 2030, waarvan 5,2 biljoen dollar toe te schrijven is aan AI-infrastructuur. Dat creëert een context waarin software-efficiëntie niet langer een luxe is, maar een structurele noodzaak.
Alphabet staat centraal in deze ontwikkeling, omdat Google met Nested Learning een modelarchitectuur introduceert die niet slechts incremental improvement biedt, maar een fundamenteel andere manier van leren. Hiermee ontstaat de mogelijkheid dat modellen selectiever, energiezuiniger en economisch houdbaarder kennis blijven absorberen.
Investment view en verdere uitleg
Disclaimer Aan de door ons opgestelde informatie kan op geen enkele wijze rechten worden ontleend. Alle door ons verstrekte informatie en analyses zijn geheel vrijblijvend. Alle consequenties van het op welke wijze dan ook toepassen van de informatie blijven volledig voor uw eigen rekening.
Wij aanvaarden geen aansprakelijkheid voor de mogelijke gevolgen of schade die zouden kunnen voortvloeien uit het gebruik van de door ons gepubliceerde informatie. U bent zelf eindverantwoordelijk voor de beslissingen die u neemt met betrekking tot uw beleggingen.
