A Cisco vezérigazgatója figyelmeztet, hogy a mesterséges intelligencia fellendülése buboréknak tűnik – de azt mondja, hogy a mesterséges intelligencia nagyobb lesz, mint az internet

Összefoglalás:Chuck Robbins, a Cisco vezérigazgatója szerint a mesterséges intelligencia lehet a megoldás.nagyobb, mint az internet, de először egy fájdalmas összeomlásra számít – „ki fognak derülni a győztesek, és lesz majd vérontás az út során.” Ez nem egy eldobott idézet. Robbins átélte a dot-com fellendülést, amikor a Cisco 2000-ben a világ legértékesebb vállalatává vált, majd értékének nagyjából 80%-át elvesztette, amikor a buborék kipukkadt.

A fő üzenet árnyalt: a mesterséges intelligencia valós és transzformatív, de a mai befektetési ciklus túlfűtött, és nem minden vállalat (vagy munkakör) éli túl az átmenetet.

Amit Robbins valójában mond (nem a címben szereplő verzió)

A jelentésből:

A mesterséges intelligencia „mindent megváltoztat”, és nagyobb lehet, mint az internet.
A jelenlegi piac „valószínűleg” egy buborék.
Néhány cég „nem fog sikerülni”.
Néhány munkakör megváltozik vagy megszűnik, különösen olyan területeken, mint az ügyfélszolgálat.
A munkavállalók számára a nagyobb kockázatot nem az jelenti, hogy „a mesterséges intelligencia elveszi az állásodat”, hanem az, hogy „valaki, aki jól használja a mesterséges intelligenciát, elveszi az állásodat”.
A mesterséges intelligencia javítani fogja a kibertámadások és csalások hatékonyságát; a biztonság egyre fontosabbá válik.
Az Egyesült Királyságnak „meglehetősen jó esélye” van arra, hogy MI-szuperhatalommá váljon, ha magáévá teszi a mesterséges intelligenciát.

A téma nem a „pánik”, hanem az, hogy „öleld fel a változást, de légy őszinte a zavarokkal kapcsolatban”.

Miért hasznos a dot-com analógia (és hol vezet félre)

A dot-com buborékot gyakran lustán idézik fel, mintha azt jelentené, hogy „most felhajtás, később összeomlás”. A hasznosabb tanulság strukturális:

Mit épített fel a buborék

Habár sok internetes cég megszűnt, a korszak mégis a következőket építette fel:

adatközpontok
optikai hálózatok
szoftver infrastruktúra
fogyasztói magatartás az online szolgáltatásokkal kapcsolatban

Az alapjául szolgáló technológia győzött.

Amit a buborék elpusztított

Spekulatív részvényérték tartós termékekkel vagy forgalmazással nem rendelkező vállalatoknál.

Robbins „vérfürdő” koncepciója alapvetően a következő: a tőke és a vállalatok eltűnnek, de a platformváltás továbbra is megtörténik.

A Cisco nézőpontja: infrastruktúra, nem alkalmazások

A Cisco nem elsősorban „mesterséges intelligencia alkalmazásokat” gyártó cég. Olyan infrastruktúrát értékesít és épít, amely lehetővé teszi a mesterséges intelligencia működését:

hálózatépítés
biztonság
adatközpont-rendszerek

Tehát amikor a Cisco a mesterséges intelligenciáról beszél, gyakran arról a rétegről beszél, amely túléli a buborékokat.

Az alkalmazásgyártó cégek jönnek-mennek; az infrastruktúra és a disztribúció nyertesei gyakran kitartanak.

Miért válik a hálózatépítés szűk keresztmetszetté a mesterséges intelligenciában?

A nagy modelleket számos gyorsítóprogram segítségével képezik ki. Minél több chipet használsz, annál inkább korlátozza a rendszered a következők miatt:

hálózati késleltetés (milyen gyorsan tudnak a csomópontok koordinálni)
sávszélesség (mennyi adat tud mozogni)
megbízhatóság (egyetlen hiba is lelassíthatja vagy megszakíthatja a betanítási futásokat)

Ezért beszélnek a cégek az „AI-klaszterekről”, mintha szuperszámítógépek lennének. Ebben a világban a hálózatépítés nem vízvezeték-szerelés, hanem versenyelőny.

A munkahelyi szempontok: mi változik először?

Robbins az ügyfélszolgálatot olyan kategóriaként jelöli meg, ahol a vállalatoknak kevesebb emberre lehet szükségük.

Miért az ügyfélszolgálat az elsődleges célpont?

A támogatási munkafolyamatok gyakran a következőket tartalmazzák:

nagy mennyiség
ismételt kérdések
ismert irányelvek
szövegalapú bemenetek és kimenetek

Ezáltal természetes módon alkalmasak a mesterséges intelligencia általi triázsra és a részleges automatizálásra. Az első hullám általában az „eltérítés” (válaszok ember nélkül), ezt követi az „ügynöki segítségnyújtás” (emberek mesterséges intelligencia által támogatva), majd a legegyszerűbb, teljes körű esetek automatizálása.

Ez hihető, mivel az ügyfélszolgálatnak sok ilyen funkciója van:

ismétlődő kérdések
szabványos munkafolyamatok
szövegalapú interakciók

De a mélyebb lényeg a következő: a mesterséges intelligencia nem helyettesíti a „munkahelyeket”.feladatok.

Egy tipikus munkakör egy sor feladatból áll:

néhány automatizálható (tervezetkészítés, összefoglalás, rangsorolás)
néhány nem (ítélkezés, empátia, elszámoltathatóság, tárgyalás)

Tehát a munkaerőre gyakorolt hatás egyenetlen:

Azok az emberek, akik alkalmazkodnak, produktívabbá és értékesebbé válnak
Az ismétlődő feladatok által dominált szerepkörökben dolgozó emberek elmozdulási nyomással néznek szembe

„Valaki, aki jó a mesterséges intelligenciában, elveszi az állásodat” – mit kezdjünk ezzel?

Ez a sor kellemetlen, mert igaz.

Gyakorlatilag egy túlélési stratégiát javasol:

ismerkedj meg az eszközökkel korán
munkafolyamatok és ellenőrzőlisták létrehozása
válj olyan emberré, aki képes ötvözni a mesterséges intelligencia sebességét az emberi ítélőképességgel

A versenyelőny nem a promptok ismeretében rejlik, hanem abban, hogy tudjuk:

mit kérdezzek
mit kell ellenőrizni
hogy kellene kinéznie a kimenetnek
ahol a kockázat él

Biztonság: A mesterséges intelligencia hatékonyabbá teszi a csalásokat és a támadásokat

Robbins figyelmeztet, hogy a mesterséges intelligencia jobbá teszi a kibertámadásokat, és meggyőzőbbé az adathalászatot.

Ez már látszik is a következőben:

jobban megírt csaló e-mailek
hihetőbb megszemélyesítés
deepfake hang-/videóanyag csalásra

Tehát a „mesterséges intelligencia forradalommal” párhuzamos forradalom is zajlik a következőkben:

személyazonosság-ellenőrzés
csalásészlelés
biztonságos kommunikáció

A biztonság nem mellékes téma. Ez a mesterséges intelligencia elterjedésének egyik fő csatatere.

Mit jelent valójában az, hogy „a mesterséges intelligencia nagyobb, mint az internet”?

Ha levetkőzzük a retorikát, az „internetnél nagyobb” kifejezés a következőket jelentheti:

Egy másik értelmezés: az internet összekapcsolta az embereket és a rendszereket, de a legtöbb munka továbbra is megkövetelte, hogy az emberek az információkat cselekvéssé alakítsák. A mesterséges intelligencia csökkenti ezt a fordítási költséget. Ha ez igaz, a mesterséges intelligencia általános termelékenységi réteggé válik, ahogyan az elektromosság általános képességgé vált – minden szektorban látható, nem csak a „technológiában”.

A mesterséges intelligencia az információ interfészévé válik (a keresés megváltozik).
A mesterséges intelligencia a munkavégzés interfészévé válik (ügynökök a munkafolyamatokban)
A mesterséges intelligencia minden termékbe beágyazódik (a banki szolgáltatásoktól az egészségügyig)

Az internetre csatlakoztatott rendszerek. A mesterséges intelligencia megváltoztatja, hogy mire képesek ezek a rendszerek.csinálj.

Tehát az állítás az, hogy a mesterséges intelligencia nem csupán egy új alkalmazáskategória; hanem egy képességréteg, amely átírja a szoftvergazdaságtant.

Az Egyesült Királyság, mint mesterséges intelligencia szuperhatalom: a feltételek, amelyek számítanak

Robbins szerint az Egyesült Királyságnak „meglehetősen jó esélyei” vannak, ha átveszi a mesterséges intelligencia alkalmazását.

Amit az „ölelés” általában jelent politikai szempontból:

megkönnyíti a felelős kísérletezést az üzleti életben és a kormányzatban
fektessen be a készségekbe, hogy az örökbefogadás ne korlátozódjon egy szűk elitre
finanszírozza a kutatást és a kereskedelmi hasznosítást összekötő hidakat (nem csak az akadémiai munkát)
hiteles szabályozás fenntartása, amely a károkat célozza meg az innováció befagyasztása nélkül

Az Egyesült Királyságnak vannak erősségei (kutatás, tehetség, pénzügyek, erős startup kultúra), de korlátai is (számítástechnikai hozzáférés és a verseny az Egyesült Államokkal/Kínával a legjobb laboratóriumokért). A „szuperhatalom” státuszhoz vezető valószínű út nem az Egyesült Államok és Kína legyőzése méretekben, hanem versenyképes klaszterek és nagy értékű specializációk kiépítése.

A gyakorlatban a „mesterséges intelligencia alkalmazása” a következőket jelenti:

kutatási erősség + tehetséggondozási folyamatok
számítási hozzáférés (vagy partnerségek)
támogató, de realisztikus szabályozás
adaptáció a kormányzatban és az iparban

Azok az országok, amelyek korábban bevezetik, termelékenységi előnyökre tehetnek szert, és beruházásokat vonzhatnak.

Hogyan néz ki egy „egészséges” mesterséges intelligencia kiépítés

Egy buborék-narratíva lebilincselő lehet, de az is lehetséges, hogy egyszerre legyen benne felhajtás és valódi előrelépés.

Az egészségesebb felépítés általában a következőket mutatja:

egyértelmű ROI használati esetek (mérhető költségcsökkentés vagy bevételnövekedés)
következetes telepítés a munkafolyamatokban (nem csak demókban)
a biztonsági gyakorlatok fejlesztése (monitoring, értékelések, red-teaming)
szabványok és platformok körüli konszolidáció

Ez különbözik egy habos piactól, ahol a legnagyobb érték a bejelentésekben és az adománygyűjtésben rejlik.

Mire figyeljünk legközelebb (valódi buborék jelei vs. egészséges felhalmozódás)

Ha ez egy buborék, akkor a következőkre számíthat:

Tömegesedés az alkalmazásokban
Sok hasonló termék verseng a vékony differenciálás alapján.
Marginális nyomás
A vállalatok rengeteget költenek számítástechnikára anélkül, hogy egyértelmű bevételi megtérülést tapasztalnának.
Konszolidáció
Az erősebb játékosok megszerzik a gyengébbeket, vagy túlélik őket.
Infrastruktúra-győztesek
A hálózati, chip-, felhő- és biztonsági szolgáltatók profitálnak, függetlenül attól, hogy melyik alkalmazás nyer.
Szabályozási sokk
Egy nagyobb incidens (csalás, deepfake, modellhiba) felgyorsíthatja a gazdaságot megváltoztató szabályokat.

Gyakorlati tanácsok: hogyan álljunk az átmenet győztes oldalán

Magánszemélyek számára:

Tanuld meg, hogyan használd a mesterséges intelligencia eszközeit a saját területeden (ne csak általános kérdéseket)
alakíts ki ellenőrzési szokásokat (miben bízol meg, hogyan ellenőrized?)
olyan feladatokra összpontosítson, ahol az emberek továbbra is felelősséggel tartoznak: ítélőképesség, kapcsolatok, stratégia, biztonság

Szervezetek számára:

mérhető használati esetekkel kezdjünk (támogatás, analitika, kódáttekintés)
korán fektessen be a biztonságba és a csalás elleni védelembe
A mesterséges intelligenciát folyamatváltozásként, ne pedig „eszközbevezetésként” kezeljük

A lényeg

Robbins üzenete nem mesterséges intelligencia ellenes. Realisztikus diagnózist ad a platformátmenetekről:

a technológia átalakítja a munkát és a biztonságot
a befektetési ciklus túlhevült
sok cég fog csődbe menni

Ha építkezel vagy befektetsz, a hosszú távú nyertesek azok lesznek, akik a mesterséges intelligenciát tartós disztribúcióvá, megbízható termékekké és mérhető értékké alakítják – nem csak nagyobb demókká.

Lényeg (egy mondat)

A mesterséges intelligencia egy valódi platformváltást jelent, de a piac buborékként viselkedik; a nyertesek azok a vállalatok lesznek, amelyek a mesterséges intelligenciát megbízható, mérhető értékké alakítják, miközben túlélik a válságot.

Források

BBC Hírek (Technológia):https://www.bbc.com/news/articles/cr57p2ve8glo?at_medium=RSS&at_campaign=rss

Document Title
Cisco CEO warns the AI boom looks like a bubble — but says AI will be bigger than the internet	A Cisco vezérigazgatója figyelmeztet, hogy a mesterséges intelligencia fellendülése buboréknak tűnik – de azt mondja, hogy a mesterséges intelligencia nagyobb lesz, mint az internet

Cisco CEO Chuck Robbins says AI will be bigger than the internet but today’s market is probably a bubble. Here’s what that means for jobs, security and investors.	Chuck Robbins, a Cisco vezérigazgatója szerint a mesterséges intelligencia nagyobb lesz, mint az internet, de a mai piac valószínűleg egy buborék. Íme, mit jelent ez a munkahelyek, a biztonság és a befektetők számára.
Title Attribute
oEmbed (JSON)
oEmbed (XML)
JSON
View all posts by Admin	Az Admin összes bejegyzésének megtekintése
TikTok US: when outages look like censorship (and why trust breaks fast)	TikTok US: amikor a kimaradások cenzúrának tűnnek (és miért omlik össze gyorsan a bizalom)
Iran’s internet returns in fragments: how ‘rationed connectivity’ actually works	Irán internete töredékesen tér vissza: hogyan működik valójában a „korlátozott kapcsolat”?
Page Content
Cisco CEO warns the AI boom looks like a bubble — but says AI will be bigger than the internet	A Cisco vezérigazgatója figyelmeztet, hogy a mesterséges intelligencia fellendülése buboréknak tűnik – de azt mondja, hogy a mesterséges intelligencia nagyobb lesz, mint az internet
Nature
Climate
Cisco CEO on the AI ‘bubble’: why the crash can still leave winners	A Cisco vezérigazgatója a mesterséges intelligencia „buborékáról”: miért hagyhat a krach még mindig nyerteseket
/
Technology
/ By
Admin
Summary:
Cisco CEO Chuck Robbins says AI could be	Chuck Robbins, a Cisco vezérigazgatója szerint a mesterséges intelligencia lehet a megoldás.
bigger than the internet
, but he expects a painful shakeout first—“winners will emerge, and there’ll be carnage along the way.” That’s not a throwaway quote. Robbins lived through the dot‑com boom as Cisco became the most valuable company in the world in 2000, then lost roughly 80% of its value when the bubble burst.	, de először egy fájdalmas összeomlásra számít – „ki fognak derülni a győztesek, és lesz majd vérontás az út során.” Ez nem egy eldobott idézet. Robbins átélte a dot-com fellendülést, amikor a Cisco 2000-ben a világ legértékesebb vállalatává vált, majd értékének nagyjából 80%-át elvesztette, amikor a buborék kipukkadt.
The core message is nuanced: AI is real and transformative, but today’s investment cycle is overheated, and not every company (or job role) survives the transition.	A fő üzenet árnyalt: a mesterséges intelligencia valós és transzformatív, de a mai befektetési ciklus túlfűtött, és nem minden vállalat (vagy munkakör) éli túl az átmenetet.
What Robbins is actually saying (not the headline version)	Amit Robbins valójában mond (nem a címben szereplő verzió)
From the report:
AI will “change everything” and may be bigger than the internet.	A mesterséges intelligencia „mindent megváltoztat”, és nagyobb lehet, mint az internet.
The current market is “probably” a bubble.	A jelenlegi piac „valószínűleg” egy buborék.
Some companies “won’t make it.”	Néhány cég „nem fog sikerülni”.
Some jobs will change or be eliminated, especially in areas like customer service.	Néhány munkakör megváltozik vagy megszűnik, különösen olyan területeken, mint az ügyfélszolgálat.
The bigger risk for workers is not “AI taking your job,” but “someone using AI well taking your job.”	A munkavállalók számára a nagyobb kockázatot nem az jelenti, hogy „a mesterséges intelligencia elveszi az állásodat”, hanem az, hogy „valaki, aki jól használja a mesterséges intelligenciát, elveszi az állásodat”.
AI will improve cyber attacks and scams; security becomes more important.	A mesterséges intelligencia javítani fogja a kibertámadások és csalások hatékonyságát; a biztonság egyre fontosabbá válik.
The UK has “pretty good odds” of becoming an AI superpower if it embraces AI.	Az Egyesült Királyságnak „meglehetősen jó esélye” van arra, hogy MI-szuperhatalommá váljon, ha magáévá teszi a mesterséges intelligenciát.
The theme is not “panic.” It’s “embrace the shift, but be honest about disruption.”	A téma nem a „pánik”, hanem az, hogy „öleld fel a változást, de légy őszinte a zavarokkal kapcsolatban”.
Why the dot-com analogy is useful (and where it misleads)	Miért hasznos a dot-com analógia (és hol vezet félre)
The dot‑com bubble is often invoked lazily, as if it means “hype now, crash later.” The more useful lesson is structural:	A dot-com buborékot gyakran lustán idézik fel, mintha azt jelentené, hogy „most felhajtás, később összeomlás”. A hasznosabb tanulság strukturális:
What the bubble built
Even though many internet companies died, the era built:	Habár sok internetes cég megszűnt, a korszak mégis a következőket építette fel:
data centres
fibre networks
software infrastructure
consumer behaviours around online services	fogyasztói magatartás az online szolgáltatásokkal kapcsolatban
The underlying technology won.	Az alapjául szolgáló technológia győzött.
What the bubble destroyed
Speculative equity value in companies without durable products or distribution.	Spekulatív részvényérték tartós termékekkel vagy forgalmazással nem rendelkező vállalatoknál.
Robbins’ “carnage” framing is basically that: capital and companies get wiped out, but the platform shift still happens.	Robbins „vérfürdő” koncepciója alapvetően a következő: a tőke és a vállalatok eltűnnek, de a platformváltás továbbra is megtörténik.
Cisco’s vantage point: infrastructure, not apps	A Cisco nézőpontja: infrastruktúra, nem alkalmazások
Cisco is not primarily an “AI app” company. It sells and builds infrastructure that enables AI to run:	A Cisco nem elsősorban „mesterséges intelligencia alkalmazásokat” gyártó cég. Olyan infrastruktúrát értékesít és épít, amely lehetővé teszi a mesterséges intelligencia működését:
networking
security
data centre systems
So when Cisco talks about AI, it’s often speaking from the layer that survives bubbles.	Tehát amikor a Cisco a mesterséges intelligenciáról beszél, gyakran arról a rétegről beszél, amely túléli a buborékokat.
App companies come and go; infrastructure and distribution winners often persist.	Az alkalmazásgyártó cégek jönnek-mennek; az infrastruktúra és a disztribúció nyertesei gyakran kitartanak.
Why networking becomes a bottleneck in AI	Miért válik a hálózatépítés szűk keresztmetszetté a mesterséges intelligenciában?
Large models are trained across many accelerators. The more chips you use, the more your system becomes limited by:	A nagy modelleket számos gyorsítóprogram segítségével képezik ki. Minél több chipet használsz, annál inkább korlátozza a rendszered a következők miatt:
network latency (how fast nodes can coordinate)	hálózati késleltetés (milyen gyorsan tudnak a csomópontok koordinálni)
bandwidth (how much data can move)	sávszélesség (mennyi adat tud mozogni)
reliability (a single failure can slow or interrupt training runs)	megbízhatóság (egyetlen hiba is lelassíthatja vagy megszakíthatja a betanítási futásokat)
That’s why companies talk about “AI clusters” like they’re supercomputers. In that world, networking isn’t plumbing—it’s a competitive differentiator.	Ezért beszélnek a cégek az „AI-klaszterekről”, mintha szuperszámítógépek lennének. Ebben a világban a hálózatépítés nem vízvezeték-szerelés, hanem versenyelőny.
The jobs angle: what changes first	A munkahelyi szempontok: mi változik először?
Robbins points to customer service as a category where companies may need fewer people.	Robbins az ügyfélszolgálatot olyan kategóriaként jelöli meg, ahol a vállalatoknak kevesebb emberre lehet szükségük.
Why customer service is the first target	Miért az ügyfélszolgálat az elsődleges célpont?
Support workflows often have:	A támogatási munkafolyamatok gyakran a következőket tartalmazzák:
high volume
repeated questions
known policy rules
text-based inputs and outputs	szövegalapú bemenetek és kimenetek
That makes them a natural fit for AI triage and partial automation. The first wave is usually “deflection” (answers without a human), followed by “agent assist” (humans supported by AI), and then automation of the easiest end-to-end cases.	Ezáltal természetes módon alkalmasak a mesterséges intelligencia általi triázsra és a részleges automatizálásra. Az első hullám általában az „eltérítés” (válaszok ember nélkül), ezt követi az „ügynöki segítségnyújtás” (emberek mesterséges intelligencia által támogatva), majd a legegyszerűbb, teljes körű esetek automatizálása.
That’s plausible because customer support has many:	Ez hihető, mivel az ügyfélszolgálatnak sok ilyen funkciója van:
repetitive questions
standard workflows
text-based interactions
But the deeper point is: AI doesn’t replace “jobs.” It replaces	De a mélyebb lényeg a következő: a mesterséges intelligencia nem helyettesíti a „munkahelyeket”.
tasks
.
A typical job is a bundle of tasks:	Egy tipikus munkakör egy sor feladatból áll:
some automatable (drafting, summarising, triage)	néhány automatizálható (tervezetkészítés, összefoglalás, rangsorolás)
some not (judgement, empathy, accountability, negotiation)	néhány nem (ítélkezés, empátia, elszámoltathatóság, tárgyalás)
So the workforce impact is uneven:	Tehát a munkaerőre gyakorolt hatás egyenetlen:
people who adapt become more productive and more valuable	Azok az emberek, akik alkalmazkodnak, produktívabbá és értékesebbé válnak
people in roles dominated by repeatable tasks face displacement pressure	Az ismétlődő feladatok által dominált szerepkörökben dolgozó emberek elmozdulási nyomással néznek szembe
“Someone good at AI will take your job” — what to do with that	„Valaki, aki jó a mesterséges intelligenciában, elveszi az állásodat” – mit kezdjünk ezzel?
This line is uncomfortable because it’s true.	Ez a sor kellemetlen, mert igaz.
In practical terms, it suggests a survival strategy:	Gyakorlatilag egy túlélési stratégiát javasol:
learn the tools early	ismerkedj meg az eszközökkel korán
build workflows and checklists	munkafolyamatok és ellenőrzőlisták létrehozása
become the person who can combine AI speed with human judgement	válj olyan emberré, aki képes ötvözni a mesterséges intelligencia sebességét az emberi ítélőképességgel
The competitive advantage is not knowing prompts—it’s knowing:	A versenyelőny nem a promptok ismeretében rejlik, hanem abban, hogy tudjuk:
what to ask
what to verify
what the output should look like	hogy kellene kinéznie a kimenetnek
where the risk lives
Security: AI makes scams and attacks better	Biztonság: A mesterséges intelligencia hatékonyabbá teszi a csalásokat és a támadásokat
Robbins warns that AI will make cyber attacks better and phishing more convincing.	Robbins figyelmeztet, hogy a mesterséges intelligencia jobbá teszi a kibertámadásokat, és meggyőzőbbé az adathalászatot.
That’s already visible in:	Ez már látszik is a következőben:
better-written scam emails
more believable impersonation
deepfake audio/video used for fraud	deepfake hang-/videóanyag csalásra
So the “AI revolution” has a parallel revolution in:	Tehát a „mesterséges intelligencia forradalommal” párhuzamos forradalom is zajlik a következőkben:
identity verification	személyazonosság-ellenőrzés
fraud detection
secure communications
Security is not a side topic. It’s one of the primary battlegrounds of AI adoption.	A biztonság nem mellékes téma. Ez a mesterséges intelligencia elterjedésének egyik fő csatatere.
What does “AI bigger than the internet” actually mean?	Mit jelent valójában az, hogy „a mesterséges intelligencia nagyobb, mint az internet”?
If you strip away rhetoric, “bigger than the internet” could mean:	Ha levetkőzzük a retorikát, az „internetnél nagyobb” kifejezés a következőket jelentheti:
Another interpretation: the internet connected people and systems, but most work still required humans to translate information into action. AI reduces that translation cost. If that’s true, AI becomes a general productivity layer the way electricity became a general capability—visible in every sector, not just “tech.”	Egy másik értelmezés: az internet összekapcsolta az embereket és a rendszereket, de a legtöbb munka továbbra is megkövetelte, hogy az emberek az információkat cselekvéssé alakítsák. A mesterséges intelligencia csökkenti ezt a fordítási költséget. Ha ez igaz, a mesterséges intelligencia általános termelékenységi réteggé válik, ahogyan az elektromosság általános képességgé vált – minden szektorban látható, nem csak a „technológiában”.
AI becomes the interface to information (search changes)	A mesterséges intelligencia az információ interfészévé válik (a keresés megváltozik).
AI becomes the interface to work (agents in workflows)	A mesterséges intelligencia a munkavégzés interfészévé válik (ügynökök a munkafolyamatokban)
AI becomes embedded in every product (from banking to healthcare)	A mesterséges intelligencia minden termékbe beágyazódik (a banki szolgáltatásoktól az egészségügyig)
The internet connected systems. AI changes what those systems can	Az internetre csatlakoztatott rendszerek. A mesterséges intelligencia megváltoztatja, hogy mire képesek ezek a rendszerek.
do
So the claim is that AI isn’t merely a new app category; it’s a capability layer that rewrites software economics.	Tehát az állítás az, hogy a mesterséges intelligencia nem csupán egy új alkalmazáskategória; hanem egy képességréteg, amely átírja a szoftvergazdaságtant.
The UK as an AI superpower: conditions that matter	Az Egyesült Királyság, mint mesterséges intelligencia szuperhatalom: a feltételek, amelyek számítanak
Robbins says the UK has “pretty good odds” if it embraces AI.	Robbins szerint az Egyesült Királyságnak „meglehetősen jó esélyei” vannak, ha átveszi a mesterséges intelligencia alkalmazását.
What “embrace” usually means in policy terms:	Amit az „ölelés” általában jelent politikai szempontból:
make it easy for responsible experimentation to happen in business and government	megkönnyíti a felelős kísérletezést az üzleti életben és a kormányzatban
invest in skills so adoption isn’t limited to a small elite	fektessen be a készségekbe, hogy az örökbefogadás ne korlátozódjon egy szűk elitre
fund research and commercialisation bridges (not just academic work)	finanszírozza a kutatást és a kereskedelmi hasznosítást összekötő hidakat (nem csak az akadémiai munkát)
maintain credible regulation that targets harms without freezing innovation	hiteles szabályozás fenntartása, amely a károkat célozza meg az innováció befagyasztása nélkül
The UK has strengths (research, talent, finance, a strong startup culture) but also constraints (compute access and competition with the US/China for top labs). The likely path to “superpower” status is not beating the US and China at scale, but building competitive clusters and high-value specialisations.	Az Egyesült Királyságnak vannak erősségei (kutatás, tehetség, pénzügyek, erős startup kultúra), de korlátai is (számítástechnikai hozzáférés és a verseny az Egyesült Államokkal/Kínával a legjobb laboratóriumokért). A „szuperhatalom” státuszhoz vezető valószínű út nem az Egyesült Államok és Kína legyőzése méretekben, hanem versenyképes klaszterek és nagy értékű specializációk kiépítése.
In practice, “embrace AI” means:	A gyakorlatban a „mesterséges intelligencia alkalmazása” a következőket jelenti:
research strength + talent pipelines	kutatási erősség + tehetséggondozási folyamatok
compute access (or partnerships)	számítási hozzáférés (vagy partnerségek)
supportive but realistic regulation	támogató, de realisztikus szabályozás
adoption in government and industry	adaptáció a kormányzatban és az iparban
Countries that adopt earlier may gain productivity advantages and attract investment.	Azok az országok, amelyek korábban bevezetik, termelékenységi előnyökre tehetnek szert, és beruházásokat vonzhatnak.
What a “healthy” AI buildout looks like	Hogyan néz ki egy „egészséges” mesterséges intelligencia kiépítés
A bubble narrative is compelling, but it’s also possible to have both hype and real progress at once.	Egy buborék-narratíva lebilincselő lehet, de az is lehetséges, hogy egyszerre legyen benne felhajtás és valódi előrelépés.
A healthier buildout tends to show:	Az egészségesebb felépítés általában a következőket mutatja:
clear ROI use cases (cost reduction or revenue lift you can measure)	egyértelmű ROI használati esetek (mérhető költségcsökkentés vagy bevételnövekedés)
consistent deployment in workflows (not just demos)	következetes telepítés a munkafolyamatokban (nem csak demókban)
improving safety practices (monitoring, evals, red-teaming)	a biztonsági gyakorlatok fejlesztése (monitoring, értékelések, red-teaming)
consolidation around standards and platforms	szabványok és platformok körüli konszolidáció
That’s different from a frothy market where most value is in announcements and fundraising.	Ez különbözik egy habos piactól, ahol a legnagyobb érték a bejelentésekben és az adománygyűjtésben rejlik.
What to watch next (signals of a real bubble vs a healthy buildout)	Mire figyeljünk legközelebb (valódi buborék jelei vs. egészséges felhalmozódás)
If this is a bubble, you should expect:	Ha ez egy buborék, akkor a következőkre számíthat:
Crowding in apps	Tömegesedés az alkalmazásokban
Many similar products competing on thin differentiation.	Sok hasonló termék verseng a vékony differenciálás alapján.
Margin pressure
Companies spending heavily on compute without clear revenue payback.	A vállalatok rengeteget költenek számítástechnikára anélkül, hogy egyértelmű bevételi megtérülést tapasztalnának.
Consolidation
Stronger players acquiring or outlasting weaker ones.	Az erősebb játékosok megszerzik a gyengébbeket, vagy túlélik őket.
Infrastructure winners
Network, chip, cloud, and security providers benefiting regardless of which apps win.	A hálózati, chip-, felhő- és biztonsági szolgáltatók profitálnak, függetlenül attól, hogy melyik alkalmazás nyer.
Regulatory shock
A major incident (fraud, deepfakes, model misuse) can accelerate rules that change economics.	Egy nagyobb incidens (csalás, deepfake, modellhiba) felgyorsíthatja a gazdaságot megváltoztató szabályokat.
Practical advice: how to be on the winning side of the transition	Gyakorlati tanácsok: hogyan álljunk az átmenet győztes oldalán
For individuals:
learn how to use AI tools in your domain (not just generic prompting)	Tanuld meg, hogyan használd a mesterséges intelligencia eszközeit a saját területeden (ne csak általános kérdéseket)
build verification habits (what do you trust, how do you check it?)	alakíts ki ellenőrzési szokásokat (miben bízol meg, hogyan ellenőrized?)
focus on tasks where humans are still accountable: judgement, relationships, strategy, safety	olyan feladatokra összpontosítson, ahol az emberek továbbra is felelősséggel tartoznak: ítélőképesség, kapcsolatok, stratégia, biztonság
For organisations:
start with measurable use cases (support, analytics, code review)	mérhető használati esetekkel kezdjünk (támogatás, analitika, kódáttekintés)
invest in security and fraud defence early	korán fektessen be a biztonságba és a csalás elleni védelembe
treat AI as a process change, not a “tool rollout”	A mesterséges intelligenciát folyamatváltozásként, ne pedig „eszközbevezetésként” kezeljük
Bottom line
Robbins’ message is not anti-AI. It’s a realistic diagnosis of platform transitions:	Robbins üzenete nem mesterséges intelligencia ellenes. Realisztikus diagnózist ad a platformátmenetekről:
the technology will reshape work and security	a technológia átalakítja a munkát és a biztonságot
the investment cycle is overheated	a befektetési ciklus túlhevült
many firms will fail
If you’re building or investing, the long-run winners will be those who turn AI into durable distribution, trusted products, and measurable value—not just bigger demos.	Ha építkezel vagy befektetsz, a hosszú távú nyertesek azok lesznek, akik a mesterséges intelligenciát tartós disztribúcióvá, megbízható termékekké és mérhető értékké alakítják – nem csak nagyobb demókká.
Bottom line (one sentence)
AI is a real platform shift, but the market is behaving like a bubble; the winners will be the companies that turn AI into trusted, measurable value while surviving the shakeout.	A mesterséges intelligencia egy valódi platformváltást jelent, de a piac buborékként viselkedik; a nyertesek azok a vállalatok lesznek, amelyek a mesterséges intelligenciát megbízható, mérhető értékké alakítják, miközben túlélik a válságot.
Sources
BBC News (Technology):
https://www.bbc.com/news/articles/cr57p2ve8glo?at_medium=RSS&at_campaign=rss	https://www.bbc.com/news/articles/cr57p2ve8glo?at_medium=RSS&at_campaign=rss
←
Previous Post
Next Post
→
oEmbed (JSON)
oEmbed (XML)
JSON
View all posts by Admin	Az Admin összes bejegyzésének megtekintése
TikTok US: when outages look like censorship (and why trust breaks fast)	TikTok US: amikor a kimaradások cenzúrának tűnnek (és miért omlik össze gyorsan a bizalom)
Iran’s internet returns in fragments: how ‘rationed connectivity’ actually works	Irán internete töredékesen tér vissza: hogyan működik valójában a „korlátozott kapcsolat”?
Cisco CEO Chuck Robbins says AI will be bigger than the internet but today’s market is probably a bubble. Here’s what that means for jobs, security and investors.	Chuck Robbins, a Cisco vezérigazgatója szerint a mesterséges intelligencia nagyobb lesz, mint az internet, de a mai piac valószínűleg egy buborék. Íme, mit jelent ez a munkahelyek, a biztonság és a befektetők számára.

Document Title

Cisco CEO warns the AI boom looks like a bubble — but says AI will be bigger than the internet

Cisco CEO Chuck Robbins says AI will be bigger than the internet but today’s market is probably a bubble. Here’s what that means for jobs, security and investors.

Title Attribute

oEmbed (JSON)

oEmbed (XML)

JSON

View all posts by Admin

TikTok US: when outages look like censorship (and why trust breaks fast)

Iran’s internet returns in fragments: how ‘rationed connectivity’ actually works

Page Content

Cisco CEO warns the AI boom looks like a bubble — but says AI will be bigger than the internet

Nature

Climate

Cisco CEO on the AI ‘bubble’: why the crash can still leave winners

Technology

/ By

Admin

Summary:

Cisco CEO Chuck Robbins says AI could be

bigger than the internet

, but he expects a painful shakeout first—“winners will emerge, and there’ll be carnage along the way.” That’s not a throwaway quote. Robbins lived through the dot‑com boom as Cisco became the most valuable company in the world in 2000, then lost roughly 80% of its value when the bubble burst.

The core message is nuanced: AI is real and transformative, but today’s investment cycle is overheated, and not every company (or job role) survives the transition.

What Robbins is actually saying (not the headline version)

From the report:

AI will “change everything” and may be bigger than the internet.

The current market is “probably” a bubble.

Some companies “won’t make it.”

Some jobs will change or be eliminated, especially in areas like customer service.

The bigger risk for workers is not “AI taking your job,” but “someone using AI well taking your job.”

AI will improve cyber attacks and scams; security becomes more important.

The UK has “pretty good odds” of becoming an AI superpower if it embraces AI.

The theme is not “panic.” It’s “embrace the shift, but be honest about disruption.”

Why the dot-com analogy is useful (and where it misleads)

The dot‑com bubble is often invoked lazily, as if it means “hype now, crash later.” The more useful lesson is structural:

What the bubble built

Even though many internet companies died, the era built:

data centres

fibre networks

software infrastructure

consumer behaviours around online services

The underlying technology won.

What the bubble destroyed

Speculative equity value in companies without durable products or distribution.

Robbins’ “carnage” framing is basically that: capital and companies get wiped out, but the platform shift still happens.

Cisco’s vantage point: infrastructure, not apps

Cisco is not primarily an “AI app” company. It sells and builds infrastructure that enables AI to run:

networking

security

data centre systems

So when Cisco talks about AI, it’s often speaking from the layer that survives bubbles.

App companies come and go; infrastructure and distribution winners often persist.

Why networking becomes a bottleneck in AI

Large models are trained across many accelerators. The more chips you use, the more your system becomes limited by:

network latency (how fast nodes can coordinate)

bandwidth (how much data can move)

reliability (a single failure can slow or interrupt training runs)

That’s why companies talk about “AI clusters” like they’re supercomputers. In that world, networking isn’t plumbing—it’s a competitive differentiator.

The jobs angle: what changes first

Robbins points to customer service as a category where companies may need fewer people.

Why customer service is the first target

Support workflows often have:

high volume

repeated questions

known policy rules

text-based inputs and outputs

That makes them a natural fit for AI triage and partial automation. The first wave is usually “deflection” (answers without a human), followed by “agent assist” (humans supported by AI), and then automation of the easiest end-to-end cases.

That’s plausible because customer support has many:

repetitive questions

standard workflows

text-based interactions

But the deeper point is: AI doesn’t replace “jobs.” It replaces

tasks

A typical job is a bundle of tasks:

some automatable (drafting, summarising, triage)

some not (judgement, empathy, accountability, negotiation)

So the workforce impact is uneven:

people who adapt become more productive and more valuable

people in roles dominated by repeatable tasks face displacement pressure

“Someone good at AI will take your job” — what to do with that

This line is uncomfortable because it’s true.

In practical terms, it suggests a survival strategy:

learn the tools early

build workflows and checklists

become the person who can combine AI speed with human judgement

The competitive advantage is not knowing prompts—it’s knowing:

what to ask

what to verify

what the output should look like

where the risk lives

Security: AI makes scams and attacks better

Robbins warns that AI will make cyber attacks better and phishing more convincing.

That’s already visible in:

better-written scam emails

more believable impersonation

deepfake audio/video used for fraud

So the “AI revolution” has a parallel revolution in:

identity verification

fraud detection

secure communications

Security is not a side topic. It’s one of the primary battlegrounds of AI adoption.

What does “AI bigger than the internet” actually mean?

If you strip away rhetoric, “bigger than the internet” could mean:

Another interpretation: the internet connected people and systems, but most work still required humans to translate information into action. AI reduces that translation cost. If that’s true, AI becomes a general productivity layer the way electricity became a general capability—visible in every sector, not just “tech.”

AI becomes the interface to information (search changes)

AI becomes the interface to work (agents in workflows)

AI becomes embedded in every product (from banking to healthcare)

The internet connected systems. AI changes what those systems can

So the claim is that AI isn’t merely a new app category; it’s a capability layer that rewrites software economics.

The UK as an AI superpower: conditions that matter

Robbins says the UK has “pretty good odds” if it embraces AI.

What “embrace” usually means in policy terms:

make it easy for responsible experimentation to happen in business and government

invest in skills so adoption isn’t limited to a small elite

fund research and commercialisation bridges (not just academic work)

maintain credible regulation that targets harms without freezing innovation

The UK has strengths (research, talent, finance, a strong startup culture) but also constraints (compute access and competition with the US/China for top labs). The likely path to “superpower” status is not beating the US and China at scale, but building competitive clusters and high-value specialisations.

In practice, “embrace AI” means:

research strength + talent pipelines

compute access (or partnerships)

supportive but realistic regulation

adoption in government and industry

Countries that adopt earlier may gain productivity advantages and attract investment.

What a “healthy” AI buildout looks like

A bubble narrative is compelling, but it’s also possible to have both hype and real progress at once.

A healthier buildout tends to show:

clear ROI use cases (cost reduction or revenue lift you can measure)

consistent deployment in workflows (not just demos)

improving safety practices (monitoring, evals, red-teaming)

consolidation around standards and platforms

That’s different from a frothy market where most value is in announcements and fundraising.

What to watch next (signals of a real bubble vs a healthy buildout)

If this is a bubble, you should expect:

Crowding in apps

Many similar products competing on thin differentiation.

Margin pressure

Companies spending heavily on compute without clear revenue payback.

Consolidation

Stronger players acquiring or outlasting weaker ones.

Infrastructure winners

Network, chip, cloud, and security providers benefiting regardless of which apps win.

Regulatory shock

A major incident (fraud, deepfakes, model misuse) can accelerate rules that change economics.

Practical advice: how to be on the winning side of the transition

For individuals:

learn how to use AI tools in your domain (not just generic prompting)

build verification habits (what do you trust, how do you check it?)

focus on tasks where humans are still accountable: judgement, relationships, strategy, safety

For organisations:

start with measurable use cases (support, analytics, code review)

invest in security and fraud defence early

treat AI as a process change, not a “tool rollout”

Bottom line

Robbins’ message is not anti-AI. It’s a realistic diagnosis of platform transitions:

the technology will reshape work and security

the investment cycle is overheated

many firms will fail

If you’re building or investing, the long-run winners will be those who turn AI into durable distribution, trusted products, and measurable value—not just bigger demos.

Bottom line (one sentence)

AI is a real platform shift, but the market is behaving like a bubble; the winners will be the companies that turn AI into trusted, measurable value while surviving the shakeout.

Sources

BBC News (Technology):

https://www.bbc.com/news/articles/cr57p2ve8glo?at_medium=RSS&at_campaign=rss

←

→

oEmbed (JSON)

oEmbed (XML)

JSON

View all posts by Admin

TikTok US: when outages look like censorship (and why trust breaks fast)

Iran’s internet returns in fragments: how ‘rationed connectivity’ actually works

Cisco CEO Chuck Robbins says AI will be bigger than the internet but today’s market is probably a bubble. Here’s what that means for jobs, security and investors.

Document Title
Page not found - Florin.blog	Az oldal nem található - Florin.blog
Image Alt
Florin.blog
Title Attribute
Florin.blog » Feed
RSD
Skip to content
Placeholder Attribute
Search...
Page Content
Page not found - Florin.blog	Az oldal nem található - Florin.blog
Skip to content
Home
Blog
Garden Decor
Indoor
Main Menu
This page doesn't seem to exist.	Úgy tűnik, ez az oldal nem létezik.
It looks like the link pointing here was faulty. Maybe try searching?	Úgy tűnik, hogy az ide mutató link hibás volt. Talán próbáld meg keresni?
Search for:
Search
Quick Links
Outdoors
About
Contact
Explore
Bestsellers
Hot deals
Best of The Year
Featured
Gift Cards
Help
Privacy Policy
Disclaimer
: As an Amazon Associate, we earn from qualifying purchases — at no extra cost to you.	Amazon partnerként jutalékot kapunk a jogosult vásárlások után – Önnek ez semmilyen többletköltséget nem jelent.
Florin.blog
Florin.blog » Feed
RSD
Search...

Document Title

Page not found - Florin.blog

Image Alt

Florin.blog

Title Attribute

Florin.blog » Feed

RSD

Placeholder Attribute

Search...

Page Content

Page not found - Florin.blog

Home

Blog

Garden Decor

Indoor

Main Menu

This page doesn't seem to exist.

It looks like the link pointing here was faulty. Maybe try searching?

Search for:

Quick Links

Outdoors

About

Contact

Explore

Bestsellers

Hot deals

Best of The Year

Featured

Gift Cards

Help

Disclaimer

: As an Amazon Associate, we earn from qualifying purchases — at no extra cost to you.

Florin.blog

Florin.blog » Feed

RSD

Search...