„Cisco“ generalinis direktorius perspėja, kad dirbtinio intelekto bumas atrodo kaip burbulas, tačiau teigia, kad dirbtinis intelektas bus didesnis nei internetas

Santrauka:„Cisco“ generalinis direktorius Chuckas Robbinsas teigia, kad dirbtinis intelektas galėtų būtididesnis nei internetas, tačiau jis tikisi skausmingo perversmo – „apsiris nugalėtojai, o pakeliui bus skerdynių“. Tai ne vienkartinė citata. Robbinsas išgyveno dot-com bumą, kai „Cisco“ 2000 m. tapo vertingiausia pasaulyje bendrove, o vėliau, sprogus burbului, prarado maždaug 80 % savo vertės.

Pagrindinė žinutė yra subtili: dirbtinis intelektas yra realus ir transformuojantis, tačiau šiandieninis investavimo ciklas yra perkaitęs, ir ne kiekviena įmonė (ar pareigybė) išgyvena šį perėjimą.

Ką Robbinsas iš tikrųjų sako (ne antraštės versija)

Iš ataskaitos:

Dirbtinis intelektas „pakeis viską“ ir gali būti didesnis už internetą.
Dabartinė rinka „tikriausiai“ yra burbulas.
Kai kurios įmonės „neišsipildys“.
Kai kurios darbo vietos pasikeis arba bus panaikintos, ypač tokiose srityse kaip klientų aptarnavimas.
Didesnė rizika darbuotojams yra ne tai, kad „DI atima jūsų darbą“, o tai, kad „kažkas, gerai naudojantis DI, atima jūsų darbą“.
Dirbtinis intelektas pagerins kibernetines atakas ir sukčiavimo atvejus; saugumas tampa svarbesnis.
JK turi „gana geras galimybes“ tapti dirbtinio intelekto supervalstybe, jei priims dirbtinį intelektą.

Tema nėra „panika“. Ji yra „priimkite pokyčius, bet būkite sąžiningi dėl sutrikimų“.

Kodėl dot-com analogija yra naudinga (ir kur ji klaidina)

„Dot-com“ burbulo sąvoka dažnai minima tingiai, tarsi tai reikštų „dabar ažiotažas, vėliau krachas“. Naudingesnė pamoka yra struktūrinė:

Ką sukūrė burbulas

Nors daugelis interneto bendrovių žlugo, era sukūrė:

duomenų centrai
šviesolaidiniai tinklai
programinės įrangos infrastruktūra
vartotojų elgsena, susijusi su internetinėmis paslaugomis

Pagrindinė technologija laimėjo.

Ką sunaikino burbulas

Spekuliacinė akcijų vertė įmonėse, neturinčiose ilgalaikių produktų ar platinimo.

Robbinso „skerdynių“ samprata iš esmės tokia: kapitalas ir įmonės sunaikinami, bet platformos pokyčiai vis tiek vyksta.

„Cisco“ požiūris: infrastruktūra, o ne programos

„Cisco“ nėra pirmiausia „dirbtinio intelekto programėlių“ įmonė. Ji parduoda ir kuria infrastruktūrą, leidžiančią dirbtiniam intelektui veikti:

tinklaveika
saugumas
duomenų centrų sistemos

Taigi, kai „Cisco“ kalba apie dirbtinį intelektą, ji dažnai kalba iš to lygio, kuris išgyvena burbulus.

Programėlių įmonės ateina ir išeina; infrastruktūros ir platinimo nugalėtojai dažnai išlieka.

Kodėl tinklai tampa dirbtinio intelekto kliūtimi

Dideli modeliai apmokomi naudojant daugybę greitintuvų. Kuo daugiau lustų naudojate, tuo labiau jūsų sistema tampa ribojama dėl:

tinklo delsa (kaip greitai mazgai gali koordinuoti savo veiklą)
pralaidumas (kiek duomenų gali būti perkelta)
patikimumas (vienas gedimas gali sulėtinti arba nutraukti mokymo procesus)

Štai kodėl įmonės kalba apie „DI klasterius“ taip, lyg tai būtų superkompiuteriai. Tokiame pasaulyje tinklai nėra santechnika – tai konkurencinis diferenciacijos veiksnys.

Darbo aspektas: kas keičiasi pirmiausia

Robbinsas nurodo klientų aptarnavimą kaip kategoriją, kurioje įmonėms gali reikėti mažiau žmonių.

Kodėl klientų aptarnavimas yra pirmasis taikinys

Palaikymo darbo eigos dažnai turi:

didelis tūris
pakartotiniai klausimai
žinomos politikos taisyklės
tekstinės įvesties ir išvesties

Dėl to jie natūraliai tinka dirbtinio intelekto triažui ir dalinei automatizacijai. Pirmoji banga paprastai būna „nukreipimas“ (atsakymai be žmogaus), po jos seka „agento pagalba“ (žmonės, padedami dirbtinio intelekto), o galiausiai – lengviausių atvejų automatizavimas.

Tai tikėtina, nes klientų aptarnavimas turi daug:

pasikartojantys klausimai
standartinės darbo eigos
tekstinės sąveikos

Tačiau gilesnė mintis yra ta, kad dirbtinis intelektas nepakeičia „darbo vietų“. Jis pakeičiaužduotys.

Įprastas darbas yra užduočių rinkinys:

kai kurie automatizuojami (rengimas, santraukų sudarymas, atranka)
kai kurie ne (sprendimas, empatija, atsakomybė, derybos)

Taigi, poveikis darbo jėgai yra nevienodas:

prisitaikantys žmonės tampa produktyvesni ir vertingesni
Žmonės, kurių vaidmenyse dominuoja pasikartojančios užduotys, susiduria su spaudimu keisti darbo vietas

„Kažkas, kas gerai išmano dirbtinį intelektą, atims jūsų darbą“ – ką su tuo daryti?

Ši eilutė nemaloni, nes ji tiesa.

Praktiškai tai siūlo išlikimo strategiją:

anksti išmokite naudotis įrankiais
kurti darbo eigas ir kontrolinius sąrašus
tapti žmogumi, galinčiu suderinti dirbtinio intelekto greitį su žmogaus sprendimais

Konkurencinis pranašumas yra ne raginimų žinojimas, o žinojimas:

ko paklausti
ką patikrinti
kaip turėtų atrodyti išvestis
kur gyvena rizika

Saugumas: dirbtinis intelektas pagerina sukčiavimą ir atakas

Robbinsas perspėja, kad dirbtinis intelektas pagerins kibernetines atakas, o sukčiavimą – padarys įtikinamesnį.

Tai jau matosi iš:

geriau parašyti sukčiavimo el. laiškai
labiau įtikinamas apsimetinėjimas
„Deepfake“ garso / vaizdo įrašai, naudojami sukčiavimui

Taigi „DI revoliucija“ turi lygiagrečią revoliuciją:

tapatybės patvirtinimas
sukčiavimo aptikimas
saugus ryšys

Saugumas nėra antraeilė tema. Tai vienas iš pagrindinių dirbtinio intelekto diegimo mūšio laukų.

Ką iš tikrųjų reiškia „DI didesnis už internetą“?

Jei atsikratysime retorikos, „didesnis už internetą“ galėtų reikšti:

Kita interpretacija: internetas sujungė žmones ir sistemas, tačiau daugumai darbų vis tiek reikėjo, kad žmonės informaciją paverstų veiksmais. Dirbtinis intelektas sumažina šias vertimo išlaidas. Jei tai tiesa, dirbtinis intelektas tampa bendru produktyvumo lygmeniu taip, kaip elektra tapo bendru gebėjimu – matomu kiekviename sektoriuje, ne tik „technologijose“.

Dirbtinis intelektas tampa informacijos sąsaja (paieška keičiasi)
Dirbtinis intelektas tampa darbo sąsaja (agentai darbo eigose)
Dirbtinis intelektas yra integruotas į kiekvieną produktą (nuo bankininkystės iki sveikatos priežiūros)

Prie interneto prijungtos sistemos. Dirbtinis intelektas keičia tai, ką šios sistemos galidaryti.

Taigi teigiama, kad dirbtinis intelektas nėra tik nauja programėlių kategorija; tai gebėjimų lygmuo, perrašantis programinės įrangos ekonomiką.

JK kaip dirbtinio intelekto supervalstybė: svarbios sąlygos

Robbinsas teigia, kad JK turi „gana geras galimybes“, jei priims dirbtinį intelektą.

Ką „apkabinti“ paprastai reiškia politikos požiūriu:

sudaryti sąlygas atsakingiems eksperimentams versle ir vyriausybėje
investuokite į įgūdžius, kad įvaikinimas neapsiribotų tik maža elito grupė
finansuoti mokslinius tyrimus ir komercializavimo tiltus (ne tik akademinį darbą)
išlaikyti patikimą reguliavimą, kuris būtų skirtas žalai šalinti neužšaldant inovacijų

JK turi stipriųjų pusių (moksliniai tyrimai, talentai, finansai, stipri startuolių kultūra), bet taip pat ir apribojimų (prieiga prie skaičiavimo technologijų ir konkurencija su JAV / Kinija dėl geriausių laboratorijų). Tikėtinas kelias į „supervalstybės“ statusą yra ne JAV ir Kinijos aplenkimas masiniu mastu, o konkurencingų klasterių ir didelės vertės specializacijų kūrimas.

Praktiškai „priimti dirbtinį intelektą“ reiškia:

tyrimų pajėgumas + talentų srautai
skaičiavimo prieiga (arba partnerystės)
palaikantis, bet realistiškas reguliavimas
priėmimas vyriausybėje ir pramonėje

Šalys, kurios taikys anksčiau, gali įgyti produktyvumo pranašumų ir pritraukti investicijų.

Kaip atrodo „sveikas“ dirbtinio intelekto kūrimas

Burbulinis pasakojimas yra įtraukiantis, bet taip pat įmanoma turėti ir ažiotažą, ir realią pažangą vienu metu.

Sveikesnis kūno sudėjimas paprastai rodo:

aiškūs investicijų grąžos (ROI) naudojimo atvejai (sąnaudų mažinimas arba pajamų padidėjimas, kurį galima išmatuoti)
nuoseklus diegimas darbo eigose (ne tik demonstracinėse versijose)
saugos praktikos gerinimas (stebėjimas, vertinimas, raudonųjų komandų metodas)
konsolidacija pagal standartus ir platformas

Tai skiriasi nuo neramios rinkos, kurioje didžiausia vertė slypi pranešimuose ir lėšų rinkime.

Į ką atkreipti dėmesį toliau (tikro burbulo ir sveiko augimo požymiai)

Jei tai burbulas, turėtumėte tikėtis:

Programėlių minia
Daug panašių produktų konkuruoja dėl plonos diferenciacijos.
Maržos spaudimas
Įmonės daug išleidžia skaičiavimo įrenginiams, tačiau negauna aiškaus atsipirkimo už pajamas.
Konsolidavimas
Stipresni žaidėjai įgyja silpnesnius arba juos ištveria.
Infrastruktūros nugalėtojai
Tinklo, lustų, debesijos ir saugumo paslaugų teikėjai gauna naudos nepriklausomai nuo to, kurios programos laimi.
Reguliavimo šokas
Didelis incidentas (sukčiavimas, giliosios klastotės, netinkamas modelių naudojimas) gali paspartinti taisykles, kurios keičia ekonomiką.

Praktinis patarimas: kaip būti perėjimo laimėtojų pusėje

Asmenims:

išmokite naudoti dirbtinio intelekto įrankius savo srityje (ne tik bendrinius raginimus)
ugdyti tikrinimo įpročius (kuo pasitikite, kaip tai patikrinate?)
sutelkite dėmesį į užduotis, kuriose žmonės vis dar yra atsakingi: sprendimus, santykius, strategiją, saugumą

Organizacijoms:

pradėti nuo išmatuojamų naudojimo atvejų (palaikymas, analizė, kodo peržiūra)
investuokite į saugumą ir apsaugą nuo sukčiavimo anksti
traktuokite dirbtinį intelektą kaip proceso pakeitimą, o ne „įrankio diegimą“

Esmė

Robbinso žinutė nėra nukreipta prieš dirbtinį intelektą. Tai realistiška platformų perėjimų diagnozė:

technologijos pakeis darbo ir saugumo formą
investicijų ciklas yra perkaitęs
daug įmonių bankrutuos

Jei kuriate ar investuojate, ilgalaikiai laimėtojai bus tie, kurie dirbtinį intelektą pavers ilgalaikiu platinimu, patikimais produktais ir išmatuojama verte, o ne tik didesnėmis demonstracinėmis versijomis.

Esmė (vienas sakinys)

Dirbtinis intelektas yra tikras platformos pokytis, tačiau rinka elgiasi kaip burbulas; laimės tos įmonės, kurios pavers dirbtinį intelektą patikima, išmatuojama verte, tuo pačiu išgyvendamos sukrėtimą.

Šaltiniai

BBC naujienos (technologijos):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	„Cisco“ generalinis direktorius perspėja, kad dirbtinio intelekto bumas atrodo kaip burbulas, tačiau teigia, kad dirbtinis intelektas bus didesnis nei internetas

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.	„Cisco“ generalinis direktorius Chuckas Robbinsas teigia, kad dirbtinis intelektas bus didesnis už internetą, tačiau šiandieninė rinka tikriausiai yra burbulas. Štai ką tai reiškia darbo vietoms, saugumui ir investuotojams.
Title Attribute
oEmbed (JSON)
oEmbed (XML)
JSON
View all posts by Admin	Peržiūrėti visus administratoriaus įrašus
TikTok US: when outages look like censorship (and why trust breaks fast)	„TikTok US“: kai nutrūkimai atrodo kaip cenzūra (ir kodėl pasitikėjimas greitai suyra)
Iran’s internet returns in fragments: how ‘rationed connectivity’ actually works	Irano internetas grįžta fragmentiškai: kaip iš tikrųjų veikia „racionuotas ryšys“
Page Content
Cisco CEO warns the AI boom looks like a bubble — but says AI will be bigger than the internet	„Cisco“ generalinis direktorius perspėja, kad dirbtinio intelekto bumas atrodo kaip burbulas, tačiau teigia, kad dirbtinis intelektas bus didesnis nei internetas
Nature
Climate
Cisco CEO on the AI ‘bubble’: why the crash can still leave winners	„Cisco“ generalinis direktorius apie dirbtinio intelekto „burbulą“: kodėl po avarijos vis tiek gali būti laimėtojų
/
Technology
/ By
Admin
Summary:
Cisco CEO Chuck Robbins says AI could be	„Cisco“ generalinis direktorius Chuckas Robbinsas teigia, kad dirbtinis intelektas galėtų būti
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.	, tačiau jis tikisi skausmingo perversmo – „apsiris nugalėtojai, o pakeliui bus skerdynių“. Tai ne vienkartinė citata. Robbinsas išgyveno dot-com bumą, kai „Cisco“ 2000 m. tapo vertingiausia pasaulyje bendrove, o vėliau, sprogus burbului, prarado maždaug 80 % savo vertės.
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.	Pagrindinė žinutė yra subtili: dirbtinis intelektas yra realus ir transformuojantis, tačiau šiandieninis investavimo ciklas yra perkaitęs, ir ne kiekviena įmonė (ar pareigybė) išgyvena šį perėjimą.
What Robbins is actually saying (not the headline version)	Ką Robbinsas iš tikrųjų sako (ne antraštės versija)
From the report:
AI will “change everything” and may be bigger than the internet.	Dirbtinis intelektas „pakeis viską“ ir gali būti didesnis už internetą.
The current market is “probably” a bubble.	Dabartinė rinka „tikriausiai“ yra burbulas.
Some companies “won’t make it.”	Kai kurios įmonės „neišsipildys“.
Some jobs will change or be eliminated, especially in areas like customer service.	Kai kurios darbo vietos pasikeis arba bus panaikintos, ypač tokiose srityse kaip klientų aptarnavimas.
The bigger risk for workers is not “AI taking your job,” but “someone using AI well taking your job.”	Didesnė rizika darbuotojams yra ne tai, kad „DI atima jūsų darbą“, o tai, kad „kažkas, gerai naudojantis DI, atima jūsų darbą“.
AI will improve cyber attacks and scams; security becomes more important.	Dirbtinis intelektas pagerins kibernetines atakas ir sukčiavimo atvejus; saugumas tampa svarbesnis.
The UK has “pretty good odds” of becoming an AI superpower if it embraces AI.	JK turi „gana geras galimybes“ tapti dirbtinio intelekto supervalstybe, jei priims dirbtinį intelektą.
The theme is not “panic.” It’s “embrace the shift, but be honest about disruption.”	Tema nėra „panika“. Ji yra „priimkite pokyčius, bet būkite sąžiningi dėl sutrikimų“.
Why the dot-com analogy is useful (and where it misleads)	Kodėl dot-com analogija yra naudinga (ir kur ji klaidina)
The dot‑com bubble is often invoked lazily, as if it means “hype now, crash later.” The more useful lesson is structural:	„Dot-com“ burbulo sąvoka dažnai minima tingiai, tarsi tai reikštų „dabar ažiotažas, vėliau krachas“. Naudingesnė pamoka yra struktūrinė:
What the bubble built
Even though many internet companies died, the era built:	Nors daugelis interneto bendrovių žlugo, era sukūrė:
data centres
fibre networks
software infrastructure	programinės įrangos infrastruktūra
consumer behaviours around online services	vartotojų elgsena, susijusi su internetinėmis paslaugomis
The underlying technology won.	Pagrindinė technologija laimėjo.
What the bubble destroyed
Speculative equity value in companies without durable products or distribution.	Spekuliacinė akcijų vertė įmonėse, neturinčiose ilgalaikių produktų ar platinimo.
Robbins’ “carnage” framing is basically that: capital and companies get wiped out, but the platform shift still happens.	Robbinso „skerdynių“ samprata iš esmės tokia: kapitalas ir įmonės sunaikinami, bet platformos pokyčiai vis tiek vyksta.
Cisco’s vantage point: infrastructure, not apps	„Cisco“ požiūris: infrastruktūra, o ne programos
Cisco is not primarily an “AI app” company. It sells and builds infrastructure that enables AI to run:	„Cisco“ nėra pirmiausia „dirbtinio intelekto programėlių“ įmonė. Ji parduoda ir kuria infrastruktūrą, leidžiančią dirbtiniam intelektui veikti:
networking
security
data centre systems
So when Cisco talks about AI, it’s often speaking from the layer that survives bubbles.	Taigi, kai „Cisco“ kalba apie dirbtinį intelektą, ji dažnai kalba iš to lygio, kuris išgyvena burbulus.
App companies come and go; infrastructure and distribution winners often persist.	Programėlių įmonės ateina ir išeina; infrastruktūros ir platinimo nugalėtojai dažnai išlieka.
Why networking becomes a bottleneck in AI	Kodėl tinklai tampa dirbtinio intelekto kliūtimi
Large models are trained across many accelerators. The more chips you use, the more your system becomes limited by:	Dideli modeliai apmokomi naudojant daugybę greitintuvų. Kuo daugiau lustų naudojate, tuo labiau jūsų sistema tampa ribojama dėl:
network latency (how fast nodes can coordinate)	tinklo delsa (kaip greitai mazgai gali koordinuoti savo veiklą)
bandwidth (how much data can move)	pralaidumas (kiek duomenų gali būti perkelta)
reliability (a single failure can slow or interrupt training runs)	patikimumas (vienas gedimas gali sulėtinti arba nutraukti mokymo procesus)
That’s why companies talk about “AI clusters” like they’re supercomputers. In that world, networking isn’t plumbing—it’s a competitive differentiator.	Štai kodėl įmonės kalba apie „DI klasterius“ taip, lyg tai būtų superkompiuteriai. Tokiame pasaulyje tinklai nėra santechnika – tai konkurencinis diferenciacijos veiksnys.
The jobs angle: what changes first	Darbo aspektas: kas keičiasi pirmiausia
Robbins points to customer service as a category where companies may need fewer people.	Robbinsas nurodo klientų aptarnavimą kaip kategoriją, kurioje įmonėms gali reikėti mažiau žmonių.
Why customer service is the first target	Kodėl klientų aptarnavimas yra pirmasis taikinys
Support workflows often have:	Palaikymo darbo eigos dažnai turi:
high volume
repeated questions
known policy rules
text-based inputs and outputs	tekstinės įvesties ir išvesties
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.	Dėl to jie natūraliai tinka dirbtinio intelekto triažui ir dalinei automatizacijai. Pirmoji banga paprastai būna „nukreipimas“ (atsakymai be žmogaus), po jos seka „agento pagalba“ (žmonės, padedami dirbtinio intelekto), o galiausiai – lengviausių atvejų automatizavimas.
That’s plausible because customer support has many:	Tai tikėtina, nes klientų aptarnavimas turi daug:
repetitive questions
standard workflows
text-based interactions
But the deeper point is: AI doesn’t replace “jobs.” It replaces	Tačiau gilesnė mintis yra ta, kad dirbtinis intelektas nepakeičia „darbo vietų“. Jis pakeičia
tasks
.
A typical job is a bundle of tasks:	Įprastas darbas yra užduočių rinkinys:
some automatable (drafting, summarising, triage)	kai kurie automatizuojami (rengimas, santraukų sudarymas, atranka)
some not (judgement, empathy, accountability, negotiation)	kai kurie ne (sprendimas, empatija, atsakomybė, derybos)
So the workforce impact is uneven:	Taigi, poveikis darbo jėgai yra nevienodas:
people who adapt become more productive and more valuable	prisitaikantys žmonės tampa produktyvesni ir vertingesni
people in roles dominated by repeatable tasks face displacement pressure	Žmonės, kurių vaidmenyse dominuoja pasikartojančios užduotys, susiduria su spaudimu keisti darbo vietas
“Someone good at AI will take your job” — what to do with that	„Kažkas, kas gerai išmano dirbtinį intelektą, atims jūsų darbą“ – ką su tuo daryti?
This line is uncomfortable because it’s true.	Ši eilutė nemaloni, nes ji tiesa.
In practical terms, it suggests a survival strategy:	Praktiškai tai siūlo išlikimo strategiją:
learn the tools early	anksti išmokite naudotis įrankiais
build workflows and checklists	kurti darbo eigas ir kontrolinius sąrašus
become the person who can combine AI speed with human judgement	tapti žmogumi, galinčiu suderinti dirbtinio intelekto greitį su žmogaus sprendimais
The competitive advantage is not knowing prompts—it’s knowing:	Konkurencinis pranašumas yra ne raginimų žinojimas, o žinojimas:
what to ask
what to verify
what the output should look like	kaip turėtų atrodyti išvestis
where the risk lives
Security: AI makes scams and attacks better	Saugumas: dirbtinis intelektas pagerina sukčiavimą ir atakas
Robbins warns that AI will make cyber attacks better and phishing more convincing.	Robbinsas perspėja, kad dirbtinis intelektas pagerins kibernetines atakas, o sukčiavimą – padarys įtikinamesnį.
That’s already visible in:
better-written scam emails	geriau parašyti sukčiavimo el. laiškai
more believable impersonation	labiau įtikinamas apsimetinėjimas
deepfake audio/video used for fraud	„Deepfake“ garso / vaizdo įrašai, naudojami sukčiavimui
So the “AI revolution” has a parallel revolution in:	Taigi „DI revoliucija“ turi lygiagrečią revoliuciją:
identity verification
fraud detection
secure communications
Security is not a side topic. It’s one of the primary battlegrounds of AI adoption.	Saugumas nėra antraeilė tema. Tai vienas iš pagrindinių dirbtinio intelekto diegimo mūšio laukų.
What does “AI bigger than the internet” actually mean?	Ką iš tikrųjų reiškia „DI didesnis už internetą“?
If you strip away rhetoric, “bigger than the internet” could mean:	Jei atsikratysime retorikos, „didesnis už internetą“ galėtų reikšti:
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.”	Kita interpretacija: internetas sujungė žmones ir sistemas, tačiau daugumai darbų vis tiek reikėjo, kad žmonės informaciją paverstų veiksmais. Dirbtinis intelektas sumažina šias vertimo išlaidas. Jei tai tiesa, dirbtinis intelektas tampa bendru produktyvumo lygmeniu taip, kaip elektra tapo bendru gebėjimu – matomu kiekviename sektoriuje, ne tik „technologijose“.
AI becomes the interface to information (search changes)	Dirbtinis intelektas tampa informacijos sąsaja (paieška keičiasi)
AI becomes the interface to work (agents in workflows)	Dirbtinis intelektas tampa darbo sąsaja (agentai darbo eigose)
AI becomes embedded in every product (from banking to healthcare)	Dirbtinis intelektas yra integruotas į kiekvieną produktą (nuo bankininkystės iki sveikatos priežiūros)
The internet connected systems. AI changes what those systems can	Prie interneto prijungtos sistemos. Dirbtinis intelektas keičia tai, ką šios sistemos gali
do
So the claim is that AI isn’t merely a new app category; it’s a capability layer that rewrites software economics.	Taigi teigiama, kad dirbtinis intelektas nėra tik nauja programėlių kategorija; tai gebėjimų lygmuo, perrašantis programinės įrangos ekonomiką.
The UK as an AI superpower: conditions that matter	JK kaip dirbtinio intelekto supervalstybė: svarbios sąlygos
Robbins says the UK has “pretty good odds” if it embraces AI.	Robbinsas teigia, kad JK turi „gana geras galimybes“, jei priims dirbtinį intelektą.
What “embrace” usually means in policy terms:	Ką „apkabinti“ paprastai reiškia politikos požiūriu:
make it easy for responsible experimentation to happen in business and government	sudaryti sąlygas atsakingiems eksperimentams versle ir vyriausybėje
invest in skills so adoption isn’t limited to a small elite	investuokite į įgūdžius, kad įvaikinimas neapsiribotų tik maža elito grupė
fund research and commercialisation bridges (not just academic work)	finansuoti mokslinius tyrimus ir komercializavimo tiltus (ne tik akademinį darbą)
maintain credible regulation that targets harms without freezing innovation	išlaikyti patikimą reguliavimą, kuris būtų skirtas žalai šalinti neužšaldant inovacijų
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.	JK turi stipriųjų pusių (moksliniai tyrimai, talentai, finansai, stipri startuolių kultūra), bet taip pat ir apribojimų (prieiga prie skaičiavimo technologijų ir konkurencija su JAV / Kinija dėl geriausių laboratorijų). Tikėtinas kelias į „supervalstybės“ statusą yra ne JAV ir Kinijos aplenkimas masiniu mastu, o konkurencingų klasterių ir didelės vertės specializacijų kūrimas.
In practice, “embrace AI” means:	Praktiškai „priimti dirbtinį intelektą“ reiškia:
research strength + talent pipelines	tyrimų pajėgumas + talentų srautai
compute access (or partnerships)	skaičiavimo prieiga (arba partnerystės)
supportive but realistic regulation	palaikantis, bet realistiškas reguliavimas
adoption in government and industry	priėmimas vyriausybėje ir pramonėje
Countries that adopt earlier may gain productivity advantages and attract investment.	Šalys, kurios taikys anksčiau, gali įgyti produktyvumo pranašumų ir pritraukti investicijų.
What a “healthy” AI buildout looks like	Kaip atrodo „sveikas“ dirbtinio intelekto kūrimas
A bubble narrative is compelling, but it’s also possible to have both hype and real progress at once.	Burbulinis pasakojimas yra įtraukiantis, bet taip pat įmanoma turėti ir ažiotažą, ir realią pažangą vienu metu.
A healthier buildout tends to show:	Sveikesnis kūno sudėjimas paprastai rodo:
clear ROI use cases (cost reduction or revenue lift you can measure)	aiškūs investicijų grąžos (ROI) naudojimo atvejai (sąnaudų mažinimas arba pajamų padidėjimas, kurį galima išmatuoti)
consistent deployment in workflows (not just demos)	nuoseklus diegimas darbo eigose (ne tik demonstracinėse versijose)
improving safety practices (monitoring, evals, red-teaming)	saugos praktikos gerinimas (stebėjimas, vertinimas, raudonųjų komandų metodas)
consolidation around standards and platforms	konsolidacija pagal standartus ir platformas
That’s different from a frothy market where most value is in announcements and fundraising.	Tai skiriasi nuo neramios rinkos, kurioje didžiausia vertė slypi pranešimuose ir lėšų rinkime.
What to watch next (signals of a real bubble vs a healthy buildout)	Į ką atkreipti dėmesį toliau (tikro burbulo ir sveiko augimo požymiai)
If this is a bubble, you should expect:	Jei tai burbulas, turėtumėte tikėtis:
Crowding in apps
Many similar products competing on thin differentiation.	Daug panašių produktų konkuruoja dėl plonos diferenciacijos.
Margin pressure
Companies spending heavily on compute without clear revenue payback.	Įmonės daug išleidžia skaičiavimo įrenginiams, tačiau negauna aiškaus atsipirkimo už pajamas.
Consolidation
Stronger players acquiring or outlasting weaker ones.	Stipresni žaidėjai įgyja silpnesnius arba juos ištveria.
Infrastructure winners
Network, chip, cloud, and security providers benefiting regardless of which apps win.	Tinklo, lustų, debesijos ir saugumo paslaugų teikėjai gauna naudos nepriklausomai nuo to, kurios programos laimi.
Regulatory shock
A major incident (fraud, deepfakes, model misuse) can accelerate rules that change economics.	Didelis incidentas (sukčiavimas, giliosios klastotės, netinkamas modelių naudojimas) gali paspartinti taisykles, kurios keičia ekonomiką.
Practical advice: how to be on the winning side of the transition	Praktinis patarimas: kaip būti perėjimo laimėtojų pusėje
For individuals:
learn how to use AI tools in your domain (not just generic prompting)	išmokite naudoti dirbtinio intelekto įrankius savo srityje (ne tik bendrinius raginimus)
build verification habits (what do you trust, how do you check it?)	ugdyti tikrinimo įpročius (kuo pasitikite, kaip tai patikrinate?)
focus on tasks where humans are still accountable: judgement, relationships, strategy, safety	sutelkite dėmesį į užduotis, kuriose žmonės vis dar yra atsakingi: sprendimus, santykius, strategiją, saugumą
For organisations:
start with measurable use cases (support, analytics, code review)	pradėti nuo išmatuojamų naudojimo atvejų (palaikymas, analizė, kodo peržiūra)
invest in security and fraud defence early	investuokite į saugumą ir apsaugą nuo sukčiavimo anksti
treat AI as a process change, not a “tool rollout”	traktuokite dirbtinį intelektą kaip proceso pakeitimą, o ne „įrankio diegimą“
Bottom line
Robbins’ message is not anti-AI. It’s a realistic diagnosis of platform transitions:	Robbinso žinutė nėra nukreipta prieš dirbtinį intelektą. Tai realistiška platformų perėjimų diagnozė:
the technology will reshape work and security	technologijos pakeis darbo ir saugumo formą
the investment cycle is overheated	investicijų ciklas yra perkaitęs
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.	Jei kuriate ar investuojate, ilgalaikiai laimėtojai bus tie, kurie dirbtinį intelektą pavers ilgalaikiu platinimu, patikimais produktais ir išmatuojama verte, o ne tik didesnėmis demonstracinėmis versijomis.
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.	Dirbtinis intelektas yra tikras platformos pokytis, tačiau rinka elgiasi kaip burbulas; laimės tos įmonės, kurios pavers dirbtinį intelektą patikima, išmatuojama verte, tuo pačiu išgyvendamos sukrėtimą.
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	Peržiūrėti visus administratoriaus įrašus
TikTok US: when outages look like censorship (and why trust breaks fast)	„TikTok US“: kai nutrūkimai atrodo kaip cenzūra (ir kodėl pasitikėjimas greitai suyra)
Iran’s internet returns in fragments: how ‘rationed connectivity’ actually works	Irano internetas grįžta fragmentiškai: kaip iš tikrųjų veikia „racionuotas ryšys“
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.	„Cisco“ generalinis direktorius Chuckas Robbinsas teigia, kad dirbtinis intelektas bus didesnis už internetą, tačiau šiandieninė rinka tikriausiai yra burbulas. Štai ką tai reiškia darbo vietoms, saugumui ir investuotojams.

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	Puslapis nerastas - 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	Puslapis nerastas - Florin.blog
Skip to content
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?	Panašu, kad nuoroda čia buvo klaidinga. Gal pabandykite paieškoti?
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.	Kaip „Amazon“ partneriai, mes gauname pajamų iš kvalifikuotų pirkinių – jums tai nekainuos papildomai.
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...