Ciscos administrerende direktør om AI-«boblen»: hvorfor krasjet fortsatt kan føre til vinnere

/Teknologi/ Av

Sammendrag:Ciscos administrerende direktør Chuck Robbins sier at AI kan værestørre enn internett, men han forventer en smertefull utradisjon først – «vinnere vil dukke opp, og det vil bli et blodbad underveis.» Det er ikke et engangssitat. Robbins overlevde dot-com-boomen da Cisco ble det mest verdifulle selskapet i verden i 2000, og deretter mistet omtrent 80 % av verdien sin da boblen sprakk.

Kjernebudskapet er nyansert: AI er reelt og transformativt, men dagens investeringssyklus er overopphetet, og ikke alle selskaper (eller jobber) overlever overgangen.

Hva Robbins faktisk sier (ikke overskriftsversjonen)

Fra rapporten:

  • AI vil «forandre alt» og kan bli større enn internett.
  • Det nåværende markedet er «sannsynligvis» en boble.
  • Noen selskaper «vil ikke klare det».
  • Noen jobber vil endres eller bli fjernet, spesielt innen områder som kundeservice.
  • Den største risikoen for arbeidere er ikke at «KI tar jobben din», men at «noen som bruker KI på en god måte tar jobben din».
  • AI vil forbedre cyberangrep og svindel; sikkerhet blir viktigere.
  • Storbritannia har «ganske gode sjanser» for å bli en AI-supermakt hvis de omfavner AI.

Temaet er ikke «panikk». Det er «omfavn endringen, men vær ærlig om forstyrrelser».

Hvorfor dot-com-analogien er nyttig (og hvor den er misvisende)

Dot-com-boblen blir ofte påkalt lat, som om den betyr «hype nå, krasj senere». Den mer nyttige lærdommen er strukturell:

Hva boblen bygde

Selv om mange internettselskaper døde, bygde æraen seg:

  • datasentre
  • fibernettverk
  • programvareinfrastruktur
  • forbrukeratferd rundt nettjenester

Den underliggende teknologien vant.

Det boblen ødela

Spekulativ aksjeverdi i selskaper uten varige produkter eller distribusjon.

Robbins' «blodbad»-rammeverk er i bunn og grunn at kapital og selskaper blir utslettet, men plattformskiftet skjer fortsatt.

Ciscos utsiktspunkt: infrastruktur, ikke apper

Cisco er ikke primært et selskap for «AI-apper». De selger og bygger infrastruktur som gjør det mulig for AI å kjøre:

  • nettverk
  • sikkerhet
  • datasentersystemer

Så når Cisco snakker om AI, snakker de ofte fra det laget som overlever bobler.

Appselskaper kommer og går; infrastruktur- og distribusjonsvinnere består ofte.

Hvorfor nettverk blir en flaskehals i AI

Store modeller trenes på tvers av mange akseleratorer. Jo flere brikker du bruker, desto mer begrenses systemet ditt av:

  • nettverkslatens (hvor raskt noder kan koordinere)
  • båndbredde (hvor mye data som kan flyttes)
  • pålitelighet (en enkelt feil kan forsinke eller avbryte treningsløp)

Det er derfor selskaper snakker om «AI-klynger» som om de var superdatamaskiner. I den verdenen er nettverk ikke rørleggerarbeid – det er en konkurransedyktig differensieringsfaktor.

Jobbperspektivet: hva endrer seg først

Robbins peker på kundeservice som en kategori der bedrifter kan trenge færre folk.

Hvorfor kundeservice er det første målet

Støttearbeidsflyter har ofte:

  • høyt volum
  • gjentatte spørsmål
  • kjente policyregler
  • tekstbaserte inndata og utdata

Det gjør dem til et naturlig valg for AI-sortering og delvis automatisering. Den første bølgen er vanligvis «avledning» (svar uten menneskelig hjelp), etterfulgt av «agentassistanse» (mennesker støttet av AI), og deretter automatisering av de enkleste ende-til-ende-sakene.

Det er plausibelt fordi kundesupporten har mange:

  • gjentakende spørsmål
  • standard arbeidsflyter
  • tekstbaserte interaksjoner

Men det dypere poenget er: AI erstatter ikke «jobber». Den erstatteroppgaver.

En typisk jobb er en samling av oppgaver:

  • noe automatiserbart (utkast, oppsummering, sortering)
  • noen ikke (dømmekraft, empati, ansvarlighet, forhandling)

Så påvirkningen på arbeidsstyrken er ujevn:

  • Mennesker som tilpasser seg blir mer produktive og mer verdifulle
  • Folk i roller dominert av repeterbare oppgaver står overfor fortrengningspress

«Noen som er flinke til AI vil ta jobben din» – hva skal man gjøre med det?

Denne linjen er ubehagelig fordi den er sann.

I praksis foreslår det en overlevelsesstrategi:

  • Lær deg verktøyene tidlig
  • bygge arbeidsflyter og sjekklister
  • bli personen som kan kombinere AI-hastighet med menneskelig dømmekraft

Konkurransefordelen er å ikke kjenne til prompter – det er å vite:

  • hva man skal spørre om
  • hva som skal verifiseres
  • hvordan resultatet skal se ut
  • der risikoen ligger

Sikkerhet: AI gjør svindel og angrep bedre

Robbins advarer om at AI vil gjøre cyberangrep bedre og phishing mer overbevisende.

Det er allerede synlig i:

  • bedre skrevne svindel-e-poster
  • mer troverdig etterligning
  • deepfake-lyd/video brukt til svindel

Så «AI-revolusjonen» har en parallell revolusjon i:

  • identitetsverifisering
  • svindeloppdagelse
  • sikker kommunikasjon

Sikkerhet er ikke et bitema. Det er en av de viktigste slagmarkene for adopsjon av kunstig intelligens.

Hva betyr egentlig «KI større enn internett»?

Hvis man ser bort fra retorikken, kan «større enn internett» bety:

En annen tolkning: internett koblet sammen mennesker og systemer, men mesteparten av arbeidet krevde fortsatt mennesker for å omsette informasjon til handling. KI reduserer disse oversettelseskostnadene. Hvis det er sant, blir KI et generelt produktivitetslag slik elektrisitet ble en generell funksjon – synlig i alle sektorer, ikke bare «teknologi».

  • AI blir grensesnittet til informasjon (søk endres)
  • AI blir grensesnittet til arbeidet (agenter i arbeidsflyter)
  • AI blir integrert i alle produkter (fra bank til helsevesen)

De internetttilkoblede systemene. AI endrer hva disse systemene kangjøre.

Så påstanden er at AI ikke bare er en ny appkategori; det er et kapasitetslag som omskriver programvareøkonomi.

Storbritannia som en AI-supermakt: forhold som betyr noe

Robbins sier at Storbritannia har «ganske gode odds» hvis de omfavner AI.

Hva «omfavnelse» vanligvis betyr i politiske termer:

  • gjøre det enkelt for ansvarlig eksperimentering i næringsliv og offentlig sektor
  • investere i ferdigheter slik at adopsjonen ikke er begrenset til en liten elite
  • finansier forskning og kommersialiseringsbroer (ikke bare akademisk arbeid)
  • opprettholde troverdig regulering som retter seg mot skader uten å fryse innovasjon

Storbritannia har styrker (forskning, talent, finans, en sterk oppstartskultur), men også begrensninger (databehandlingstilgang og konkurranse med USA/Kina om topplaboratorier). Den sannsynlige veien til «supermakt»-status er ikke å slå USA og Kina i stor skala, men å bygge konkurransedyktige klynger og spesialiseringer med høy verdi.

I praksis betyr «omfavne AI»:

  • forskningsstyrke + talentporteføljer
  • databehandlingstilgang (eller partnerskap)
  • støttende, men realistisk regulering
  • adopsjon i myndigheter og industri

Land som tar i bruk tidligere kan oppnå produktivitetsfordeler og tiltrekke seg investeringer.

Slik ser en «sunn» AI-utbygging ut

En boblefortelling er fengslende, men det er også mulig å ha både hype og reell fremgang samtidig.

En sunnere oppbygging har en tendens til å vise:

  • tydelige bruksscenarier for avkastning på investering (kostnadsreduksjon eller inntektsøkning du kan måle)
  • konsekvent distribusjon i arbeidsflyter (ikke bare demonstrasjoner)
  • forbedring av sikkerhetspraksis (overvåking, evalueringer, red-teaming)
  • konsolidering rundt standarder og plattformer

Det er annerledes enn et skummende marked hvor mest verdi ligger i kunngjøringer og innsamling av penger.

Hva du bør se etterpå (signaler om en reell boble kontra en sunn oppbygging)

Hvis dette er en boble, bør du forvente:

  1. Trengsel i apper
    Mange lignende produkter konkurrerer på tynn differensiering.

  2. Marginpress
    Bedrifter bruker mye penger på databehandling uten tydelig inntektsgjennomgang.

  3. Konsolidering
    Sterkere spillere som tilegner seg eller overlever svakere.

  4. Vinnere av infrastruktur
    Nettverks-, brikke-, sky- og sikkerhetsleverandører drar nytte av uavhengig av hvilke apper som vinner.

  5. Reguleringssjokk
    En større hendelse (svindel, deepfakes, misbruk av modeller) kan akselerere regler som endrer økonomien.

Praktiske råd: hvordan være på vinnersiden i overgangen

For enkeltpersoner:

  • lær hvordan du bruker AI-verktøy i ditt domene (ikke bare generiske spørsmål)
  • bygg opp verifiseringsvaner (hva stoler du på, hvordan sjekker du det?)
  • fokus på oppgaver der mennesker fortsatt er ansvarlige: dømmekraft, relasjoner, strategi, sikkerhet

For organisasjoner:

  • start med målbare brukstilfeller (støtte, analyse, kodegjennomgang)
  • Invester tidlig i sikkerhet og svindelforsvar
  • behandle AI som en prosessendring, ikke en «verktøyutrulling»

Konklusjon

Robbins' budskap er ikke anti-AI. Det er en realistisk diagnose av plattformoverganger:

  • Teknologien vil omforme arbeid og sikkerhet
  • investeringssyklusen er overopphetet
  • mange bedrifter vil gå konkurs

Hvis du bygger eller investerer, vil de langsiktige vinnerne være de som gjør AI om til holdbar distribusjon, pålitelige produkter og målbar verdi – ikke bare større demonstrasjoner.

Konklusjon (én setning)

AI er et reelt plattformskifte, men markedet oppfører seg som en boble; vinnerne vil være selskapene som gjør AI til pålitelig, målbar verdi samtidig som de overlever omveltningen.

Kilder

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
do
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
←
Previous Post
Next Post
→
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
Image Alt
Florin.blog
Title Attribute
Florin.blog » Feed
RSD
Skip to content
Placeholder Attribute
Search...
Page Content
Page not found - 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?
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.
Florin.blog
Florin.blog » Feed
RSD
Search...
o Norsk bokmål