Генеральный директор Cisco о «пузыре» ИИ: почему после краха все еще могут появиться победители.

/Технологии/ К

Краткое содержание:Генеральный директор Cisco Чак Роббинс говорит, что ИИ может бытьбольше, чем интернетНо он ожидает сначала болезненной перестройки — «победители появятся, и на этом пути будет кровавая бойня». Это не просто фраза. Роббинс пережил бум доткомов, когда Cisco стала самой дорогой компанией в мире в 2000 году, а затем потеряла примерно 80% своей стоимости, когда лопнул пузырь.

Основная мысль многогранна: ИИ — это реальность, способная изменить мир, но сегодняшний инвестиционный цикл перегрет, и не каждая компания (или должность) переживет этот переход.

Вот что на самом деле говорит Роббинс (а не заголовок).

Из отчета:

  • Искусственный интеллект «изменит всё» и, возможно, станет масштабнее интернета.
  • Нынешний рынок, вероятно, представляет собой пузырь.
  • Некоторые компании "не выживут".
  • Некоторые должности изменятся или будут упразднены, особенно в таких областях, как обслуживание клиентов.
  • Больший риск для работников заключается не в том, что «искусственный интеллект отнимет вашу работу», а в том, что «кто-то, кто умело использует искусственный интеллект, отнимет вашу работу».
  • Искусственный интеллект усовершенствует кибератаки и мошенничество; безопасность приобретает все большее значение.
  • У Великобритании "довольно хорошие шансы" стать сверхдержавой в области искусственного интеллекта, если она примет его на вооружение.

Главная тема не в «панике». Речь идёт о том, чтобы «принять перемены, но честно признать возможные потрясения».

Почему аналогия с доткомами полезна (и где она вводит в заблуждение)

К идее пузыря доткомов часто прибегают легкомысленно, как будто она означает «сейчас ажиотаж, потом крах». Более полезный урок носит структурный характер:

Что построил этот пузырь

Несмотря на то, что многие интернет-компании обанкротились, эта эпоха способствовала:

  • центры обработки данных
  • волоконно-оптические сети
  • программная инфраструктура
  • Поведение потребителей в отношении онлайн-сервисов

Победила лежащая в основе технология.

Что разрушил этот пузырь

Спекулятивная оценка стоимости акций компаний, не производящих товары длительного пользования и не имеющих каналов сбыта.

Концепция «бойни» Роббинса сводится к следующему: капитал и компании уничтожаются, но смена платформ всё равно происходит.

Позиция Cisco: инфраструктура, а не приложения.

Компания Cisco не специализируется в первую очередь на разработке «приложений для ИИ». Она продает и создает инфраструктуру, которая позволяет ИИ работать:

  • сетевое взаимодействие
  • безопасность
  • системы центров обработки данных

Поэтому, когда Cisco говорит об ИИ, она часто имеет в виду тот уровень, который выживает в условиях «пузырей».

Компании, разрабатывающие приложения, появляются и исчезают; лидеры в области инфраструктуры и распространения зачастую остаются на плаву.

Почему сетевые технологии становятся узким местом в ИИ

Крупные модели обучаются на множестве ускорителей. Чем больше чипов используется, тем сильнее система ограничивается следующими факторами:

  • Задержка сети (скорость координации действий узлов)
  • Пропускная способность (объем передаваемых данных)
  • надежность (один сбой может замедлить или прервать тренировочные заезды)

Вот почему компании говорят о «кластерах ИИ» так, будто это суперкомпьютеры. В этом мире сетевые технологии — это не сантехника, а конкурентное преимущество.

Рабочие места: что меняется в первую очередь?

Роббинс указывает на сферу обслуживания клиентов как на область, где компаниям может потребоваться меньше сотрудников.

Почему обслуживание клиентов является первоочередной задачей

В рабочих процессах поддержки часто присутствуют следующие элементы:

  • большой объем
  • повторяющиеся вопросы
  • известные правила политики
  • текстовые входные и выходные данные

Это делает их идеальными кандидатами для сортировки запросов с помощью ИИ и частичной автоматизации. Первая волна обычно включает в себя «перенаправление» (ответы без участия человека), за которой следует «помощь агента» (люди, поддерживаемые ИИ), а затем автоматизацию самых простых сквозных случаев.

Это вполне вероятно, поскольку у службы поддержки клиентов их много:

  • повторяющиеся вопросы
  • стандартные рабочие процессы
  • текстовые взаимодействия

Но суть в том, что ИИ не заменяет «рабочие места». Он заменяетзадачи.

Типичная работа представляет собой набор задач:

  • Некоторые из них поддаются автоматизации (составление черновиков, составление резюме, сортировка).
  • некоторые не (суждение, эмпатия, ответственность, ведение переговоров)

Таким образом, влияние на рынок труда неравномерно:

  • Люди, которые адаптируются, становятся более продуктивными и более ценными.
  • Люди, чья работа связана с выполнением повторяющихся задач, сталкиваются с давлением, связанным с перемещением на другие должности.

«Кто-то, хорошо разбирающийся в искусственном интеллекте, займет ваше место» — что с этим делать?

Эта фраза вызывает дискомфорт, потому что она правдива.

На практике это предполагает стратегию выживания:

  • освойте инструменты как можно раньше.
  • создание рабочих процессов и контрольных списков
  • Стать тем, кто сможет сочетать скорость искусственного интеллекта с человеческим суждением.

Конкурентное преимущество заключается не в знании подсказок, а в знании:

  • что спросить
  • что нужно проверить
  • Как должен выглядеть результат?
  • где таится риск

Безопасность: ИИ делает мошенничество и атаки более эффективными.

Роббинс предупреждает, что искусственный интеллект сделает кибератаки более эффективными, а фишинг — более убедительным.

Это уже видно в:

  • более грамотно составленные мошеннические электронные письма
  • более правдоподобная имитация
  • Аудио/видео, созданные с помощью технологии Deepfake, используются для мошенничества.

Таким образом, «революция в области искусственного интеллекта» имеет параллельную революцию в следующих областях:

  • проверка личности
  • обнаружение мошенничества
  • защищенная связь

Безопасность — это не второстепенная тема. Это одно из главных полей битвы при внедрении ИИ.

Что на самом деле означает фраза «Искусственный интеллект масштабнее интернета»?

Если отбросить риторику, фраза «больше, чем интернет» может означать следующее:

Другая интерпретация: интернет соединил людей и системы, но большая часть работы по-прежнему требовала от людей преобразования информации в действия. Искусственный интеллект снижает эти затраты на преобразование. Если это так, то ИИ становится общим уровнем повышения производительности, подобно тому как электричество стало общедоступной возможностью — видимой во всех секторах, а не только в «технологиях».

  • Искусственный интеллект становится интерфейсом для доступа к информации (изменения в поиске).
  • Искусственный интеллект становится интерфейсом для работы (агентами в рабочих процессах).
  • Искусственный интеллект внедряется во все продукты (от банковского дела до здравоохранения).

Системы, подключенные к интернету. Искусственный интеллект меняет возможности этих систем.делать.

Таким образом, утверждается, что ИИ — это не просто новая категория приложений; это функциональный слой, который переписывает экономику программного обеспечения.

Великобритания как сверхдержава в области искусственного интеллекта: условия, имеющие значение.

Роббинс утверждает, что у Великобритании «довольно хорошие шансы», если она внедрит искусственный интеллект.

Что обычно означает слово «принять» в контексте политики:

  • упростить проведение ответственных экспериментов в бизнесе и правительстве.
  • Инвестируйте в развитие навыков, чтобы внедрение не ограничивалось узкой элитой.
  • Финансирование исследований и коммерциализации (не только академической работы)
  • поддерживать надежное регулирование, направленное на борьбу с вредом, не замораживая при этом инновации.

Великобритания обладает сильными сторонами (исследования, таланты, финансы, развитая культура стартапов), но также и ограничениями (доступ к вычислительным ресурсам и конкуренция с США/Китаем за лучшие лаборатории). Вероятный путь к статусу «сверхдержавы» заключается не в превосходстве над США и Китаем в масштабах, а в создании конкурентоспособных кластеров и высококвалифицированных специализаций.

На практике «принять ИИ» означает:

  • исследовательский потенциал + кадровый резерв
  • доступ к вычислительным ресурсам (или партнерские отношения)
  • поддерживающее, но реалистичное регулирование
  • внедрение в государственном секторе и промышленности

Страны, которые внедряют новые технологии раньше, могут получить преимущества в производительности и привлечь инвестиции.

Как выглядит «здоровое» развитие искусственного интеллекта.

Концепция «мыльного пузыря» привлекательна, но также возможно одновременно и создавать ажиотаж, и добиваться реального прогресса.

Более качественное строительство обычно проявляется в следующем:

  • Четко выраженные примеры окупаемости инвестиций (измеримое снижение затрат или увеличение доходов)
  • Последовательное внедрение в рабочие процессы (а не только в демонстрации)
  • Улучшение методов обеспечения безопасности (мониторинг, оценка, тестирование на проникновение).
  • консолидация вокруг стандартов и платформ

Это отличается от перегретого рынка, где наибольшую ценность представляют объявления и привлечение средств.

За чем следить дальше (признаки настоящего пузыря и здорового наращивания)

Если это пузырь, то следует ожидать следующего:

  1. Перенаселенность в приложениях
    Много похожих продуктов конкурируют друг с другом за счет тонкой дифференциации.

  2. Давление на маржу
    Компании вкладывают значительные средства в вычислительные мощности, не имея при этом очевидной окупаемости с точки зрения выручки.

  3. Консолидация
    Более сильные игроки приобретают более слабых или переживают их.

  4. Победители в инфраструктурных проектах
    Независимо от того, какие приложения одержат победу, выгоду получат поставщики сетевого оборудования, микросхем, облачных услуг и решений в области безопасности.

  5. Регуляторный шок
    Крупный инцидент (мошенничество, дипфейки, неправомерное использование моделей) может ускорить принятие правил, изменяющих экономику.

Практические советы: как оказаться в выигрыше в переходный период.

Для частных лиц:

  • Научитесь использовать инструменты ИИ в своей области (а не только общие подсказки).
  • Выработайте навыки проверки информации (чему вы доверяете, и как вы это проверяете?).
  • Сосредоточьтесь на задачах, где ответственность по-прежнему лежит на человеке: принятие решений, взаимоотношения, стратегия, безопасность.

Для организаций:

  • Начните с измеримых сценариев использования (поддержка, аналитика, проверка кода).
  • инвестируйте в безопасность и защиту от мошенничества на раннем этапе.
  • Рассматривайте ИИ как процессное изменение, а не как «внедрение инструмента».

Итог

Послание Роббинса не направлено против ИИ. Это реалистичная оценка трансформации платформ:

  • Технологии изменят сферу труда и безопасности.
  • инвестиционный цикл перегрет.
  • многие фирмы потерпят неудачу

Если вы занимаетесь разработкой или инвестированием, в долгосрочной перспективе победителями станут те, кто превратит ИИ в устойчивое распространение, надежные продукты и измеримую ценность, а не просто в более крупные демографические группы.

В заключение (одним предложением)

Искусственный интеллект — это реальный сдвиг в развитии платформ, но рынок ведёт себя как мыльный пузырь; победителями станут компании, которые превратят ИИ в надёжную, измеримую ценность, пережив при этом период потрясений.

Источники

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...
Русский