смог увеличить число пользователей лишь с 61 до 66, при этом потеряв почти 100 долларов и прибегнув к неэтичным приёмам вроде покупки фейковых пользователей и рассылки спама. Что касается продуктивности, один блогер сообщает лишь о двукратном улучшении при написании кода, а не об обещанном десятикратном, поскольку большие языковые модели (LLM, Large Language Model) плохо справляются с задачами, не имеющими объективных критериев проверки; он даже использует специальный промпт, чтобы модели перестали писать документацию. Макроэкономические данные Grey Swan Signals показывают, что связанный с ИИ долг, по прогнозам, достигнет 570 миллиардов долларов в 2026 году — в четыре раза больше, чем годом ранее, — при этом такие крупные компании, как Alphabet, Meta, Amazon и Oracle, выпустили облигации на сумму свыше 300 миллиардов долларов. Спрос со стороны инвесторов при этом падает, а кредитные спреды расширяются, что повышает стоимость заимствований. Alphabet сообщила о первом за квартал отрицательном свободном денежном потоке с 2004 года, а капитальные затраты (capex) у крупных технологических компаний поглощают 80% операционного денежного потока. Статья проводит параллели с пузырём доткомов, предполагая возможную коррекцию, но также и последующую интеграцию ИИ в экономику, хотя и предупреждает о риске возникновения олигополий или картелей.