Бичил мэдээ
Шинэ мэдээ
Их уншигдсан
АУДИО
ABBA - I Do, I Do, I Do, I Do
АРХИВ
July 2026
| Su | Mo | Tu | We | Th | Fr | Sa |
|---|---|---|---|---|---|---|
 | Монгол | 12.00% |
 | Австрали | 4.35% |
 | Швейцарь | 0.0% |
 | Канад | 2.25% |
 | Япон | 1.0% |
 | БНХАУ | 3.0% |
 | Англи | 3.75% |
 | АНУ | 3.75% |
 | ЕХУ | 2.40% |
| Su | Mo | Tu | We | Th | Fr | Sa |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Монгол | 12.00% |
| Австрали | 4.35% |
| Швейцарь | 0.0% |
| Канад | 2.25% |
| Япон | 1.0% |
| БНХАУ | 3.0% |
| Англи | 3.75% |
| АНУ | 3.75% |
| ЕХУ | 2.40% |
N47 венчур сангийн дэлхийн хэмжээний удирдах түнш Лак Анант (Lak Ananth) болон D2D Advisory компанийн үүсгэн байгуулагч Жонатан Голдберг (Jonathan Goldberg) нарын нийтэлсэн хамгийн сүүлийн үеийн судалгааг хүргэж байна.
Үндсэн санаа нь маш энгийн. Хүн бүр хүссэн үедээ ашиглах боломжтой хиймэл оюун ухаан (Intelligence on Tap) бодит байдал болох мөч ойртож байна. Гэвч өнөөгийн технологийн стек (tech stack)-ээр энэ зорилгод хүрэх боломжгүй аж.
Tech stack (Technology Stack) гэдэг нь нэг програм, үйлчилгээ эсвэл системийг бүтээж, ажиллуулахад ашигладаг бүх технологийн цогц юм.
Технологи нь ажиллаж байна. Эрэлт бодитой байна. Хөрөнгө оруулалт урсаж байна. Харин хамгийн чухал асуулт нь:
Хиймэл оюун ухааныг урт хугацаанд тогтвортой, хүртээмжтэй үйлчилгээ болгохын тулд эдийн засаг, архитектур, үнэ цэнийн сүлжээнд ямар өөрчлөлт хийх шаардлагатай вэ?
Технологийн бүх томоохон хувьсгал эхэндээ нэг ижил асуудалтай тулгардаг нь анхны дэд бүтэц нь ирээдүйн зорилгыг даах чадваргүй болдог байна.
Жишээ нь Google Search тухайн үеийн байгууллагуудад ашиглагдаж байсан технологийн стек дээр хэзээ ч амжилттай ажиллах боломжгүй байсан.
Учир нь:
-Эхэндээ үнэтэй серверүүд ашигладаг байсан.
-Нэг процессор тутамд 47'500 ам.долларын лицензтэй арилжааны мэдээллийн сан ашигладаг байсан нь зардьыг өсгөсөн
-Сүлжээний төхөөрөмж үйлдвэрлэгчид зардал дээр 65%-ийн ашиг нэмдэг байсан нь сервер худдалдан авах зардлыг ихээр өсгөдөг байж
Google нийтэд түгсэн нь үүсгэн байгуулагчид нь "хайлтын систем хэрэгтэй юу?" гэдэг огтхон ч эргэлзээгүй. Харин бүх технологийн стекийг шинээр бүтээсэн. Ингэхдээ дараах тохируулгыг хийсэн байдаг аж.
-Эвдрэхийг нь тооцоолсон хямд серверүүд
-Эвдрэл гарсан ч автоматаар тойрч ажилладаг програм хангамж
-Нийт өртгийг хамгийн бага байлгах хэмжээний дата төвийн архитектурыг бүтээсэн.
Үүний үр дүнд Google-ийн үйл ажиллагааны зардал 20 дахин буурч, (Монголчууд бид зардал дээр хэмнэх тал дээр бага зэрэг алдаад байдаг талтай) зар сурталчилгаанд тулгуурласан хайлтын бизнесийг дэлхий дахинд таниулах боломжтой болсон.
AI яг ийм үе шатанд ирээд байна
Өнөөдөр AI-д нэг хүсэлт боловсруулах өртөг:
1–10 цент
Харин Google хайлт:
0.2–0.3 цент
Харин нэг хэрэглэгчээс олох орлого ойролцоо байна.
Нөгөө талаар:
AI чип үйлдвэрлэгчдийн ашиг 73–75%
Серверийн хүчин чадал 2–4 жилийн дараа хуучирдаг эсвэл ашиглалтаас гардаг. Харин санхүүгийн бүртгэл дээр 5–6 жилээр элэгдүүлдэг юм. Манай уулсын хуулинд 3 жилээр элэгдүүлдэг. Эдгээр нь технологийн боломжгүй асуудал биш. Инженерчлэлийн асуудал юм.
Судлаачид AI-ийн нийт зардлын бүтцийг задлан шинжилж, өнөөгийн эдийн засагт бий болгож буй үнэ цэнтэй нийцэж байгаа эсэхийг шалгажээ.
Тэдний гол дүгнэлтүүд дараах байв.
1. Үнэ цэнэ өмнөх шигээ технологийн стекийг дахин зохион бүтээсэн хүмүүст очно
2030 он хүртэл AI-ийн дэд бүтцэд:
5–9 их наяд ам.долларын хөрөнгө оруулалт шаардах төлөвтэйбайна.
Энэ нь хөөс биш.
Өмнө нь:
-Цахилгаан сүлжээ,
-Телефон холбоо,
-Үүлэн тооцоолол (cloud)
бий болсон үеийн хөрөнгө оруулалтын мөчлөгтэй ижил үзэгдэл юм.
Хамгийн их өгөөжийг технологийн стекийг дахин зохион бүтээсэн компаниуд хүртэнэ.
2. AI-ийн өртгийг хамгийн сайн ойлгосон компаниуд ялна
Өөрсдийн мөнгө яг хаашаа зарцуулагдаж байгааг нарийн мэддэг компаниуд:
-Боломжтой хэсэгт өртгөө бууруулна
🚂 2026 онд "Монголын төмөр зам" ТӨХК өөрийн эзэшлийн суурь бүтцээр 8 сая тонн ачаа тээвэрлээд байна.
🌱 Ухаа худаг уурхай нь цөлжилттэй тэмцэх, ногоон байгууламжийг нэмэгдүүлэх зорилгоор Цогтцэцийд мод үржүүлгийн талбай, ойн зурвас байгуулж, сүүлийн 17 жилийн турш тууштай арчлан ургуулж байна. 🌳🌿
-Үр ашиггүй зүйлд хөрөнгө үрэхгүй
Google ч яг ийм байдлаар:
-Сервер
-Сүлжээ
-Өөрийн чип
гэсэн үе шат бүрийг дараалан шинэчилж, дэлхийн хамгийн үнэ цэнтэй дэд бүтцийн бизнесийг байгуулсан. AI мөн ийм замаар хөгжих болно.
3. Хоёр архитектур зэрэг оршино. Гэхдээ хоёулаа ялагч болохгүй.
Өнөөдөр том AI лабораториуд:
-Өөрсдийн,
-Модель
-Сервер
-Програм
-Үйлчилгээ
бүгдийг нэг дор нийлүүлсэн хаалттай экосистем байгуулж байна.
Үүний зэрэгцээ:
-Хямд өртөгтэй
-Нээлттэй эхийн
-Тархмал архитектур
-Маш хурдтай хөгжиж байна.
Хаалттай архитектур дараах салбаруудад хүчтэй хэвээр байна.
-Банк
-Эрүүл мэнд
-Төрийн байгууллага
-Том корпораци
Харин нээлттэй архитектур:
-Хөгжүүлэгчид
-Өртөг мэдрэмтгий зах зээл мэдээллийн бүрэн хяналт шаарддаг байгууллагууд дээр хамгийн хурдан өснө.
Түүхээс харахад урт хугацаанд нээлттэй архитектур нийт зах зээлийг хамгийн их тэлдэг.
4. Token бол үнэ цэнийг хэмжих зөв нэгж биш
Өнөөдрийн AI үйлчилгээний үнэ ихэвчлэн:
Token-оор хэмжигддэг.
Гэвч token нь техник хангамжид хэрэгтэй хэмжүүр болохоос хэрэглэгчийн авч буй үнэ цэнийг илэрхийлдэггүй.
Ирээдүйд хоёр зүйл чухал болно.
Routing
Асуудал бүрийг хамгийн хямд бөгөөд хангалттай сайн AI модель руу автоматаар чиглүүлэх.
Segmentation
Хэрэглэгч бүрийн авч буй үнэ цэнээр үнийг тогтоох. Ирэх 10 жилд хамгийн их үнэ цэнэ энэ сегментэд бий болно гэж судлаачид үзжээ.
5. Үүсгэн байгуулагчид ирээдүйд өөрчлөгдөх архитектурт бэлдэх хэрэгтэй Өнөөдөр байгуулж буй AI дэд бүтэц шаардлагатай.
Гэхдээ гол асуулт нь: Энэ дэд бүтэц нь дараагийн 3 жилд зориулагдсан уу, эсвэл ирэх 10 жилийн дараах зах зээлд зориулагдсан уу?
Түүхээс харахад тухайн үеийн давамгай архитектур үүрд үргэлжилнэ гэж бодсон компаниуд дараагийн шилжилтэд ялагдсан.
Харин уян хатан систем байгуулсан компаниуд хамгийн их үнэ цэнийг бий болгосон.
Тиймээс хамгийн сайн хөдөлгүүр бус,
хамгийн уян хатан суурь платформ (chassis) ялна.
6. Дэд бүтэц хөгжсөний дараа хамгийн их үнэ цэнэ хэрэглээний давхаргад бий болно
AI-ийн үнэ одоогоор бүрэн бараа бүтээгдэхүүний (commodity) түвшинд хүрээгүй байна.
Судлаачдын үзэж буйгаар:
2027–2028 он гэхэд
AI-ийн үнэ эрс буурна.
Тэр үед:
Чип
модель
Inference тооцоолол
нь өрсөлдөөнтэй, нийтлэг хэрэглээний орц болно.
Харин хамгийн их ашиг:
-AI ашиглан
-Эмнэлэг
-Боловсрол
-Үйлдвэрлэл
-Хууль
-Санхүү
зэрэг салбарт бодит асуудлыг шийдсэн хэрэглээний програмууд руу шилжинэ.
Өөрөөр хэлбэл ирээдүйн хамгийн том бизнес нь AI өөрөө биш, AI дээр суурилсан бүтээгдэхүүнүүд байх болно.
Intelligence on Tap-ийн ирээдүй
Жижиг тосгоны эмч, IT-ийн хэлтэсгүй жижиг бизнес эрхлэгч, санхүүжилт муутай сургуулийн сурагч өнөөдөр Fortune 500 компанийн ашиглаж буйтай адил түвшний хиймэл оюун ухааныг ашиглах боломжтой болох үед Intelligence on Tap бодит биеллээ олно.
Үүнийг хэрэгжүүлэх технологи аль хэдийн хөгжиж эхэлсэн. Эдийн засгийн нөхцөл ч урьд өмнө байгаагүй хурдаар зөв чиглэлд өөрчлөгдөж байна.
Харин хамгийн чухал асуулт нь:
Тэр хүчирхэг AI дээр суурилсан ирээдүйн бүтээгдэхүүн, үйлчилгээг хэн бүтээх вэ? Түүх үргэлж нэг л асуултыг тавьж ирсэн. Төмөр зам, хагас дамжуулагч, интернетийн аль ч үед ялалт байгуулсан нь ижил байжээ.
Өнөөдрийн хөрөнгө оруулагчдын өмнө ч мөн адил асуулт байна.
Та "хоолой" (дэд бүтэц)-г санхүүжүүлж байна уу, эсвэл тэр хоолойгоор урсах "ус" (AI-д суурилсан үйлчилгээ, хэрэглээ)-ыг санхүүжүүлж байна уу?
