A mai AI-áradatot elnézve sokan a platformrétegre (model-szolgáltatók, agent rendszerek) koncentrálnak, miközben a történelmi analógiák szerint a valódi „killer app” általában egy réteg fölötti új alkalmazáskategória, nem maga az infrastruktúra. A szerző az informatikai forradalmak korábbi hullámait idézi fel — a személyi számítógép, a web és a mobil korszakát — hogy megmutassa: a platform elkészülte után évek kellenek, mire megjelenik a mindennapi életet átalakító alkalmazás.
Rövid történelmi párhuzamok
- A személyi számítógép korai mérföldkövei: CP/M 1974; Altair 8800 – népszerűsítés 1975; Microsoft BASIC 1975 június; Apple II 1977; VisiCalc 1979 október; dBase II 1980; IBM PC 1981 augusztus; Lotus 1-2-3 1983 január. A grafikus felület 1984-ben a Macintosh révén vált széles körben ismertté, a desktop publishing 1985-ben lett „killer app” PageMakerrel és Apple LaserWriterrel.
- A web: Tim Berners‑Lee javaslata 1989 március, a web nyilvános indulása 1991 augusztus. 1993‑ban jelent meg a Mosaic és a kereskedelmi weboldal GNN; Netscape 1994 végén. 1995-ben indultak meg széles körben Yahoo!, Amazon, eBay és Altavista; MapQuest 1996; Google 1998; Wikipedia 2001. A web esetében is nagyjából 4–5 év telt el a platform javaslata és az első igazán áttörő alkalmazások megjelenése között, majd további évtizednyi finomítás és konszolidáció következett.
- A mobil: iPhone 2007, Android 2008, és csak 2011–2012 körül jelentek meg igazán mobil‑specifikus, „csak mobilon lehetséges” szolgáltatások (például az on‑demand gazdaság meghatározó alkalmazásai).
AI: hol vagyunk az ívhullámon?
A szerző a transformer‑paper („Attention Is All You Need”, 2017 június) párhuzamaként kezeli Tim Berners‑Lee 1989‑es javaslatát, és ChatGPT 2022. november 30‑i megjelenését a Mosaic megjelenéséhez hasonlítja. Ez alapján az eddigi ütem nagyjából megfelel a korábbi technológiai átmeneteknek: a platform megszületése után néhány év szükséges az igazán széles körű alkalmazások megjelenéséhez.
Ennek ellenére ma sok beszélgetés az AI‑modellek és fejlesztőeszközök (például ChatGPT, Claude, Gemini, illetve kódoló agentek mint Claude Code, Codex, Cursor) közti versenyről szól. Ezek fontos „csővezetékek” — a BASIC‑hez vagy a korai webes keretrendszerekhez hasonló szerepben —, de önmagukban nem feltétlenül azok a fogyasztói alkalmazások, amelyek a hétköznapi életet alapjaiban megváltoztatják.
Hiányzó mechanizmusok az agentgazdasághoz
A személyi ügynökök (personal agents) és agent‑alapú szolgáltatások valódi átütéséhez olyan kiegészítő mechanizmusokra lesz szükség, amelyek ma még hiányoznak: fizetési módszerek az ügynökök részére, azonosítás és képviseleti jogosultság bizonyítása, elszámoltathatóság és a tranzakciókból származó érték allokációjának elfogadott módjai. A szerző Ilan Strauss‑szal közösen erről „The Missing Mechanisms of the Agentic Economy” címmel írt tanulmányt; a következmények hasonlók lehetnek ahhoz, amikor a web‑korszakban HTTPS és az online fizetés tette lehetővé az e‑kereskedelem valódi fellendülését.
Miért tűnik lassúnak az előrehaladás a nagy költekezések mellett?
A négy legnagyobb hyperscaler az idei évben nagyjából 700 milliárd dollár tőke‑kiadást tervez, ami közel megduplája a 2025‑ös összegeket — ez jóval nagyobb beruházás, mint ami a web építésekor történt. A szerző szerint több oka lehet annak, hogy mégsem érződik gyorsabbnak az alkalmazások megjelenése:
- A Silicon Valley korai monopolizálási törekvései torzíthatják az innováció hatékonyságát: a befektetői csoportgondolkodás és a korai győztesek kanonizálása kiszoríthat alternatív megközelítéseket.
- A korábbi buborékok mintájára előfordulhat, hogy most is túl sok tőke épül az infrastruktúrába; mint a 2000‑es évek telekom‑beruházása (2000‑ban az amerikai távközlési cégek körülbelül 97 milliárd dollárt költöttek), amely után sok optikai hálózat kihasználatlan maradt (2002‑re a földben lévő szálak alig 2–5%-a volt „lit”, és több mint 60 távközlési vállalat ment csődbe). A megtorpanás után viszont olcsó infrastruktúra jelent meg, amely új alkalmazásokat tett lehetővé (például streaming, YouTube 2005).
Carlota Perez munkája is azt mutatja: a pénzügyi tőke gyakran az infrastruktúra telepítésére koncentrál, majd buborék törik, és a következő, ténylegesen átalakító korszakot más vállalkozók építik fel az olcsó infrastruktúra tetejére.
Hol vagyunk most (idővonal és értelmezés)
A szerző szerint az október 2026‑i helyzet nagyjából a 1997‑es tavaszhoz hasonlítható: sok új kategória már létezik, de a Google‑hoz, Amazonhoz hasonló konszolidáló, széles körben nélkülözhetetlen szolgáltatások még nem alakultak ki. Fontos megjegyezni, hogy egyes mérföldkövek (például Claude Code 2025) csak későn érkeztek meg az „BASIC‑pillanatként” értelmezhető képességekhez.
A szerző következtetése: lehetséges, hogy még nem láttuk az AI valódi killer appját. Vagy késő a gyors fejlődéshez képest, vagy egyszerűen még hiányoznak a kulcsmechanizmusok, amelyekre a fejlesztőknek szükségük van ahhoz, hogy átütő alkalmazásokat építsenek.
Felhívás: mit építenek most az emberek?
A cikk szerzője konkrét példákat kér: olyan AI‑alkalmazásokat vagy vállalkozásokat szeretne látni, amelyek már ma ordítóan új értéket adnak — mondjuk annyival jobb vagy olcsóbb megoldást, hogy lényegében új lehetőségeket nyitnak meg a felhasználók vagy a vállalatok számára. Például olyan szolgáltást, ami óriási mennyiségben jobb vagy sokkal olcsóbb, mint amit helyette használnának.
Kérdésként hagyja nyitva: épülnek‑e már olyan AI‑applikációk, amelyek az átlagemberek képességeit egy új szintre emelik, vagy még várnunk kell arra a fázisra, amikor a szükséges fizetési, identitás‑ és elszámoltatási mechanizmusok rendelkezésre állnak.
Összegzés
A jelenlegi AI‑hullámban számos fontos infrastruktúraelem épül: nagy modellek, kódoló agentek, adatközpontok. Ezek nélkülözhetetlenek, de önmagukban valószínűleg nem a „killer appok”. A történelmi párhuzamok alapján érdemes számítani még néhány évre, amíg a platform fölé épített, széles körben nélkülözhetetlen alkalmazások megjelennek — kivéve, ha valaki hamarosan bemutat egy ilyen áttörő AI‑alkalmazást. A szerző ezért kéretik: mondja el a közösség, mit épít, és milyen valós problémákat old meg az AI segítségével.
