Економіка штучного інтелекту (ШІ) кардинально відрізняється від традиційних програмних продуктів, де витрати на кожного нового користувача мінімальні. У сфері ШІ кожен запит вимагає значних обчислювальних ресурсів, що робить щоденну роботу сервісу дорожчою зі зростанням кількості користувачів. Таку думку висловив Бен Томпсон, автор видання Stratechery та один із найвідоміших оглядачів технологічної індустрії, аналізуючи запуск китайської моделі ШІ Kimi K3.
На відміну від звичних програм, де основні витрати припадають на розробку, а подальше масштабування коштує небагато, нейромережі потребують постійних витрат на електроенергію та роботу потужних комп'ютерів для обробки кожного запиту. Це означає, що чим більше людей користуються сервісом, тим вищими є операційні витрати компанії. Наприклад, якщо половина доходу від сервісу йде на оплату роботи серверів, то при доході в 100 мільйонів доларів, 50 мільйонів витрачатимуться лише на це.
Читайте також: Штучний інтелект як тіньовий радник: як AI може допомогти подолати корупцію у владі
Вартість результату, а не тексту
Томпсон наголошує, що порівнювати тарифи різних компаній лише за ціною за певний обсяг тексту є некоректним. Модель, яка бере менше за одне згенероване слово, може вимагати значно більшого обсягу тексту або більше кроків для вирішення завдання. У підсумку, загальна вартість використання такої «дешевшої» моделі може виявитися такою ж або навіть вищою, ніж у конкурентів, які пропонують швидше та точніше рішення.
Прикладом такої ситуації є китайська нейромережа Kimi K3. Хоча її базовий прайс-лист може здаватися привабливим, на практиці для досягнення потрібного результату їй може знадобитися більше часу та генерації тексту. Це призводить до того, що кінцева вартість використання її ресурсів стає порівнянною з більш дорогими, але ефективнішими моделями. Тому для бізнесу ключовим показником є не ціна за згенерований текст, а вартість отримання правильної відповіді або успішного виконання конкретного завдання.
Перспективи ринку ШІ
Зараз лідери ринку, такі як OpenAI та Anthropic, можуть підтримувати високі ціни завдяки значному попиту на нейромережі та обмеженій кількості потужних комп'ютерів. Отримані надприбутки вони інвестують у розробку ще більш досконалих моделей. Однак, Бен Томпсон прогнозує, що з часом потужностей стане більше, а конкуренція зросте. Це неминуче призведе до зниження цін.
У таких умовах виграють компанії, які зможуть забезпечувати високу якість результатів, мінімізуючи при цьому витрати на обладнання та генерацію тексту. Ефективність використання ресурсів стане вирішальним фактором для успіху на ринку штучного інтелекту.
Читайте також: Штучний інтелект OpenAI вийшов з-під контролю та атакував реальну інфраструктуру