Не станет ли это началом кризиса для экономик токенов?

В самом последнем выпуске подкаста TechCrunch’s Equity Кирстен Коросец, Шон О’Кейн и я рассмотрели, как эти изменения цен могут повлиять на всю отрасль ИИ. По мере того как Anthropic и другие крупные компании в области ИИ готовятся к публичному размещению акций, возникают вопросы о рентабельности, что может привести к аналогичному повышению цен и дополнительным ограничениям на использование, поскольку компании стремятся контролировать свои расходы.

Шон задал ключевой вопрос: «Смогут ли команды по разработке ИИ снизить затраты, сохраняя при этом достаточный прогресс технологий, чтобы соответствовать готовности клиентов к оплате?»

Кирстен отметила, что это развитие событий также показывает, насколько быстро меняются тенденции. Всего за несколько месяцев компании стали одержимы максимизацией использования токенов, а затем отвернулись от этого подхода из-за высоких связанных с ним расходов. Она задалась вопросом: «Как им точно документировать эти риски, когда всё постоянно меняется прямо у нас на глазах?»

Чтобы ознакомиться с отрывком из нашего обсуждения, отредактированным ради краткости и ясности, продолжайте чтение.

Энтони Ха: Когда мы планировали этот выпуск, Шон, вы описали текущую ситуацию как «Tokenpocalypse». Я хотел бы услышать ваше мнение по поводу этого термина, особенно учитывая решение Microsoft взимать больше за каждый токен для GitHub Copilot вместо использования фиксированной ставки.

Весь экосистема ИИ в значительной степени зависит от инвестиционного финансирования, что означает, что многие услуги, кажущиеся бесплатными, на самом деле обходятся довольно дорого. Теперь, когда часть этих затрат начинает перекладываться на конечных потребителей, нам предстоит увидеть, как это повлияет на их поведение. Хотя точные последствия пока не ясны, это, скорее всего, приведёт к значительному дискомфорту для пользователей.

Шон О’Кейн: Интересно подумать, сколько рисков, связанных с токенами, появится в документации S-1 компании Anthropic. Я часто обсуждал этот вопрос в этом шоу, поскольку мы постоянно сталкиваемся с подобными схемами — например, Uber сначала заявлял, что за полтора месяца быстро превысил свой бюджет на ИИ, а затем решил, что расходы слишком велики, и потребовалось ввести ограничения на использование во всей компании.

Такая быстрая смена позиции вызывает беспокойство. Она ставит вопрос о том, смогут ли команды по разработке ИИ снизить затраты, сохраняя при этом достаточный прогресс технологий, чтобы соответствовать платежеспособности клиентов.

Также стоит задуматься о ChatGPT Plus, цена на который изначально составляла 20 долларов в месяц без чёткой стратегии, лежащей в основе этой суммы. Люди продолжали платить больше за более высокие версии, однако даже эти цены не покрывают реальные затраты. Это остаётся одной из самых серьёзных проблем в этой сфере.

Кирстен: Всё это показывает, насколько быстро меняются вещи. Тренд максимизации использования токенов достиг пика за шесть месяцев и теперь воспринимается негативно. Как вы уже упоминали, структура ценообразования была установлена до того, как бизнес-модели компаний в области ИИ полностью сформировались.

В то же время правительства пытаются идти в ногу с этими изменениями. На этой неделе президент Трамп подписал исполнительный указ, позволяющий правительству анализировать мощные модели ИИ, хотя он охватывает лишь ограниченный спектр. Скорость изменений, которую я наблюдаю, беспрецедентна.

Именно поэтому я с нетерпением жду документов регистрации IPO S-1 — они раскроют важные факторы риска. Трудно документировать риски, когда они постоянно меняются ежедневно.

Энтони: Uber является интересным примером, Шон. Несмотря на критику за высокие расходы на ИИ, он также показывает, что компании могут со временем преодолеть финансовые трудности за счёт масштабирования и расширения своей деятельности. Пришлось развивать разные направления бизнеса, и как клиенты, так и водители столкнулись с давлением, но все эти усилия в конечном итоге помогли Uber стать рентабельной.

Я считаю, что подобные трансформации будут необходимы для многих компаний в области ИИ, если они хотят выжить в долгосрочной перспективе.

Шон: Смогут ли команды по разработке ИИ найти способы сократить затраты так же резко, как это сделал Uber, снижая расходы на своих водителей на протяжении многих лет? Я не уверен. Во многих случаях это более простые и трудносократимые затраты, поэтому будет интересно посмотреть, как они справятся с этой задачей.