В последнем выпуске подкаста TechCrunch’s Equity Кирстен Коросек, Шон О’Кейн и я обсудили, что эти изменения могут означать для более широкой экосистемы ИИ. В конце концов, поскольку Anthropic и другие крупные ИИ-компании планируют выход на биржу, что порождает неловкие вопросы о прибыльности, мы, вероятно, увидим аналогичное повышение цен на другие ИИ-продукты и больше ограничений на использование, поскольку бизнес пытается контролировать расходы.
«Смогут ли эти ИИ-лаборатории снизить эти затраты [и] настолько продвинуть технологию, чтобы в конечном итоге сойтись с аппетитом клиентов к тратам?» — задался вопросом Шон.
Кирстен, тем временем, предположила, что это также отражает, «как быстро все меняется». Всего за несколько месяцев компании увлеклись «tokenmaxxxing», а затем обернулись против этого из-за высоких затрат. Итак, пока ИИ-компании готовят документы для IPO, спросила она, «как вообще вписать эти риски, ведь они меняются на наших глазах?»
Продолжайте чтение, чтобы ознакомиться с фрагментом нашего разговора, отредактированным для краткости и ясности.
Энтони Ха: Когда мы готовились к этому, Шон, вы назвали это Токенпокалипсисом. И я хочу услышать больше о том, что вы об этом думаете, но был пример, когда Microsoft решила в случае с GitHub Copilot начать взимать плату за токен [вместо фиксированной ставки].
Вся эта экосистема сильно, очень сильно субсидируется деньгами инвесторов. И поэтому то, что кажется бесплатным, на самом деле невероятно дорого. И теперь мы подойдем к моменту, когда большая часть этих расходов будет переложена на конечного потребителя, на клиента. Как это изменит поведение? Я не думаю, что мы знаем, но будет много боли.
Шон О’Кейн: Я имею в виду, сколько рисков, связанных с токенами, по нашему мнению, будет в S-1 Anthropic? Это большой вопрос. Это то, о чем я много говорил в этом шоу, и мы постоянно натыкаемся на это, когда Uber прошел весь цикл за полтора месяца: сначала «Черт возьми, мы как-то быстрее, чем ожидали в этом году, израсходовали наш бюджет на эти штуки», а затем «Ой, возможно, это будет немного дороговато, нам нужно установить лимиты и ограничить использование внутри компании».
Это немного тревожит. Представьте, если вы видите такое быстрое развитие событий в такой компании, как Uber, которая активно использует эти инструменты, и возникает вопрос: смогут ли эти ИИ-лаборатории снизить эти затраты [и] настолько продвинуть технологию, чтобы в конечном итоге сойтись с аппетитом клиентов к тратам?
Забавно оглянуться назад: я не думаю, что при первоначальном выпуске ChatGPT взимание $20 в месяц [за ChatGPT Plus] было результатом какой-либо стратегии. Это было просто вроде: «Давайте назовем число». И с тех пор мы все это осмысливаем. Очевидно, люди платят больше за более продвинутые модели, но даже этого все еще недостаточно, чтобы покрыть разрыв с реальной стоимостью. Так что это, очевидно, самый большой вопрос здесь.
Кирстен: Все это, по-моему, иллюстрирует, как быстро все меняется. Я имею в виду, если действительно подумать, вся эта тема tokenmaxxxing возникла, достигла пика и теперь воспринимается неблагосклонно в течение шести месяцев. Масштаб этого, весь механизм ценообразования, к вашему слову, был установлен до того, как бизнес-модели ИИ-лабораторий действительно сформировались и укрепились.
И в то же время правительство пытается наверстать упущенное. Также на этой неделе президент Трамп подписал указ — это узкая версия, но он призван дать правительству возможность проверять мощные ИИ-модели. Так что все это происходит в темпе, которого, я думаю, я никогда не испытывала.
Вот почему я с нетерпением жду некоторых из этих регистрационных заявлений S-1 для IPO, из-за рисков. Как вообще вписать эти риски, ведь они меняются на наших глазах, изо дня в день?
Энтони: Uber — интересный пример, Шон, потому что вы упомянули их расходы на ИИ, но они также фигурировали в дискуссиях об ИИ, потому что иногда люди, считающие, что это пузырь, говорят о том, насколько безумно нерентабельны эти инструменты, эти компании, а затем в ответ приводят Uber. Говорили о том, насколько нерентабельным был Uber, но в конечном итоге вы достигаете масштаба, а затем закрываете этот разрыв.
И я думаю, это правда. Но также для того, чтобы добиться этого, Uber пришлось во многом трансформировать себя как компанию. То, чем Uber был в начале, и то, чем он является сейчас, все различные области бизнеса, в которые ему пришлось расшириться, различные способы, которыми пострадали клиенты и водители, — это то, что должно было произойти, чтобы компания стала прибыльной.
И я думаю, что вам придется увидеть аналогичные трансформации для многих из этих ИИ-компаний, если они хотят выжить.
Шон: Есть ли у этих лабораторий какой-либо способ выжимать копейки, как Uber выжимал водителей на протяжении многих лет? Есть ли там что-то достаточно «мягкое», чтобы это сделать? Я не знаю. Это кажется более сложными, более прямолинейными затратами во многих отношениях, так что это будет интересно.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Anthony Ha
