Американские компании начали массово пересматривать расходы на искусственный интеллект, отказываясь от стратегии использования самых дорогих моделей в пользу более доступных решений. Вместо того чтобы строить работу исключительно на продуктах OpenAI и Anthropic, бизнес все чаще комбинирует различные ИИ-модели, включая открытые разработки и решения китайских компаний, передает inbusiness.kz со ссылкой на The Wall Street Journal.
Главной причиной смены подхода стал стремительный рост затрат на использование современных языковых моделей. Если еще несколько месяцев назад высокий расход токенов считался показателем активного внедрения ИИ, то теперь компании делают ставку на максимальную экономию и оптимизацию расходов.
"Использовать самые дорогие модели для повседневных задач - это как ехать на Lamborghini за молоком", - заявил технический директор Cursor Майк Сэйкс.
По его словам, мощные модели оправданы лишь для наиболее сложных вычислений, тогда как большинство рабочих задач способны выполнять более дешевые альтернативы.
В результате компании переходят к смешанной стратегии: передовые модели используются для сложного анализа и планирования, а основную работу выполняют открытые или менее дорогие ИИ-системы. Такой подход уже применяют разработчики программного обеспечения, финансовые организации, медицинские компании и корпоративные сервисы.
Конкуренция на рынке ИИ усиливается и приобретает геополитический характер. Если американские OpenAI и Anthropic делают ставку на закрытые коммерческие модели, то китайские DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax и другие предлагают открытые решения, которые можно адаптировать под собственные задачи при значительно меньших затратах.
Из-за жесткой конкуренции разработчики ИИ уже начали бороться за корпоративных клиентов с помощью крупных скидок и бесплатных пакетов токенов. Некоторые компании получили бесплатный доступ к вычислительным ресурсам стоимостью в сотни тысяч и даже миллионы долларов.
Эксперты считают, что эпоха безусловного лидерства самых дорогих моделей подходит к концу. Теперь компании выбирают не самый мощный, а наиболее экономически эффективный искусственный интеллект для каждой конкретной задачи.
Читайте по теме:
Бум ИИ под угрозой: почему дата-центры оказываются в опасности
