Искусственный интеллект (ИИ) обещает помочь компаниям сокращать расходы, однако сама технология внедрения ИИ была очень дорогой.
Стоимость обучения сложных моделей ИИ росла последние годы, гонка за вычислительную мощность заставляла технологические компании тратить миллиарды долларов на строительство дата-центров и мощные чипы. Эти затраты, естественно, перекладывались на клиентов. Например, инструмент Google для генерации документов или электронных писем стоит $20 в месяц поверх базовой подписки на Workspace для каждого сотрудника. Ассистент на базе ИИ Copilot от Microsoft обходится компании в $30 в месяц за каждого работника.
Внедрение ИИ непосредственно в системы компании может стоить от $5 до $20 миллионов, согласно исследовательской фирме Gartner. Они же прогнозируют, что 30% проектов по генеративному ИИ будут заброшены к концу 2025 года, отчасти из-за высоких затрат.
Хорошая новость для клиентов — стоимость ИИ снижается, сокращая разрыв между выгодами и инвестициями. Плохая новость — это все еще не решает проблему полезности технологии, решение которой займет несколько лет.
Однако, несмотря на рост стоимости обучения ИИ, услуги ведущих технологических компаний, таких как Google и OpenAI, становятся дешевле. Новые модели оказываются более мощными, при этом их стоимость снижается на 50% по сравнению с предыдущими версиями. Исследователи в области ИИ активно разрабатывают методы сокращения расходов, такие как «разреженность» и «квантование».
| Модель ИИ | Дата публикации | Стоимость обучения (2023 USD) |
|---|---|---|
| AlphaGo Master | 1/1/2017 | $471K |
| AlphaGo Zero | 18/10/2017 | $613K |
| GPT-3 175B (davinci) | 28/5/2020 | $2M |
| GPT-4 | 15/3/2023 | $41M |
| PaLM 2 | 10/5/2023 | $5M |
Есть и другие признаки снижения затрат. В Китае, где регулирование менее строгое, а расходы на рабочую силу ниже, идет ценовая война среди компаний, занимающихся ИИ. Это привело к снижению стоимости использования генеративного ИИ. Например, китайский стартап DeepSeek предлагает услуги по $0.14 за миллион токенов (единица измерения текста) для корпоративных пользователей, в то время как аналогичная модель от OpenAI стоит $10.
Кроме того, компании-пользователи также оптимизируют затраты. Многие понимают, что для повышения производительности сотрудников не нужен самый мощный ИИ. Они экспериментируют с менее дорогими моделями от компаний вроде Meta Platforms или более простыми, но медленными вариантами.
Стоимость моделей, которые используются для автоматизации задач сотрудников, действительно снижается. Однако остаются вопросы о том, насколько устойчивой будет эта ценовая траектория в будущем. Кремниевая долина известна тем, что субсидирует цены, чтобы завоевать рынок, а затем их повышает, становясь прибыльной. Но для генеративного ИИ все еще не до конца ясно, насколько он полезен для бизнеса. Если технология ограничится чат-ботами и кратким изложением текста, то даже сниженные цены могут оказаться невыгодными. Возможно, именно на этом вопросе, а не на стоимости, следует сосредоточиться технологическим компаниям.
