Как приказката за „рентабилния“ машинен интелект се разразява и тласка компаниите в капан на историческа зависимост

Символични трикове на технологичните гиганти: Как компаниите систематично биват измамени с разходи за изкуствен интелект

Цената на алгоритмите: Защо мечтата за безплатна автоматизация се сбъдва

Години наред обещанието на технологичните гиганти от Силициевата долина звучеше неустоимо: изкуственият интелект скоро ще бъде толкова повсеместен и невероятно евтин, колкото чешмяната вода. Дефлационна революция изглеждаше неизбежна, при която сложни когнитивни задачи ще бъдат автоматизирани практически безплатно. Но тази илюзия сега се разбива с пълна сила. Вместо безкрайни подобрения в ефективността, разработването на ИИ се разкрива като едно от най-ресурсоемките и скъпи начинания в човешката история. Докато цените на изчислителната мощност, съхранението на данни и енергията се покачват драстично, доминиращите доставчици използват монополното си положение, за да увеличат драстично разходите за компаниите – често чрез скрити корекции дълбоко в алгоритъма. Тези, които сляпо възлагат своите бизнес процеси на собствени модели, попадат в исторически капан на зависимостта. Започва нова ера на сурови икономически реалности, в която, изненадващо, човешкият труд отново се превръща в по-рентабилната алтернатива за много задачи. Тези, които не успеят да противодействат на тази тенденция и да изградят дигитален суверенитет, сега рискуват своята конкурентоспособност.

Свързано с това:

• Тайният край на фиксираните цени на ИИ: Големият капан на разходите за ИИ – Защо моделът с токени сега струва на компаниите милиарди

Краят на дефлационната илюзия и митът за вездесъщността

През последните години на световната икономика беше представен изкушаващ наратив, който изобразяваше развитието на изкуствения интелект като неудържимо пътешествие към неограничена и най-вече практически безплатна достъпност. Обещанията за спасение на технологичната индустрия предполагаха, че в близко бъдеще изкуственият интелект ще тече свободно и евтино като чешмяна вода. Тази парадигма се основаваше на предположението, че технологичната еволюция на така наречените гранични модели ще следва един вид дигитален закон на природата, подобен на закона на Мур за микропроцесорите. Предполагаше се, че повишаването на ефективността в изчислителните и обучителните модели неизбежно ще бъде прехвърлено на крайните потребители, така че сложните когнитивни задачи скоро ще могат да бъдат автоматизирани за части от стотинка.

Това обещание все повече се оказва фундаментална грешка. Компаниите, които основаваха дългосрочното си стратегическо планиране на предпоставката, че изкуственият интелект ще се държи подобно на дефлационните калкулатори или рудиментарните софтуерни приложения, сега са изправени пред суровата икономическа реалност. Те объркаха временния бизнес модел, субсидиран от масивен рисков капитал, с непроменим технологичен закон. Първоначално изключително ниските цени за достъп до сложни езикови модели не бяха устойчиви пазарни цени, а по-скоро стратегически инструменти за бързо проникване на пазара и установяване на монополни екосистеми. Хардуерът, на който работят тези модели, особено високоспециализираните полупроводници и силициеви чипове, е подчинен на суровите закони на търсенето, предлагането и огромните производствени разходи. Тези физически и инфраструктурни реалности не могат да бъдат пренебрегнати от оптимистични презентации за инвеститори или визионерски основни доклади. Цената на изчислителната мощност, и особено на изключително бързата памет, необходима за работата на масивни невронни мрежи, се покачва рязко. Илюзията за неограничен и евтин машинен интелект отстъпва място на осъзнаването, че когнитивната автоматизация е една от най-ресурсоемките технологии в човешката история.

Свързано с това:

• Токенизацията на света от Nvidia: Как Дженсън Хуанг усъвършенства стратегията за маслени лампи на 21-ви век

Инфраструктурната реалност и физическите граници на мащабирането

За да се разберат настоящите ценови експлозии на пазара на изкуствен интелект, трябва да се вземе предвид основната инфраструктура и нейната икономическа динамика. Създаването и експлоатацията на големи езикови модели изискват центрове за данни с безпрецедентни размери и сложност. Тези съоръжения не само консумират огромни количества електрическа енергия, но и разчитат на високоспециализирани графични процесори (GPU), чието производство работи на физическите граници на настоящата технологична осъществимост. Веригите за доставки на тези компоненти са изключително концентрирани и уязвими към геополитическо напрежение и производствени затруднения. Физическата реалност на силиция сега налага драстична корекция в ценовите структури.

Всяко запитване към усъвършенстван езиков модел, всяко генериране на текст или анализ изисква това, което е известно като извод. Този извод не е свободен дигитален акт, а силно енергоемък и изчислително интензивен процес, при който милиарди параметри трябва да бъдат преместени през паметта на графичните процесори (GPU). С нарастването на сложността на моделите, тези разходи за извод също се увеличават пропорционално. Докато доставчиците първоначално бяха склонни да субсидират тези разходи, за да оформят потребителските навици и да събират данни, натискът от капиталовите пазари сега ги принуждава да станат печеливши. Експлозивно нарастващите цени на съхранението и прекомерните разходи за разширяване на глобалната инфраструктура на центровете за данни неизбежно се отчитат в ценовите модели за крайните клиенти и бизнеса. Това е класически икономически принцип: ако пределните производствени разходи се повишат поради физически и инфраструктурни ограничения, крайният продукт не може да поевтинее в дългосрочен план. Предположението, че само технологичният прогрес може да компенсира тези огромни увеличения на разходите, се оказа недостатъчно. По-скоро виждаме, че моделите стават все по-големи и по-енергоемки, което повече от обезсмисля повишаването на ефективността от страна на хардуера.

Скрити увеличения на разходите и монетизация на алгоритмите

Начинът, по който разходите се прехвърлят върху потребителите, често е едва доловим и не е веднага очевиден. Освен очевидните увеличения на цените на месечните абонаменти, които за най-мощните модели вече са достигнали над двеста щатски долара на месец, а в абсолютния топ клас дори се приближават до границата от двеста и петдесет щатски долара, доставчиците използват дълбоки технически корекции, за да увеличат драстично приходите си на потребител. Ключов механизъм за това е модификацията на така наречените токенизатори.

Токенизаторът е интерфейсът, който разделя човешкия език на машинно четими единици, наречени токени. Таксуването за използването на изкуствен интелект се основава почти изключително на тези консумирани токени. Ако доставчик алгоритмично коригира архитектурата на своя токенизатор по такъв начин, че значително повече токени внезапно се таксуват за един и същ изходен текст, това се равнява на огромно, скрито увеличение на цената. Последните пазарни развития показват, че подобни актуализации могат да доведат до таксуване с между дванадесет и тридесет и пет процента повече токени за идентични текстови фрагменти. На практика това означава, че компания, която е възложила процесите си на тези интерфейси, е изправена пред непредвидено и незабавно увеличение на разходите от около двадесет процента при максимално използване, без каквото и да е подобрение в качеството или обхвата на генерираното съдържание. Такива алгоритмични корекции позволяват на доставчиците да оптимизират своите маржове, докато клиентът остава с впечатлението, че базовата цена е останала стабилна. Тази липса на прозрачност в ценообразуването представлява значителен риск за всяко бизнес изчисление и разкрива дисбаланса на силите на този все още млад пазар.

Свързано с това:

• „Токенмаксиране“ – Дали беше Amazon? Защо една корпорация изгори половин милиард долара в токени: Управляван изкуствен интелект като защитен механизъм

Архитектурата на зависимостта в олигопола

Стратегическото решение на много компании да възложат цялата си инфраструктура за изкуствен интелект на шепа доминиращи американски технологични компании все повече се оказва фатална грешка в управлението на риска. В еуфорията на ранните години изглеждаше икономически разумно да се разчита на привидно превъзходните и леснодостъпни интерфейси на тези гиганти, вместо да се изграждат собствени ресурси. Това удобство сега води до исторически капан на зависимостта. Компаниите, които са базирали своите вътрешни процеси, клиентски интерфейси и анализ на данни изцяло на собствени модели на трети страни, сега се оказват в несигурното положение на наемател, чийто договор може да бъде прекратен или чийто наем може да бъде продиктуван по всяко време и без предупреждение.

Този олигопол на доставчиците се държи точно по класическия сценарий на установените платформени икономики, вече познати от развитието на стрийминг пазара, с изключение на това, че икономическите последици за зависимите компании са далеч по-екзистенциални. Първоначално потребителите бяха привлечени в екосистемата с ниски бариери, ниски цени и огромна производителност. Веднага щом разходите за интеграция за преминаване към друга система станат толкова високи, че създадат фактическо заключване, правилата на играта се променят. Внезапните ограничения на скоростта, т.е. изкуственото ограничаване на максималния брой заявки в минута, принуждават компаниите да сключват по-скъпи премиум договори, за да поддържат операциите си. Условията на договора се коригират едностранно и компаниите нямат друг избор, освен да ги приемат, тъй като повреда на вече дълбоко интегрираните интелигентни системи би означавала незабавен оперативен застой. Тази асиметрия на властта представлява загуба на дигитален суверенитет. Тези, които са делегирали изцяло ядрото на бъдещото си създаване на стойност – а именно, интелигентността, основана на данни – на външни пазители, губят контрол над собствените си средства за производство.

Квази-вътрешно решение: Как Xpert.Digital запълва оперативните пропуски в B2B маркетинга и продажбите – Интелигентен бизнес, управляван от съдържание - Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital е индустриален център за B2B, базиран на данни, ръководен от Konrad Wolfenstein . Компанията действа като външно, квази-вътрешно решение за индустриални партньори, запълвайки оперативните пропуски в маркетинга, съдържанието и продажбите – без да се изискват допълнителни ресурси от страна на клиента.

Повече информация тук:

• Квази-вътрешно решение: Как Xpert.Digital запълва оперативните пропуски в B2B маркетинга и продажбите – Smart Content-Driven Business

Автономните агенти като непредсказуеми фактори на разходите

Следващият етап от развитието на изкуствения интелект, отбелязващ прехода от реактивни чатботове към проактивни, автономни агенти, изостря многократно този икономически проблем. Автономните агенти са системи, които не генерират само един отговор, а работят в итеративни цикли, сами си възлагат задачи, търсят в интернет, изпълняват код и самостоятелно коригират грешки. Това, което е огромен скок напред от технологична гледна точка, се превръща в неизчислим фактор за разходите в реалния свят на бизнеса.

Използването на такива агенти води до експоненциално увеличение на потреблението на токени. Докато една проста заявка за търсене може да изисква хиляда токена, автономен агент, решаващ сложен проблем, може да консумира десетки или дори стотици хиляди токени само за няколко минути. Начинът, по който тези агенти работят, напомня на загуба на ресурси; те преминават през безброй итерации и отхвърлят погрешни подходи, докато броячът на разходите за API продължава да тиктака неуморно. Сметката за това прекомерно потребление неизбежно се озовава при компанията потребител в края на месеца, никога при доставчика на платформата. Тъй като основните процеси често са черна кутия за потребителя, действителните финансови разходи за един агент за решаване на задача са почти невъзможно да се изчислят надеждно предварително. Визията за замяна на цели отдели с легиони от дигитални агенти вече се проваля в много случаи поради нарастващите променливи разходи за извод. Ако решаването на логистичен проблем с агент с изкуствен интелект струва повече от работното време на опитен диспечер, възвръщаемостта на инвестицията става отрицателна.

Свързано с това:

• Агентският изкуствен интелект идва: Как автономните агенти с изкуствен интелект вече стратегически променят продажбите и снабдяването

Стратегически императиви за корпоративен суверенитет

Този променен икономически климат има убедителни последици за мениджмънта: изграждането на вътрешна експертиза в областта на изкуствения интелект вече не е незадължително допълнение, а съществено изискване за осигуряване на оцеляването на компанията. Това обаче не означава, че всяка компания трябва да се опитва да обучава свои собствени масивни базови модели от нулата. Подобно начинание би било толкова икономически безсмислено, колкото изграждането на електроцентрала в отговор на покачващите се цени на електроенергията. Инвестициите, необходими за обучението на тези базови модели, са милиарди и остават запазена марка на големите технологични компании.

По-скоро необходимата основна компетентност се крие в разработването на задълбочени възможности за оркестрация. Компаниите трябва да могат точно да оценят кой конкретен модел е достатъчен за коя конкретна задача. Икономически безсмислено е да се използва най-скъпият и мощен модел за прости задачи за класификация, агрегиране на вътрешни имейли или рутинно извличане на данни. Тук могат да се използват много по-малки, ресурсоемки модели с отворен код, работещи локално на собствените сървъри на компанията или в контролирана частна облачна среда. Стратегическата хибридна архитектура е от съществено значение. За силно сложни, креативни или силно променливи задачи, прибягването до скъпите премиум интерфейси на американските корпорации може все още да е оправдано. Въпреки това, за ежедневния фонов шум от машинната обработка на информация, трябва да се създаде отделна, рентабилна инфраструктура. Тези, които не успеят да овладеят тази диференциация и да насочат всяка една заявка, независимо колко малка е, през най-скъпите API, ще бъдат смазани от текущите разходи. Способността за оценка на модели, разбирането на икономиката на токените и изкуството на целенасоченото бързо инженерство за минимизиране на неуспешните опити са новите основни компетенции на устойчива компания.

Парадоксът на автоматизацията и завръщането на човешкия труд

Експлозивно нарастващите разходи за изкуствен интелект хвърлят съвсем нова светлина върху макроикономическите дискусии около пазара на труда. Само преди известно време се прогнозираше, че изкуственият интелект ще направи голяма част от висококвалифицирания труд, изискващ знания, остарял за много кратко време. Много компании реагираха на тези прогнози с преждевременно преструктуриране и съкращения на персонал, очаквайки да могат да заменят тези мощности безпроблемно и далеч по-рентабилно с машинни системи.

Настоящите ценови тенденции налагат драстична преоценка. Ако разходите за изводи продължат да се покачват, икономическото уравнение ще се обърне. Внезапно човешкото познание отново ще стане конкурентноспособно за определени задачи. Парадоксът на автоматизацията се проявява във факта, че опитът за пълно заместване на човешкия интелект с машини просто става нерентабилен след определена точка. Когато сумирате процентите на грешки, усилията, необходими за постоянно наблюдение на системата, разходите за коригиране на халюцинации и чистите разходи за API, опитните служители отново са значително по-икономичното решение в много специализирани области. Страховете от покачващите се цени на енергията или логистичните разходи скоро биха могли да бъдат засенчени от опасенията относно цената на когнитивната изчислителна мощност. Иронията може да е, че компаниите скоро ще трябва да наемат отново точно онези специалисти, които са съкратили във вярата си във всемогъществото и безплатния характер на изкуствения интелект, и то на значително по-високи цени. Човешкият опит, интуицията и способността за разбиране на сложни контексти без масивната консумация на изчислителни ресурси са значително подобрени в свят на изключително скъп машинен интелект.

Свързано с това:

• Токеномика | Когато изкуственият интелект стане по-скъп от персонала: Тихият взрив на разходите за изкуствен интелект и какво може да направи управляваният изкуствен интелект по въпроса

Дългосрочни перспективи и икономика на познанието

Развитието на последните месеци бележи края на наивността по отношение на изкуствения интелект. Навлизаме във фаза на разочарование, което въпреки това е от съществено значение за поставянето на технологията на устойчива икономическа основа. Икономиката на когнитивната сила ще се превърне в централен управленски въпрос на двадесет и първи век. Изкуственият интелект няма да тече като вода от чешмата; по-скоро ще следва същите принципи като редкоземните елементи или високоспециализираните промишлени енергийни източници: той е наличен, изключително мощен е, но се предлага на значителна и постоянно променяща се цена.

Предизвикателството пред икономиките и отделните участници на пазара е да се освободят от едностранчивата си зависимост от няколко чуждестранни доставчици, без да губят връзка с технологичната граница. Пазарът ще трябва да се диверсифицира. Ще видим разцвет на специализирани нишови модели, изключително ефективни и обучени за тесни задачи, които поемат само малка част от оперативните разходи на големи модели с общо предназначение. В същото време, във финансовите и ИТ отделите ще се утвърди изцяло нова дисциплина: управлението на разходите в облака ще бъде заменено от управление на разходите, свързани с изкуствен интелект. Прецизното наблюдение на потреблението на токени, латентността на модела и разходите за извод ще стане също толкова важно, колкото и традиционния контролинг.

Пътят към печелившото използване на изкуствения интелект ще бъде далеч по-труден, сложен и капиталоемък, отколкото технологичната индустрия предполагаше в първоначалните си маркетингови кампании. Самото интегриране на интерфейс не е достатъчно, за да се получи конкурентно предимство; това е просто входен билет за изключително скъпа игра. Само онези организации, които разработят нюансирана, технологично агностична и икономически строга стратегия за изкуствен интелект, която минимизира зависимостите и стриктно управлява разпределението на ресурсите въз основа на възвръщаемостта на инвестициите, ще могат да процъфтяват в тази нова ера на когнитивната икономика. Ерата на сляпото експериментиране приключи; ерата на суровите икономически реалности започна.

☑️ Нашият бизнес език е английски или немски

☑️ НОВО: Кореспонденция на родния ви език!

Konrad Wolfenstein

Аз и моят екип с удоволствие ще бъдем на ваше разположение като ваш личен съветник.

Можете да се свържете с мен, като попълните формата за контакт тук [email protected]:или просто ми се обадите на +49 7348 4088 965. Моят имейл адрес е

Очаквам с нетърпение нашия съвместен проект.

☑️ Подкрепа за МСП в стратегията, консултирането, планирането и внедряването

☑️ Създаване или пренасочване на дигиталната стратегия и дигитализация

☑️ Разширяване и оптимизиране на международните процеси на продажби

☑️ Глобални и дигитални B2B търговски платформи

☑️ Pioneer Развитие на бизнеса / Маркетинг / PR / Търговски панаири

От видимост до доверие: Вашият мащабируем път с Xpert.Digital - Изображение: Xpert.Digital

В индустриалния B2B сектор, устойчивите бизнес взаимоотношения рядко възникват за една нощ. Те се развиват стъпка по стъпка – чрез видимост, професионална релевантност, повтарящи се точки на контакт и нарастващо доверие. 4-етапният модел на Xpert.Digital се справя точно с това: Той предлага структуриран път, който започва с управляема входна точка и може да се развие в по-задълбочено сътрудничество в развитието на бизнеса, ако е необходимо.

Вместо да се разчита на гръмки маркетингови обещания, този модел поставя взаимоотношенията на преден план. Компаниите започват с ясно дефинирани, лесно изчислими мерки и след това решават, въз основа на собствения си опит, докъде искат да разширят сътрудничеството. Ключов фактор за този необезпокояван процес на изграждане на доверие: Платформата напълно избягва досадните реклами, така че редакционният фокус остава единствено върху експертизата на компаниите.

Повече информация тук:

• От видимост до доверие: Вашият мащабируем път с Xpert.Digital