MI Iparág | Rejtett megszorító intézkedések és költségcsökkentő intézkedések a generatív MI-ben – beleértve a szószám csökkentését: A kevesebb olcsóbb – Kép: Xpert.Digital
A rejtett költségek válsága a generatív mesterséges intelligencia szolgáltatói között
A nagy mesterséges intelligencia illúziója: milliárdos veszteségek és megszorító intézkedések – amit a technológiai óriások eltitkolnak előled
A mesterséges intelligencia példátlan fellendülést tapasztal, de a technológiai forradalom csillogó álarca mögött hatalmas pénzügyi kihívások húzódnak meg. Amit a felhasználók apró technikai kiigazításoknak érzékelnek, közelebbről megvizsgálva a nagyobb MI-szolgáltatók kétségbeesett kísérleteinek bizonyulnak, hogy kordában tartsák robbanásszerűen növekvő költségeiket. A Google és az OpenAI szinte egyszerre, 2024 szeptemberében hajtott végre változtatásokat. Első pillantásra ezek a változások látszólag nem kapcsolódnak egymáshoz, de egy nagyobb problémát tárnak fel, amely az egész iparágat sújtja: a MI-szolgáltatások monetizációja drámaian elmarad a hatalmas beruházások és működési költségek mögött.
A generatív MI (Generatív Mesterséges Intelligencia) a mesterséges intelligencia egy ága, amely új tartalmak létrehozására specializálódott, ahelyett, hogy pusztán a meglévő adatok elemzésére vagy osztályozására koncentrálna.
Ez a fejlemény különösen figyelemre méltó, mivel jól mutatja, hogy még a több milliárd dolláros technológiai óriások is szenvednek saját innovációik pénzügyi nyomásától. Míg az OpenAI a 157 milliárd dolláros értékelés ellenére 5 milliárd dolláros veszteséget prognosztizál 2024-re, a Google csendben olyan intézkedéseket hajt végre, amelyek drasztikusan növelik az adatgyűjtés és -feldolgozás költségeit. Ezek a látszólag apró változások messzemenő következményekkel járnak a teljes digitális környezetre nézve, és egy nagyobb strukturális válságra utalnak a mesterséges intelligencia iparágban.
A Google csendes forradalma
A num=100 paraméter letiltása
2024. szeptember 14-én a Google az elmúlt évek egyik legjelentősebb, kevés nyilvánosságot kapott keresési infrastruktúráját hajtotta végre. A num=100 URL-paramétert, amely évtizedekig 100 keresési találat egyidejű megjelenítését tette lehetővé, teljesen letiltották. Ennek a technikai újításnak messzemenő következményei voltak a teljes SEO-iparra és a mesterséges intelligencia alkalmazásokra nézve.
Bár a paraméter a hétköznapi felhasználók kényelmi funkciója volt, létfontosságú volt a SEO iparág számára. Gyakorlatilag az összes nagyobb SEO-szolgáltató, mint például az Ahrefs, a Sistrix, az SEMrush és a speciális rangsoroló eszközök, ezt a paramétert használták a hatékony adatgyűjtéshez. Egyetlen hívással rögzíteni tudták a teljes top 100-as rangsorolást, ami költséghatékonyabb és gyorsabb is volt, mint az eredmények oldalankénti lekérése.
Ennek a paraméternek a deaktiválása költségrobbanáshoz vezetett a SEO iparágban. A rangsoroló eszközöknek most tíz különálló lekérdezést kell végrehajtaniuk ahhoz, hogy ugyanannyi adatot szerezzenek meg, mint korábban egyetlen lekérdezéssel. Ez a lekérdezési költségek tízszeres növekedését jelenti, és már komoly technikai és pénzügyi kihívásokat jelentett számos eszközszolgáltató számára.
A weboldalak üzemeltetőire gyakorolt hatás
A hatások azonnal láthatóak voltak a Google Search Console-ban: a vizsgált weboldalak 87,7 százaléka drasztikusan visszaesett a mért megjelenítések számában. Ugyanakkor paradox módon a weboldalak átlagos pozíciója javult, mivel a 11. és 100. pozíció között kevesebb „alacsony rangú megjelenítést” rögzítettek.
Sok kiadó drámai forgalomcsökkenésről számol be. Az olyan híroldalak, mint a derwesten.de, keresési forgalmuk 51 százalékát, az express.de 35 százalékát, a focus.de pedig 33 százalékát elvesztették. Az okok összetettek: a Google-nél bekövetkezett technikai változások mellett a mesterséges intelligencia felülvizsgálatai is szerepet játszanak, ami miatt a felhasználók kevesebbet kattintanak külső weboldalakra.
A Google stratégiájának motivációi
A Google döntésének okai összetettek. Egyrészt a változás jelentősen csökkenti a szerver terhelését, mivel kérésenként kevesebb adatot kell feldolgozni. Másrészt megnehezíti a botok és az adatgyűjtő szolgáltatások számára a tömeges adatgyűjtést, ami különösen fontos a mesterséges intelligencia alapú vállalatok Google adatai iránti fokozott érdeklődése miatt.
Egy másik szempont a felhasználói élmény: a Google arra szeretné ösztönözni a felhasználókat, hogy térjenek vissza a hagyományos kereséshez, ahol több oldalt is átkattintva több időt töltenek a Google környezetében. Ez megerősíti a Google pozícióját, mint központi információs kapcsolattartó pont, és kevésbé függ a vállalat a felhasználók külső webhelyekre való átirányításától.
Alkalmas:
Az OpenAI kétségbeesett költségkontrollja: A hivatkozások drámai csökkenése
A Google változásával párhuzamosan az OpenAI is jelentős változtatást hajtott végre a ChatGPT-ben. 2024. szeptember 11. óta a mesterséges intelligencia által vezérelt chatbot jelentősen kevesebb hivatkozást és külső webhelyekre mutató linket jelenített meg. Ez a csökkenés minden iparágat és tartalomtípust egyformán érintett, függetlenül a tartalom minőségétől vagy a források domain tekintélyétől.
A számok drámaiak: Elemzések szerint a ChatGPT-ben az idézetek száma akár 90 százalékkal is csökkent. Az ingyenes ChatGPT-fiókokat ez különösen érinti, míg a fizetős verziók felhasználói lényegesen kevesebb korlátozással szembesülnek. Ez a fejlemény súlyosbítja a már meglévő eltérést a Google-tól érkező webhelyforgalom és a ChatGPT-ből származó jelentősen alacsonyabb forgalom között.
A webes keresési funkciók költségeinek robbanásszerű növekedése
Az OpenAI hatalmas pénzügyi nyomás alatt áll. A vállalat 2024-re körülbelül 5 milliárd dolláros veszteségre számít, míg a ChatGPT működtetése akár napi 700 000 dollárba is kerülhet. A webes keresések és hivatkozások számának csökkentése nyilvánvaló költségcsökkentő intézkedés, mivel minden egyes webes keresés további számítási erőforrásokat és API-hívásokat igényel.
Az OpenAI webes keresési funkciójának költsége jelentősen megnőtt. Míg a korábbi modellek ingyenes hozzáférést kínáltak a webes keresésekhez, az újabb modellek teljes árat számítanak fel a keresési tokenekért. Egy példa illusztrálja a költségdilemmát: Egy GPT-4o-val végzett lekérdezés 0,13 dollárba került, míg ugyanaz a lekérdezés GPT-5-tel, a kiterjedtebb webes keresési tokenekkel, 74 dollárba.
Jelenlegi webes keresési modelljeiért az OpenAI 25 dollárt kér 1000 megtekintésenként a gpt-4o és gpt-4.1 modellekért, míg az erősebb modellek, mint például a GPT-5 és az o-sorozat, mindössze 10 dollárba kerülnek 1000 megtekintésenként. Ez az árazás egyértelműen mutatja, hogy az OpenAI miért csökkenti drasztikusan a webes információk kézbesítését.
A csökkenő szószám: A kevesebb olcsóbb
A forráshivatkozások számának csökkenése mellett a felhasználók egy másik, finomabb változást is észrevettek: a ChatGPT válaszai észrevehetően rövidebbek és kevésbé részletesek lettek. Ami első pillantásra a nagyobb tömörség felé irányuló optimalizálásnak tűnhet, valójában egy újabb hatékony költségmegtakarítási intézkedés. Minden generált szó – vagy technikailag pontosabban minden token – számítási teljesítményt fogyaszt, és így közvetlen költségeket okoz. A válaszok szisztematikus lerövidítésével az OpenAI csökkenti a lekérdezésenkénti működési költségeket.
Ez a tendencia különösen szembetűnő a versenytársakkal, például az Anthropic Claude-jával vagy a Google Geminijével való közvetlen összehasonlításokban. Ezek a modellek gyakran továbbra is részletesebb, árnyaltabb és mélyebb válaszokat adnak ugyanazokra a kérdésekre. Míg egyes versenytársak továbbra is a részletek gazdagságára támaszkodnak minőségi mutatóként, az OpenAI úgy tűnik, szándékosan csökkenti a szószámát, hogy megbirkózzon hatalmas felhasználói bázisának anyagi terheivel.
A felhasználók számára ez többletmunkát jelent. Átfogó válasz helyett gyakran csak felületes összefoglalót kapnak, és célzott lekérdezések (úgynevezett „gyors láncolás”) segítségével maguknak kell kinyerniük a kívánt információmélységet. Ezen további lekérdezések mindegyike egy új tranzakciót jelent, amely bár külön-külön olcsóbb, a felhasználónak több időbe és erőfeszítésbe kerül. Ez az intézkedés zökkenőmentesen illeszkedik a hivatkozások csökkentésének stratégiájába: Mindkettő a felhasználói élmény romlása, amelyek együttesen jelentős költségmegtakarításhoz vezetnek, és a vállalat hatalmas pénzügyi hiányának ellensúlyozását célozzák.
Rövidebb válaszok, kevesebb forrás: Észrevetted azt is, hogy a ChatGPT titokban hogyan csökkenti a költségeket?
A prémium előfizetésekkel működő veszteséges üzletág
Különösen problémás, hogy még a drágább, havi 200 dollárba kerülő ChatGPT Pro előfizetés is veszteséges, mivel a felhasználók a vártnál több szolgáltatást vesznek igénybe. Sam Altman vezérigazgató „őrültnek” nevezte ezt a helyzetet, elismerve a költségek fedezésének kihívásait.
Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója elismerte, hogy a vállalat jelenleg veszteséges a 200 dolláros előfizetésen: „Az emberek sokkal többet használják, mint amire számítottunk.” Ez a meglepő megállapítás jól mutatja, milyen nehéz a mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatoknak megjósolni a használat valódi költségeit és kiszámítani a megfelelő árazást.
A meglepő kapcsolat a két változás között
A két esemény időbeli közelsége több mint véletlen egybeesés. A ChatGPT gyakran az aktuális webes információkra támaszkodik válaszaihoz, közvetlenül vagy közvetve adatgyűjtési szolgáltatásokon keresztül férve hozzá a Google találataihoz. A num=100 paraméter letiltása jelentősen megnehezíti a webes adatok hatékony gyűjtését a ChatGPT és más mesterséges intelligencia rendszerek számára.
Az olyan mesterséges intelligencia alapú alkalmazások, mint a ChatGPT, kiterjedt, naprakész webes adatokra támaszkodnak a releváns és pontos válaszok generálásához. A num=100 paraméter lehetővé tette ezeknek a rendszereknek, hogy gyorsan és költséghatékonyan rögzítsenek nagyszámú keresési eredményt, és kiválasszák a legjobb forrásokat a válaszaikhoz.
A paraméter letiltásával a mesterséges intelligencia rendszereinek mostantól lényegesen több egyedi lekérdezést kell végrehajtaniuk, ami exponenciálisan növeli a költségeket. Ez magyarázza, hogy az OpenAI miért csökkentette egyidejűleg a hivatkozási gyakoriságot – a naprakész webes információk biztosításának költségei egyszerűen már nem voltak gazdaságilag kifizetődőek.
A 800 milliárd dolláros finanszírozási hiány
A Bain & Company riasztó előrejelzése
A Bain & Company nemrégiben készült tanulmánya fenyegető finanszírozási hiányra tárt fel a mesterséges intelligencia iparágban. 2030-ra az olyan mesterséges intelligencia cégeknek, mint az OpenAI, a Google és a DeepSeek, körülbelül évi 2 billió dollárt kell majd generálniuk a számítási teljesítmény és az infrastruktúra növekvő költségeinek fedezésére. A tanácsadók azonban arra számítanak, hogy az iparág körülbelül 800 milliárd dollárral elmarad ettől a céltól.
David Crawford, a Bain & Company globális technológiai gyakorlatának elnöke sürgetően figyelmeztet: „Ha a jelenlegi méretezési törvények érvényesülnek, a mesterséges intelligencia egyre nagyobb terhet ró majd a globális ellátási láncokra.” Ez az eltérés a szükséges és a várható bevételek között alapvető kérdéseket vet fel a mesterséges intelligencia iparág értékelésével és üzleti modelljeivel kapcsolatban.
Hatalmas befektetések kontra bizonytalan hozamok
A nagy amerikai technológiai vállalatok példátlan szintre emelik mesterséges intelligencia alapú beruházásaikat. A Microsoft, a Meta és a Google összesen 215 milliárd dollárt tervez mesterséges intelligencia projektekre 2025-ig. Az Amazon további 100 milliárd dolláros beruházást jelentett be. Ezek a kiadások elsősorban az adatközpontok bővítésére és új mesterséges intelligencia modellek fejlesztésére fognak irányulni.
A beruházások több mint kétszeresére nőttek a ChatGPT indulása óta. 2024-re a négy legnagyobb technológiai vállalat összesen 246 milliárd dollárt fektetett be mesterséges intelligenciába – ez 63 százalékos növekedés az előző évhez képest. A 2030-as évek elejére az éves mesterséges intelligenciára fordított kiadások meghaladhatják az 500 milliárd dollárt.
Energiaigény és infrastrukturális kihívások
A Bain & Company előrejelzése szerint a számítási teljesítmény iránti globális kereslet 2030-ra elérheti a 200 gigawattot, amelynek fele az Egyesült Államokban fog megvalósulni. A mesterséges intelligencia által vezérelt adatközpontok energiafogyasztása a 2023-as 50 milliárd kilowattóráról 2030-ra körülbelül 550 milliárd kilowattórára fog növekedni – ez tizenegyszeres növekedést jelent.
Ez a hatalmas bővítés jelentős környezeti hatásokkal jár majd. A megújuló energiaforrások térnyerése ellenére az adatközpontok üvegházhatású gázkibocsátása 2023-ban 212 millió tonnáról 2030-ra 355 millió tonnára fog emelkedni. A hűtésre szánt vízfogyasztás ugyanezen időszak alatt közel négyszeresére, 664 milliárd literre fog nőni.
Alkalmas:
A DeepSeek sokk fordulópontként szolgált
Költséghatékony innováció Kínából
A kínai DeepSeek startup felforgatta a mesterséges intelligencia iparágat az R1 modelljével. A becsült fejlesztési költség mindössze 5,6 millió dollár volt, így a vállalat egy olyan modellt fejlesztett ki, amely képes felvenni a versenyt a jelentősen drágább amerikai modellekkel. Összehasonlításképpen, az OpenAI GPT-4o fejlesztése körülbelül 80 millió dollárba került.
A DeepSeek árazása jelentősen alulmúlja a versenytársakat. A cég modelljei 20-40-szer olcsóbbak, mint az OpenAI megfelelő modelljei. A DeepSeek Reasoner modellje millió bemeneti tokenenként 53 centbe kerül, míg az OpenAI o1 modellje ugyanezért a számért 15 dollárba kerül.
Az iparági dinamikákra gyakorolt hatás
A DeepSeek sikere megkérdőjelezi a mesterséges intelligencia iparág korábbi feltételezéseit. A vállalat bebizonyítja, hogy a legmodernebb mesterséges intelligencia milliárdos költségvetések nélkül is lehetséges, jelentős árnyomás alá helyezve a már meglévő szolgáltatókat. Ez a fejlemény rávilágít az amerikai exportkorlátozások egy érdekes mellékhatására: A technikai korlátok arra kényszerítették a vállalatot, hogy szoftverinnovációkba kezdjen a rendelkezésre álló hardver optimális kihasználása érdekében.
Néhány héten belül a DeepSeek mesterséges intelligencia asszisztense megszerezte a globális LLM felhasználók 21 százalékát, és lenyomta a ChatGPT-t, mint a legnépszerűbb ingyenes alkalmazás az Apple App Store-ban. Ez a gyors piaci penetráció rávilágít a mesterséges intelligencia piacának volatilitására és a költséges üzleti modellel rendelkező, már befutott szolgáltatók veszélyeire.
Javaslatunk: 🌍 Korlátlan elérés 🔗 Hálózatba kötött 🌐 Többnyelvű 💪 Erős eladások: 💡 Autentikus stratégiával 🚀 Az innováció találkozik 🧠 Intuíció
Lokálistól globálisig: a kkv-k ügyes stratégiákkal hódítják meg a globális piacot - Kép: Xpert.Digital
Abban az időben, amikor egy vállalat digitális jelenléte határozza meg sikerét, a kihívás az, hogyan tehetjük ezt a jelenlétet hitelessé, egyénivé és nagy horderejűvé. Az Xpert.Digital egy innovatív megoldást kínál, amely egy iparági központ, egy blog és egy márkanagykövet metszéspontjaként pozícionálja magát. A kommunikációs és értékesítési csatornák előnyeit egyetlen platformon egyesíti, és 18 különböző nyelven teszi lehetővé a publikálást. A partnerportálokkal való együttműködés, a Google Hírekben való cikkek közzétételének lehetősége, valamint a mintegy 8000 újságírót és olvasót tartalmazó sajtóterjesztési lista maximalizálja a tartalom elérhetőségét és láthatóságát. Ez alapvető tényező a külső értékesítésben és marketingben (SMarketing).
Bővebben itt:
A mesterséges intelligencia nyerteseket és veszteseket teremt: Ki fogja túlélni az új internetes rendet?
A weboldal forgalmára gyakorolt drámai hatás
A mesterséges intelligencia hanyatlása Áttekintések
Az Authoritas tanulmánya szerint az Egyesült Királyságban a kiadói webhelyek átkattintási aránya jelentősen, körülbelül a felére csökkent a mesterséges intelligencia által vezérelt áttekintések miatt. A tanulmány szerint az átkattintási arány asztali számítógépen 47,5 százalékkal, mobilon pedig 37,7 százalékkal csökken a mesterséges intelligencia által vezérelt áttekintések jelenlétében. Még ha egy webhely a Google mesterséges intelligencia által vezérelt áttekintéseinek élén is szerepel, a kattintások számában csak minimális javulás tapasztalható.
Kevin Indig SEO-szakértő és Eric Van Buskirk UX-kutató új tanulmánya szisztematikusan vizsgálja a Google mesterséges intelligencia alapú áttekintéseinek használatát. Egy összetett környezetben 70 felhasználót figyeltek meg, akik nyolc realisztikus keresési feladatot hajtottak végre. Ez körülbelül 400 mesterséges intelligencia interakciót eredményezett, ami betekintést nyújt abba, hogy a webes keresési viselkedés milyen jelentősen változik a mesterséges intelligencia hatása alatt.
A mesterséges intelligencia általi áttekintések ezután jelentősen csökkentik a külső linkek átkattintási arányát. Asztali számítógépeken az átkattintási arány akár kétharmadával, mobileszközökön pedig csaknem felére csökken. A felhasználók egyre inkább a mesterséges intelligencia általi áttekintésben található információkra támaszkodnak – különösen az egyszerű vagy szabványosított lekérdezések esetében.
Alkalmas:
A hagyományos webes forgalom összeomlása
Amióta a Google 2024 májusában az Egyesült Államokban, majd 2025 márciusának végén Németországban is beépítette a generatív mesterséges intelligencia alapú válaszokat a keresésekbe, a tartalomszolgáltatók, például a híroldalak, blogok és fórumok aggódnak a látogatóik számának jelentős csökkenése miatt. Ha a válasz már szerepel a keresőoldalon, az emberek gyakran nem kattintanak az eredeti forrásra.
A Mail Online kiadó átkattintási aránya (CTR) több mint 56 százalékkal esett vissza a mesterséges intelligencia által vezérelt áttekintések miatt. Egyes webhelyek organikus forgalmának 18-64 százalékos visszaesését tapasztalták. Az organikus CTR akár 70 százalékkal is csökkenhet mesterséges intelligencia jelenlétében.
A Built In jelentése szerint a kiadók organikus keresési forgalma 2026-ra akár 25 százalékkal is csökkenhet. Még az első három pozícióban lévők is hatalmas CTR-csökkenést szenvedhetnek el az AIO-k miatt; a 4-10. pozíciók akár 50 százalékos visszaesést is mutathatnak. Egy 1000 kkv-webhelyen végzett tanulmány kimutatta, hogy 68 százalékuk jelentős organikus forgalomcsökkenést tapasztalt a mesterséges intelligencia által vezérelt keresési funkciók bevezetése után.
Néhány forrásra való összpontosítás
A ChatGPT webhelyekre irányuló hivatkozási forgalom 52 százalékkal csökkent 2024 júliusa óta. A Reddit-idézések 87 százalékkal nőttek, és most az összes ChatGPT-idézés több mint 10 százalékát teszik ki. A Wikipédia 62 százalékkal ugrott meg a júliusi mélypontról, és az idézettségi arány közel 13 százalékát teszi ki.
A három legnépszerűbb weboldal – a Wikipédia, a Reddit és a TechRadar – az összes hivatkozás 22 százalékát tette ki, ami mindössze egy hónap alatt 53 százalékos növekedést jelent. A ChatGPT most már néhány „válasz-első” forrást részesít előnyben, míg a márkához kapcsolódó weboldalak veszítenek láthatóságukból, és több millió potenciális hivatkozó kattintástól esnek el.
Időnyomás alatti meghibásodások
A Google képgenerálási problémái
A Google Gemini jelenlegi problémái különböző szinteken jelentkeznek. A felhasználók hetek óta alapvető képfeldolgozási hibákról számolnak be, különösen a kívánt formátumú képek létrehozásakor. A széles körben elterjedt probléma elsősorban a 16:9-es formátumú képek létrehozását érinti, ami korábban gond nélkül lehetséges volt, de ma már nem támogatott.
Még súlyosabb az a jelenség, amikor a képek állítólag létrejönnek, de nem jeleníthetők meg. A felhasználók visszaigazolást kapnak a képek sikeres létrehozásáról, de csak üres helyeket vagy hibaüzeneteket látnak. Ez a probléma mind a webes verzióban, mind a mobilalkalmazásban előfordul, így a képgeneráló funkció gyakorlatilag használhatatlanná válik.
Kommunikációs hibák és az átláthatóság hiánya
A Google ezen látszólagos rendszerhibák kezelése különösen problematikus. A vállalat nem kommunikálja proaktívan ezeket a problémákat a felhasználókkal, pedig hetek óta fennállnak. Ehelyett a rendszer továbbra is azt állítja, hogy minden funkció megfelelően működik, miközben a tényleges teljesítmény jelentősen romlik.
A jelenlegi nehézségeket nem szabad önmagukban vizsgálni, hanem inkább a Google mesterséges intelligencia rendszereivel kapcsolatos problémák sorozatának részét képezik. 2024 februárjában a Google-nek teljesen le kellett tiltania az emberi ábrázolást a Geminiben, miután a rendszer történelmileg pontatlan képeket generált. A német katonákat ázsiai arcvonásokkal, a vikingeket pedig rasztahajakkal ábrázolták – ezek a hibák alapvető problémákat tártak fel a betanítási adatok előkészítésében.
Alkalmas:
Strukturális problémák a mesterséges intelligencia fejlesztésében
A kiadványok sietsége
Az ismétlődő problémák a Google mesterséges intelligencia fejlesztésének rendszerszintű gyengeségeire utalnak. Úgy tűnik, a vállalat hatalmas időnyomás alatt áll, hogy lépést tartson az olyan versenytársakkal, mint az OpenAI, ami sietve kiadott termékekhez vezet. Ez a „gyorsan mozdulj, és tönkreteszed a dolgokat” mentalitás a technológia más területein működhet, de a mesterséges intelligencia rendszerekkel problémásnak bizonyul, mivel a hibák közvetlenebb hatással vannak a felhasználói élményre.
A tartalommoderálásért és a rendszerfejlesztésért felelős alvállalkozók munkakörülményei tovább súlyosbítják ezeket a problémákat. Az időnyomásról, az alacsony bérekről és az ellátási lánc átláthatóságának hiányáról szóló jelentések kétségeket vetnek fel a manuális rendszeroptimalizálás minőségével kapcsolatban.
A rendszerarchitektúra széttöredezettsége
A különféle Google-szolgáltatások közötti integráció hiánya strukturális hiányosságokra utal. Míg a Google Fotók új mesterséges intelligencia által vezérelt képfeldolgozási funkciókkal bővül, a Gemini alapvető képgenerálása nem működik megfelelően. Ez a széttöredezettség elégtelen belső koordinációra utal, és súlyosbítja a végfelhasználók problémáit.
A gazdasági következmények
Hatás a különböző felhasználói csoportokra
A leírt problémák konkrét hatással vannak a különböző felhasználói csoportokra. A tartalomkészítőknek és a marketingszakembereknek, akik a megbízható képgenerálásra támaszkodnak, alternatív megoldásokhoz kell folyamodniuk. Ez nemcsak a munkafolyamatok megszakadásához vezet, hanem további költségeket is jelent más eszközök vásárlásakor.
A helyzet különösen problémás a fizetős Gemini Pro verzió felhasználói számára. Fizetnek a fejlett funkciókért, de gyakran rosszabb teljesítményt kapnak, mint amennyit ígértek. Sokan már lemondták az előfizetésüket, mert a megígért fejlesztések nem valósultak meg.
A bizalom elvesztése a mesterséges intelligencia szolgáltatóiban
A rendszerek megbízhatatlansága a Google-be, mint mesterséges intelligencia szolgáltatóba vetett bizalom elvesztéséhez vezet. Azok a felhasználók, akik a szolgáltatások pontosságára és elérhetőségére támaszkodnak, egyre inkább alternatív szolgáltatókhoz fordulnak. Ez hosszú távon gyengítheti a Google pozícióját a rendkívül versenyképes mesterséges intelligencia piacon.
Míg az OpenAI DALL-E és az Anthropic Claude alapú szoftverei következetesebb eredményeket szállítanak, a Google alapvető funkcionális problémákkal küzd. Különösen szembetűnő, hogy még az ingyenes alternatívák is gyakran megbízhatóbban teljesítenek, mint a Google prémium ajánlatai.
Párhuzamok a dotcom-buborékkal
Hasonló piaci dinamika
A jelenlegi fejlemények feltűnő párhuzamot vonnak az ezredforduló dot-com buborékjával. Akkoriban az internetes felhajtás szélsőséges értékelésekhez vezetett, és látványos összeomlással csúcsosodott ki. Ma a mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatok hasonló kihívásokkal néznek szembe: a csillagászati értékelések ütköznek a nem egyértelmű üzleti modellekkel, miközben a beruházások és a tényleges bevételek közötti szakadék tovább növekszik.
Az S&P 500 jelenlegi értékelése az elmúlt tíz év nyereségének 38-szorosával egyenértékű. Csak a dot-com lufi idején volt magasabb az értékelés, ahogy a Morgan Stanley stratégái is rámutatnak. Henry Blodget, a dot-com korszak egykori sztárelemzője, hátborzongató párhuzamokra figyelmeztet a jelenlegi mesterséges intelligencia fellendülésével.
A bizarr igazság az amerikai fellendülés mögött
George Saravelos, a Deutsche Bank munkatársa megdöbbentő módon fogalmaz: „A mesterséges intelligencia által működtetett gépek szó szerint megmentik az amerikai gazdaságot.” Elemzése egy paradox helyzetet tár fel – a gazdasági növekedés nem forradalmi mesterséges intelligencia alkalmazásokból, hanem pusztán a „mesterséges intelligencia kapacitástermelő gyárainak” építéséből fakad.
Különösen ellentmondásos: A bank megjegyzi, hogy e technológiával kapcsolatos kiadások nélkül Amerika már recesszióban lenne. Egy milliárdos beruházásokból álló kártyavár tartja fenn a világ legnagyobb gazdaságát. Ez a mesterséges intelligencia-befektetésektől való szélsőséges függőség olyan rendszerszintű kockázatokat jelent, amelyek messze túlmutatnak a technológiai iparágon.
Alkalmas:
Megoldások és jövőbeli kilátások
Alternatív üzleti modellek
A növekvő költségek arra kényszerítik a mesterséges intelligencia szolgáltatóit, hogy új üzleti modelleket fejlesszenek ki. Az OpenAI a használatalapú árazást teszteli, ahol az ügyfelek csak a ténylegesen felhasznált számítási teljesítményért fizetnek. A batch API-k már most is akár 50 százalékos költségmegtakarítást kínálnak a nem időkritikus kérések esetében.
A nyereségesség elérése érdekében az OpenAI állítólag fontolgatja a különböző előfizetési szintjeinek áremelését. A vállalat drasztikus áremeléseket tervez: a ChatGPT Plus várhatóan havi 20 dollárról 22 dollárra emelkedik 2024 végére, sőt 2029-re eléri a havi 44 dollárt.
Specializáció, mint túlélési stratégia
Az általános célú mesterséges intelligencia rendszerek növekvő költségei speciális megoldások fejlesztéséhez vezethetnek. Ahelyett, hogy naprakész webes adatokkal próbálnának megválaszolni minden lekérdezést, a mesterséges intelligencia rendszerek szelektívebbek lehetnének, és csak bizonyos típusú lekérdezések esetén alkalmazhatnának költséges webes kereséseket.
Ez elősegítené a mesterséges intelligencia piacának diverzifikációját, ahol a különböző szolgáltatók eltérő specializációkat fejlesztenének ki. Egyesek a jelenlegi információkra összpontosíthatnának, mások az internetkapcsolat nélküli mélyreható szakértelemre.
Új együttműködési modellek
Új együttműködési modellek kezdenek kialakulni a mesterséges intelligencia szolgáltatói és a tartalomkészítők között. Egyes kiadók közvetlen licencszerződéseket kötnek mesterséges intelligencia alapú vállalatokkal, hogy méltányos részesedést kapjanak tartalmuk felhasználásából. Ez a fejlemény egy új ökoszisztéma kialakulásához vezethet, amelyben a tartalomkészítők közvetlenül kompenzálva vannak tartalmaik mesterséges intelligencia rendszerekben való felhasználásáért.
Ajánlások különböző érdekelt felek számára
Weboldal üzemeltetők és tartalomkészítők számára
A weboldal tulajdonosoknak diverzifikálniuk kell stratégiáikat, és nem szabad kizárólag a keresőmotorok forgalmára hagyatkozniuk. A felhasználókkal való közvetlen kapcsolatok kiépítése hírlevelek, közösségi média és más csatornákon keresztül egyre fontosabbá válik. Ugyanakkor javítaniuk kell a tartalmaik minőségét, hogy az a mesterséges intelligencia által generált válaszokban szerepeljen.
A mennyiség helyett a minőség egyre fontosabbá válik. A tartalomkészítőknek hasznos, egyedi, valódi értéket képviselő tartalom létrehozására kellene összpontosítaniuk. Vége azoknak az időknek, amikor a puszta SEO optimalizálás elegendő volt a top 100 pozíció eléréséhez.
SEO ügynökségeknek és eszközöknek
A SEO ügynökségeknek adaptálniuk kell szolgáltatásaikat, és jobban kell összpontosítaniuk a top 20 pozícióra, mivel ezek generálják a valódi forgalom nagy részét. Az átfogó top 100 elemzések korszaka a végéhez közeledik, ami felszabadíthatja az erőforrásokat az alaposabb optimalizáláshoz.
Az olyan eszközszolgáltatók, mint a Semrush és az Accuranker, lázasan dolgoznak rendszereik átalakításán, de a magasabb költségeket elkerülhetetlenül áthárítják az ügyfelekre. Sok bevált eszköz jelenleg hiányos vagy helytelen adatokat jelenít meg, mivel a feltérképezési logikájuk a régi num=100 paraméteren alapult.
MI-cégek számára
A mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatok azzal a kihívással néznek szembe, hogy olyan fenntartható üzleti modelleket fejlesszenek ki, amelyek mind számukra, mind a tartalomkészítők számára működnek. Az ingyenes tartalomfelhasználás jelenlegi gyakorlata hosszú távon fenntarthatatlan, ha aláássa adatforrásaik alapjait.
A felhasználók bizalmának visszaszerzése érdekében az olyan vállalatoknak, mint a Google, alapvető változtatásokat kell végrehajtaniuk a megközelítésükben. Először is, átláthatóbb kommunikációra van szükség a rendszerproblémákkal és a tervezett karbantartásokkal kapcsolatban. A felhasználóknak joguk van tudni, hogy mikor nem működnek megfelelően a funkciók.
Rejtett megszorító intézkedések és következményeik: A techóriások új hatalma
A Google és a ChatGPT látszólag apró technikai változásai alapvető fordulópontot jelentenek a digitális információs környezetben. Rámutatnak arra, hogy az egész internetes ökoszisztéma mennyire függ néhány nagy technológiai vállalat döntéseitől.
A két változás együttes hatása felgyorsítja az átalakulást a linkalapú internetről a mesterséges intelligencia által közvetített internetre. Ez a fejlemény lehetőségeket és kockázatokat is magában hordoz: A felhasználók gyorsabban kapnak választ kérdéseikre, de a tartalomkészítés gazdasági alapjai alapvetően megkérdőjeleződnek.
Az iparág egy átrendeződési szakaszban van, amelyben új egyensúlyokat kell teremteni a technológiai szolgáltatók, a tartalomkészítők és a felhasználók között. Az elkövetkező évek megmutatják, mely szereplők tudnak sikeresen alkalmazkodni a változó körülményekhez, és milyen új üzleti modellek jelennek meg.
A Bain & Company által előrejelzett 800 milliárd dolláros finanszírozási hiány az iparág konszolidációjához vezethet. Csak a pénzügyileg legerősebb vállalatok maradnának fenn, míg a kisebb szolgáltatók és startupok eltűnhetnek a piacról. Az, hogy a mesterséges intelligencia buborékja kontrollált korrekcióvá vagy drámai összeomlássá alakul-e, attól függ, hogy az iparág időben képes-e életképes üzleti modelleket kidolgozni.
A nagyobb mesterséges intelligencia-szolgáltatóknál végrehajtott rejtett megszorító intézkedések csupán a jéghegy csúcsát jelentik egy sokkal nagyobb strukturális válságban. Miközben a közvéleményt továbbra is lenyűgözik a mesterséges intelligencia lehetőségei, a színfalak mögött a vállalatok kétségbeesetten küzdenek a pénzügyi túlélésükért. A csendes forradalom már teljes lendülettel zajlik – hatásai az elkövetkező évek digitális tájképét fogják alakítani.
Az Ön globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.
☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban
☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése
☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása
☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok
☑️ Úttörő üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások
🎯🎯🎯 Használja ki az Xpert.Digital kiterjedt, ötszörös szakértelmét egy átfogó szolgáltatási csomagban | K+F, XR, PR és SEM
AI & XR 3D renderelő gép: Ötszörös szakértelem az Xpert.Digitaltól egy átfogó szolgáltatási csomagban, K+F XR, PR és SEM - Kép: Xpert.Digital
Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.
Bővebben itt: