MI iparág | Rejtett költségcsökkentő intézkedések és a generatív mesterséges intelligencia megtakarítási nyomása – beleértve a szószám csökkenését: a kevesebb olcsóbb
Xpert előzetes kiadás
Hangválasztás 📢
Megjelent: 2025. szeptember 28. / Frissítve: 2025. szeptember 28. – Szerző: Konrad Wolfenstein
MI iparág | Rejtett költségcsökkentő intézkedések és a generatív mesterséges intelligencia megtakarítási nyomása – beleértve a szószám csökkenését: a kevesebb olcsóbb – Kép: Xpert.Digital
A rejtett költségek válsága a generatív mesterséges intelligencia szolgáltatói között
A nagy mesterséges intelligencia illúziója: Milliárdos veszteségek és költségcsökkentő intézkedések – amit a technológiai óriások eltitkolnak előled
A mesterséges intelligencia példátlan fellendülést tapasztal, de a technológiai forradalom csillogó homlokzata mögött hatalmas pénzügyi kihívások húzódnak meg. Amit a felhasználók apró technikai kiigazításoknak érzékelnek, közelebbről megvizsgálva a nagy MI-szolgáltatók kétségbeesett kísérleteinek bizonyulnak, hogy kordában tartsák robbanásszerűen növekvő költségeiket. 2024 szeptemberében a Google és az OpenAI szinte egyszerre hajtott végre változtatásokat, amelyek első pillantásra látszólag függetlenek egymástól, de egy nagyobb, az egész iparágat érintő problémát tárnak fel: a MI-szolgáltatások monetizációja drámaian elmarad a hatalmas beruházások és működési költségek mögött.
A generatív MI (generatív mesterséges intelligencia) a mesterséges intelligencia egy részterülete, amely új tartalmak létrehozására specializálódott – ahelyett, hogy pusztán a meglévő adatok elemzésére vagy osztályozására összpontosítana.
Ez a fejlemény különösen figyelemre méltó, mivel jól mutatja, hogy még a több milliárd dolláros technológiai óriások is szenvednek saját innovációik pénzügyi nyomása alatt. Míg az OpenAI – 157 milliárd dolláros értékelése ellenére – 5 milliárd dolláros veszteséget prognosztizál 2024-re, a Google csendben olyan intézkedéseket hajt végre, amelyek drasztikusan megnövelik 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 – különösebb felhajtás nélkül – az elmúlt évek egyik legjelentősebb változtatását hajtotta végre keresési infrastruktúrájában. A num=100 URL-paramétert, amely évtizedekig 100 keresési találat egyidejű megjelenítését tette lehetővé, teljesen letiltották. Ennek a technikai változásnak messzemenő következményei voltak a teljes SEO iparágra és a mesterséges intelligencia alkalmazásokra nézve.
Bár a paraméter kényelmi funkció volt a rendszeres felhasználók számára, 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 kéréssel rögzíteni tudták a teljes top 100 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 kéréssel. Ez a lekérdezési költségek tízszeres növekedését jelenti, és már számos eszközszolgáltatót komoly technikai és pénzügyi kihívások elé állított.
A weboldalak üzemeltetőire gyakorolt hatás
A hatások azonnal láthatóak voltak a Google Search Console-ban: a vizsgált weboldalak 87,7 százaléka drasztikus csökkenést regisztrált a mért megjelenítések számában. Paradox módon ugyanakkor a weboldalak átlagos pozíciója javult, mivel kevesebb „alacsony rangú megjelenítést” rögzítettek a 11. és 100. pozíció között.
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 sokrétűek: a Google-nél végrehajtott technikai változások mellett a mesterséges intelligencia által generált vélemények is szerepet játszanak, ami miatt a felhasználók kevesebbet kattintanak külső weboldalakra.
A Google stratégiájának motivációi
A Google döntésének okai sokrétűek. 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 vissza szeretné terelni a felhasználókat a klasszikus keresési élményhez, ahol több oldalra kattintanak, és több időt töltenek a Google környezetében. Ez megerősíti a Google pozícióját, mint központi információforrás, és kevésbé függ a felhasználók külső webhelyekre való átirányításától.
Alkalmas:
Az OpenAI kétségbeesett költségkontrollja: A hivatkozások drámai csökkenése
A Google változásával párhuzamosan az OpenAI egy ugyanilyen jelentős változást hajtott végre a ChatGPT-ben. 2024. szeptember 11. óta a mesterséges intelligencia által fejlesztett chatbot lényegesen kevesebb forráshivatkozást és külső webhelyekre mutató hivatkozást jelenít meg. Ez a csökkentés 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 Google-től érkező webhelyforgalom és a ChatGPT-től érkező lényegesen alacsonyabb forgalom közötti meglévő eltérést.
Robbanásszerű áremelkedés a webes keresőfunkciókban
Az OpenAI hatalmas pénzügyi nyomás alatt áll. A vállalat körülbelül ötmilliárd dolláros veszteségre számít 2024-re, 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-40-et használó lekérdezés 0,13 dollárba került, míg ugyanaz a lekérdezés a GPT-5-tel és az átfogóbb webes keresési tokenekkel 74 dollárba került.
A jelenlegi, internetes keresési képességekkel rendelkező modelljeiért az OpenAI 25 dollárt kér 1000 kérésenként a gpt-4o és gpt-4.1 esetében, míg az erősebb modellek, mint a GPT-5 és az o-sorozat, akár 10 dollárba is kerülhetnek 1000 kérésenként. Ez az árazás világosan szemlélteti, hogy az OpenAI miért ér el drasztikus költségmegtakarítást a webes információk szolgáltatása terén.
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 elsőre a nagyobb tömörség érdekében tett optimalizálásnak tűnhet, valójában egy újabb hatékony költségmegtakarítási intézkedés. Minden generált szó – vagy pontosabban minden token – számítási teljesítményt fogyaszt, és így közvetlen költségeket okoz. A válaszok szisztematikus lerövidítésével az OpenAI csökkenti a kérésenkénti működési költségeket.
Ez a tendencia különösen egyértelművé válik, ha közvetlenül összehasonlítjuk olyan versenytársakkal, mint az Anthropic Claude-ja vagy a Google Geminije. Ezek a modellek gyakran továbbra is részletesebb, árnyaltabb és mélyebb válaszokat adnak ugyanazokra a kérdésekre. Míg a versenytársak időnként továbbra is a részletek gazdagságára támaszkodnak minőségi kritériumként, az OpenAI úgy tűnik, szándékosan csökkenti a szószámot, hogy kezelni tudja hatalmas felhasználói bázisának anyagi terheit.
A felhasználók számára ez többleterőfeszítést jelent. Átfogó válasz helyett gyakran csak felületes összefoglalót kapnak, és célzott utólagos kérdések (úgynevezett „azonnali láncolás”) segítségével maguknak kell kinyerniük a kívánt részletességi szintet. Ezen utólagos kérdések mindegyike egy új tranzakció, amely bár önmagukban olcsóbb, a felhasználónak több időbe és erőfeszítésbe kerül. Ez az intézkedés zökkenőmentesen illeszkedik a hivatkozások csökkentésének stratégiájába: Mindkettő a felhasználói élmény romlását jelenti, amelyek összességében jelentős költségmegtakarítást 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 előfizetések veszteséges üzletága
Különösen problémás, hogy még a drágább, havi 200 dolláros ChatGPT Pro előfizetés is veszteséges, mivel a felhasználók a vártnál több szolgáltatást vesznek igénybe. Sam Altman vezérigazgató „őrültnek” nevezte a helyzetet, megerősítve ezzel a költségek fedezésének kihívásait.
Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója elismerte, hogy a vállalat jelenleg veszteséges a 200 dolláros előfizetésével: „Az emberek sokkal többet használják, mint amire számítottunk.” Ez a meglepő megállapítás jól mutatja, milyen nehéz a mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatoknak megjósolni a használat tényleges költségeit és kiszámítani a megfelelő árakat.
A két változás közötti meglepő összefüggés
E két esemény közeli időzítése 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 akadályozza a ChatGPT-t és más mesterséges intelligencia rendszereket a webes adatok hatékony gyűjtésében.
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 gyűjtsenek nagy mennyiségű keresési eredményt, és kiválasszák a legjobb forrásokat a válaszaikhoz.
Ennek a paraméternek a letiltása arra kényszeríti a mesterséges intelligencia rendszereket, hogy jelentősen több egyedi lekérdezést hajtsanak végre, ami exponenciálisan növeli a költségeket. Ez magyarázza, hogy az OpenAI miért csökkentette egyidejűleg a hivatkozási gyakoriságát – a naprakész webes információk biztosításának költsége egyszerűen már nem volt gazdaságilag kifizetődő.
A 800 milliárd dolláros finanszírozási hiány
A Bain & Company riasztó előrejelzése
A Bain & Company nemrégiben készült tanulmánya kritikus finanszírozási hiányt 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 részlegének elnöke határozottan figyelmeztet: „Ha a skálázás jelenlegi törvényei igazak maradnak, 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 befektetni mesterséges intelligencia projektekbe 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. Már 2024-ben 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 többletigény 2030-ra akár 200 gigawattra is emelkedhet, amelynek a felét az Egyesült Államok fogja fedezni. A mesterséges intelligencia adatközpontjainak villamosenergia-fogyasztása a 2023-as 50 milliárd kilowattóráról 2030-ra körülbelül 550 milliárd kilowattórára fog nőni – ez tizenegyszeres növekedést jelent.
Ez a hatalmas terjeszkedés jelentős környezeti hatásokkal jár. A megújuló energiaforrások térnyerése ellenére az adatközpontok üvegházhatású gázkibocsátása 2023-ban 212 millió tonnáról 2030-ra 355 millió tonnára fog növekedni. A hűtésre fordított vízfogyasztás ugyanezen időszak alatt majdnem 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 költségek mindössze 5,6 millió dollárnak felelnek meg, így a vállalat egy olyan modellt alkotott, amely képes felvenni a versenyt a lényegesen 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 hasonló modelljei. A DeepSeek Reasoner modellje millió tokenenként 53 centbe kerül, míg az OpenAI o1 modellje ugyanezért az összegért 15 dollárba kerül.
Az iparági dinamikákra gyakorolt hatás
A DeepSeek sikere megkérdőjelezi a mesterséges intelligencia iparágban uralkodó feltételezéseket. A vállalat bebizonyítja, hogy a legmodernebb mesterséges intelligencia milliárdos költségvetések nélkül is lehetséges, jelentős árnyomást gyakorolva a már befutott szolgáltatókra. Ez a fejlemény az amerikai exportkorlátozások egy érdekes mellékhatását mutatja: a technikai korlátok arra kényszerítették a vállalatot, hogy szoftverfejlesztéseket vezessenek be a rendelkezésre álló hardver optimális kihasználása érdekében.
A DeepSeek mesterséges intelligencia asszisztense mindössze néhány héten belül megszerezte a globális LLM felhasználók 21 százalékát, és letaszította a ChatGPT-t, mint a legnépszerűbb ingyenes alkalmazás az Apple App Store-ban. Ez a gyors piaci penetráció jól mutatja a mesterséges intelligencia piacának volatilitását és azt a fenyegetést, amelyet a költségigényes üzleti modellel rendelkező, már befutott szolgáltatókra jelent.
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 hanyatlás mesterséges intelligencia által – áttekintések
Az Authoritas tanulmánya szerint az Egyesült Királyságban a kiadói webhelyek átkattintási aránya (CTR) jelentősen, körülbelül a felére csökkent a mesterséges intelligencián alapuló áttekintések miatt. A tanulmány szerint a CTR 47,5 százalékkal csökken asztali számítógépeken és 37,7 százalékkal mobileszközökön, amikor a mesterséges intelligencia által vezérelt áttekintések jelen vannak. Még ha egy webhely a Google mesterséges intelligencián alapuló áttekintéseinek legfelső pozíciójában 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 komplex beállításban 70 felhasználót figyeltek meg, akik nyolc realisztikus keresési feladatot hajtottak végre. Ez körülbelül 400 mesterséges intelligencia alapú interakciót eredményezett, ami betekintést nyújt abba, hogy a webes keresési viselkedés milyen jelentősen változik a mesterséges intelligencia hatása alatt.
A mesterséges intelligencia általi áttekintések 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 keresési eredményeibe, a tartalomszolgáltatók, például a híroldalak, blogok és fórumok aggodalommal figyelik látogatóik számának jelentős csökkenését. Ha a válasz már megjelenik a keresőoldalon, a felhasználók gyakran nem kattintanak az eredeti forrásra.
A Mail Online átkattintási aránya (CTR) több mint 56 százalékkal esett vissza a mesterséges intelligencia által vezérelt áttekintések miatt. Egyes webhelyeken 18-64 százalékos visszaesést tapasztaltak a szerves forgalomban. Az organikus CTR akár 70 százalékkal is csökkenhet, ha a mesterséges intelligencia által vezérelt áttekintések használatban vannak.
A Built In jelentése szerint a kiadók organikus keresési forgalma 2026-ra akár 25 százalékkal is csökkenhet. Még az első három pozícióban is hatalmas átkattintási arány (CTR) visszaesést tapasztalnak a mesterséges intelligencia által vezérelt alkalmazáson belüli vásárlások (AIO-k) miatt; a negyedik és a tizedik pozíciók akár 50 százalékos visszaesést is mutatnak. Egy 1000 kis- és középvállalkozás (kkv) weboldalát vizsgáló tanulmány szerint a weboldalak 68 százaléka jelentős organikus forgalomcsökkenést szenvedett el a mesterséges intelligencia által vezérelt keresési képességek bevezetése után.
Néhány forrásra összpontosítva
A ChatGPT webhelyekre irányuló hivatkozási forgalom 52 százalékkal csökkent 2024 júliusa óta. A Reddit hivatkozások 87 százalékkal nőttek, és most az összes ChatGPT hivatkozás több mint 10 százalékát teszik ki. A Wikipédia 62 százalékkal ugrott meg a júliusi mélypontról, és az idézettségi arány közel 13 százalékát érte el.
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 márkázott weboldalak veszítenek láthatóságukból, és több millió potenciális hivatkozó kattintástól esnek el.
Balesetek az idő szorításában
A Google képgenerálási problémái
A Google Gemini jelenlegi problémái több szinten is megnyilvánulnak. Hetek óta a felhasználók alapvető hibákról számolnak be az Imagen technológiában, különösen a kívánt formátumú képek generálása során. A széles körben elterjedt probléma elsősorban a 16:9-es képek létrehozását érinti, ami korábban gond nélkül lehetséges volt, de ma már nem alkalmazzák.
Még súlyosabb az a jelenség, hogy a képek állítólag létrejönnek, de nem jeleníthetők meg. A felhasználók visszaigazolást kapnak a sikeres képkészítésről, de csak üres területeket 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 nyilvánvaló rendszerhibák kezelése különösen problematikus. A vállalat nem kommunikálja proaktívan ezeket a problémákat a felhasználókkal, annak ellenére, hogy 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 önmagukban, hanem a Google mesterséges intelligencia rendszereivel kapcsolatos problémák sorozatának részeként kell vizsgálni. 2024 februárjában a Google-nek teljesen le kellett tiltania az emberről emberre ábrázolást a Geminiben, miután a rendszer történelmileg pontatlan képeket generált. A német katonákat ázsiai vonásokkal ábrázolták, a vikingeket pedig rasztahajakkal – 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 óriási időnyomás alatt áll, hogy lépést tartson az olyan versenytársakkal, mint az OpenAI, ami sietve kiadott termékekhez vezet. Ez a „gyorsan mozdulj és rontsd el a dolgokat” mentalitás más technológiai szektorokban működhet, de a mesterséges intelligencia rendszerek esetében problémásnak bizonyul, mivel a hibák közvetlenebb hatással vannak a felhasználói élményre.
A tartalommoderálásért és a rendszerfejlesztésért felelős alvállalkozók munkakörülményei 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 különböző Google-szolgáltatások közötti integráció hiánya strukturális hiányosságokra utal. Bár a Google Fotók új mesterséges intelligencia által vezérelt képszerkesztő funkciókat kapott, 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 kézzelfogható hatással vannak a különböző felhasználói csoportokra. A megbízható képalkotásra támaszkodó tartalomkészítők és marketingszakemberek kénytelenek alternatív megoldásokhoz folyamodni. 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 kibővített 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 vagy az Anthropic Claude alapú megoldása következetesebb eredményeket szállít, a Google alapvető funkcionális hibákkal küzd. Különösen feltűnő, hogy még az ingyenes alternatívák is gyakran megbízhatóbban működnek, mint a Google prémium ajánlatai.
Párhuzamok a dot-com buborékkal
Hasonló piaci dinamika
A jelenlegi fejlemények feltűnő párhuzamot mutatnak az ezredforduló körüli dot-com lufival. Akkoriban az internetes felhajtás szélsőséges értékelésekhez vezetett, és látványos összeomlással végződött. 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 38-szorosa az elmúlt tíz év során elért nyereségének. Ahogy a Morgan Stanley stratégái rámutatnak, csak a dot-com lufi idején volt magasabb az értékelés. Henry Blodget, a dot-com korszak egykori sztárelemzője hátborzongató párhuzamokra figyelmeztet a jelenlegi mesterséges intelligencia fellendülésével.
A bizarr igazság az amerikai gazdasági fellendülés mögött
George Saravelos, a Deutsche Bank munkatársa megdöbbentő módon fogalmaz: „A mesterséges intelligencia által működtetett gépek szó szerint megmentik az amerikai gazdaságot.” Az elemzés paradox helyzetet tár fel – a gazdasági növekedés nem forradalmi mesterséges intelligencia alkalmazásokból, hanem pusztán a „mesterséges intelligencia kapacitását előállító gyárak” építéséből fakad.
Különösen aggasztó: A bank megjegyzi, hogy e technológiával kapcsolatos kiadások nélkül Amerika már recesszióban lenne. Egy milliárdos beruházásokra épült kártyavár tartja fenn a világ legnagyobb gazdaságát. Ez a mesterséges intelligencia-befektetésektől való szélsőséges függőség olyan rendszerszintű kockázatokat hordoz, amelyek messze túlmutatnak a technológiai szektoron.
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 díjakat 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 20 dollárról 22 dollárra emelkedik 2024 végére, és 2029-re akár havi 44 dollárba is kerülhet.
Specializáció, mint túlélési stratégia
Az általános célú mesterséges intelligenciarendszerek növekvő költségei speciális megoldások fejlesztéséhez vezethetnek. Ahelyett, hogy a jelenlegi webes adatokkal próbálnának minden lekérdezésre válaszolni, a mesterséges intelligenciarendszerek szelektívebben járhatnának el, és csak bizonyos típusú lekérdezések esetén végezhetnének költséges webes kereséseket.
Ez ösztönözné a mesterséges intelligencia piacának diverzifikációját, ahol a különböző szolgáltatók eltérő specializációkat fejlesztenének ki. Egyesek az aktuális információkra összpontosítanának, mások az internetkapcsolat nélküli mélyreható szakértelemre.
Új együttműködési modellek
Új együttműködési modellek vannak kialakulóban a mesterséges intelligencia szolgáltatók és a tartalomkészítők között. Egyes kiadók közvetlen licencszerződéseket tárgyalnak mesterséges intelligencia cégekkel, hogy megfelelő kompenzációt kapjanak tartalmuk felhasználásáért. 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 weboldalak üzemeltetőinek diverzifikálniuk kell stratégiáikat, és nem szabad kizárólag a keresőmotorok forgalmára hagyatkozniuk. A felhasználókkal való közvetlen kapcsolatok kiépítése hírlevelek, közösségi média és más csatornák révén egyre fontosabbá válik. Ugyanakkor javítaniuk kell a tartalmaik minőségét, hogy az a mesterséges intelligencia által generált válaszokban szerepeljen.
A mennyiségre való összpontosítás helyett a minőség egyre fontosabbá válik. A tartalomkészítőknek hasznos, egyedi tartalom előállítására kellene összpontosítaniuk, amely valódi hozzáadott értéket képvisel. Azok az idők, amikor a puszta SEO optimalizálás elegendő volt a top 100 pozíció eléréséhez, elmúltak.
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 optimalizálásokhoz.
Az olyan eszközszolgáltatók, mint a Semrush és az Accuranker, lázasan dolgoznak rendszereik átalakításán, de a megnövekedett költségeket elkerülhetetlenül áthárítják az ügyfelekre. Sok bevált eszköz jelenleg hiányos vagy hibás adatokat jelenít meg, mivel a feltérképezési logikájuk a régi num=100 paraméteren alapult.
MI-cégek számára
A mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatok olyan fenntartható üzleti modellek kidolgozásával szembesülnek, amelyek mind számukra, mind a tartalomkészítők számára működnek. Az ingyenes tartalomfelhasználás jelenlegi gyakorlata hosszú távon nem fenntartható, ha aláássa az adatforrások alapjait.
A felhasználók bizalmának visszaszerzése érdekében az olyan vállalatoknak, mint a Google, alapvető változtatásokat kell végrehajtaniuk a megközelítésükben. Mindenekelőtt elengedhetetlen a rendszerproblémákkal és a tervezett karbantartásokkal kapcsolatos átláthatóbb kommunikáció. A felhasználóknak joguk van tudni, hogy mikor nem működnek megfelelően a funkciók.
Rejtett költségcsökkentő intézkedések és azok következményei: 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 átrendeződésen megy keresztül, amelyben új egyensúlyokat kell teremteni a technológiai szolgáltatók, a tartalomkészítők és a felhasználók között. Az elkövetkező évek fogják megmutatni, hogy 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-szolgáltatók rejtett költségcsökkentő intézkedései csupán a jéghegy csúcsát jelentik egy sokkal nagyobb strukturális válságban. Miközben a közvéleményt továbbra is lenyűgözik a mesterséges intelligencia lehetőségei, ezek a vállalatok kétségbeesetten küzdenek a pénzügyi túlélésükért a színfalak mögött. A csendes forradalom már javában zajlik – hatásai az elkövetkező években alakítani fogják a digitális tájképet.
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
🎯🎯🎯 Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | BD, K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása
Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - 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:
