Branża AI | Ukryte środki oszczędnościowe i cięcia kosztów w generatywnej sztucznej inteligencji – w tym zmniejszanie liczby słów: Mniej znaczy taniej

Wielka iluzja sztucznej inteligencji: miliardy dolarów strat i środki oszczędnościowe – co giganci technologiczni przed tobą ukrywają

Sztuczna inteligencja przeżywa bezprecedensowy rozkwit, ale za lśniącą fasadą rewolucji technologicznej kryją się ogromne wyzwania finansowe. To, co użytkownicy postrzegają jako drobne zmiany techniczne, okazuje się, po bliższym przyjrzeniu się, desperackimi próbami głównych dostawców AI, by opanować rosnące koszty. Google i OpenAI wprowadziły zmiany niemal jednocześnie, we wrześniu 2024 roku. Na pierwszy rzut oka zmiany te wydają się niepowiązane, ale ujawniają szerszy problem, z którym boryka się cała branża: monetyzacja usług AI drastycznie odbiega od ogromnych inwestycji i kosztów operacyjnych.

Generative AI (sztuczna inteligencja generatywna) to gałąź sztucznej inteligencji, która specjalizuje się w tworzeniu nowych treści, a nie tylko w analizowaniu lub klasyfikowaniu istniejących danych.

Ten rozwój sytuacji jest szczególnie godny uwagi, ponieważ pokazuje, jak nawet wielomiliardowi giganci technologiczni odczuwają presję finansową związaną z własnymi innowacjami. Podczas gdy OpenAI, pomimo wyceny na poziomie 157 miliardów dolarów, prognozuje straty w wysokości 5 miliardów dolarów do 2024 roku, Google po cichu wdraża środki, które drastycznie zwiększają koszty gromadzenia i przetwarzania danych. Te pozornie drobne zmiany mają dalekosiężne konsekwencje dla całego cyfrowego krajobrazu i wskazują na poważniejszy kryzys strukturalny w branży AI.

Cicha rewolucja Google’a

Wyłączanie parametru num=100

14 września 2024 roku Google wprowadziło jedną z najważniejszych zmian w swojej infrastrukturze wyszukiwania od lat, o czym nie było głośno. Parametr adresu URL num=100, który przez dekady umożliwiał jednoczesne wyświetlanie 100 wyników wyszukiwania, został całkowicie wyłączony. Ta innowacja techniczna miała daleko idące konsekwencje dla całej branży SEO i aplikacji AI.

Chociaż parametr ten był funkcją wygodną dla zwykłych użytkowników, miał kluczowe znaczenie dla branży SEO. Praktycznie wszyscy czołowi dostawcy usług SEO, tacy jak Ahrefs, Sistrix, SEMrush i specjalistyczne narzędzia rankingowe, korzystali z tego parametru w celu efektywnego gromadzenia danych. Za pomocą jednego wywołania mogli oni uzyskać wszystkie pozycje w rankingu 100 najlepszych stron, co było zarówno bardziej opłacalne, jak i szybsze niż wyszukiwanie wyników strona po stronie.

Dezaktywacja tego parametru doprowadziła do gwałtownego wzrostu kosztów w branży SEO. Narzędzia rankingowe muszą teraz wykonywać dziesięć oddzielnych zapytań, aby uzyskać taką samą ilość danych, jaką wcześniej można było uzyskać za pomocą jednego zapytania. Oznacza to dziesięciokrotny wzrost kosztów zapytań i już teraz stanowi poważne wyzwanie techniczne i finansowe dla wielu dostawców narzędzi.

Wpływ na operatorów witryn internetowych

Efekty były natychmiast widoczne w Google Search Console: 87,7% wszystkich przebadanych witryn odnotowało drastyczny spadek liczby mierzonych wyświetleń. Jednocześnie, paradoksalnie, średnia pozycja witryn poprawiła się, ponieważ odnotowano mniej „wyświetleń nisko w rankingu” na pozycjach od 11. do 100.

Wielu wydawców odnotowuje drastyczny spadek ruchu. Serwisy informacyjne, takie jak derwesten.de, straciły 51% ruchu z wyszukiwarek, express.de 35%, a focus.de 33%. Przyczyny są złożone: oprócz zmian technicznych w Google, istotną rolę odgrywają również recenzje oparte na sztucznej inteligencji, które sprawiają, że użytkownicy rzadziej klikają w zewnętrzne strony internetowe.

Motywacja stojąca za strategią Google

Powody decyzji Google są złożone. Z jednej strony zmiana ta znacząco zmniejsza obciążenie serwerów, ponieważ mniej danych musi być przetwarzanych w każdym żądaniu. Z drugiej strony utrudnia botom i usługom scrapingowym gromadzenie danych na masową skalę, co jest szczególnie istotne w obliczu rosnącego zainteresowania firm zajmujących się sztuczną inteligencją danymi Google.

Kolejnym aspektem jest doświadczenie użytkownika: Google chce zachęcić użytkowników do powrotu do tradycyjnej wyszukiwarki, w której klikają wiele stron i spędzają więcej czasu w środowisku Google. Wzmacnia to pozycję Google jako centralnego punktu kontaktowego w zakresie informacji i zmniejsza zależność firmy od przekierowywania użytkowników do zewnętrznych stron internetowych.

Nadaje się do:

• Jak dwie zmiany techniczne w Google i ChatGPT fundamentalnie zmieniają obecny krajobraz wyszukiwania

Rozpaczliwa kontrola kosztów OpenAI: drastyczny spadek liczby cytowań

Równolegle ze zmianą Google, OpenAI wprowadził równie istotną zmianę w ChatGPT. Od 11 września 2024 roku chatbot oparty na sztucznej inteligencji wyświetlał znacznie mniej cytowań i linków do zewnętrznych stron internetowych. Ta redukcja dotknęła w równym stopniu wszystkie branże i typy treści, niezależnie od ich jakości czy autorytetu domeny źródeł.

Liczby są imponujące: według analiz, liczba cytowań w ChatGPT spadła nawet o 90 procent. Szczególnie dotknięte są darmowe konta ChatGPT, podczas gdy użytkownicy wersji płatnych napotykają znacznie mniej ograniczeń. Ten trend pogłębia już istniejącą rozbieżność między ruchem generowanym przez Google a znacznie niższym ruchem generowanym przez ChatGPT.

Gwałtowny wzrost kosztów funkcji wyszukiwania w sieci

OpenAI jest pod ogromną presją finansową. Firma spodziewa się strat rzędu 5 miliardów dolarów do 2024 roku, a koszty operacyjne ChatGPT sięgają nawet 700 000 dolarów dziennie. Zmniejszenie liczby wyszukiwań i cytowań w internecie to oczywisty sposób na obniżenie kosztów, ponieważ każde wyszukiwanie w internecie wymaga dodatkowych zasobów obliczeniowych i wywołań API.

Koszt funkcji wyszukiwania w sieci OpenAI znacząco wzrósł. Podczas gdy wcześniejsze modele oferowały darmowy dostęp do wyszukiwania w sieci, nowsze modele pobierają pełną opłatę za tokeny wyszukiwania. Przykład ilustruje dylemat związany z kosztami: zapytanie z użyciem GPT-4o kosztowało 0,13 USD, podczas gdy to samo zapytanie z użyciem GPT-5, z bardziej rozbudowanymi tokenami wyszukiwania w sieci, kosztowało 74 USD.

W przypadku obecnych modeli wyszukiwania internetowego, OpenAI pobiera opłatę 25 USD za 1000 wyświetleń dla gpt-4o i gpt-4.1, podczas gdy bardziej zaawansowane modele, takie jak GPT-5 i seria o, kosztują zaledwie 10 USD za 1000 wyświetleń. Ta cena wyraźnie pokazuje, dlaczego OpenAI drastycznie ogranicza dostarczanie informacji internetowych.

Malejąca liczba słów: mniej znaczy taniej

Oprócz zmniejszenia liczby cytowań źródeł, użytkownicy zauważyli inną, bardziej subtelną zmianę: odpowiedzi ChatGPT stały się zauważalnie krótsze i mniej szczegółowe. To, co na pierwszy rzut oka może wydawać się optymalizacją w kierunku większej zwięzłości, jest w rzeczywistości kolejnym skutecznym sposobem na obniżenie kosztów. Każde wygenerowane słowo – a dokładniej, każdy token – zużywa moc obliczeniową, a tym samym generuje bezpośrednie koszty. Dzięki systematycznemu skracaniu odpowiedzi, OpenAI redukuje koszty operacyjne w przeliczeniu na jedno zapytanie.

Tendencja ta jest szczególnie widoczna w bezpośrednich porównaniach z konkurentami, takimi jak Claude firmy Anthropic czy Gemini firmy Google. Modele te często dostarczają bardziej szczegółowych, zniuansowanych i dogłębnych odpowiedzi na te same pytania. Podczas gdy niektórzy konkurenci nadal opierają się na bogactwie szczegółów jako wskaźniku jakości, OpenAI wydaje się celowo ograniczać liczbę słów, aby poradzić sobie z obciążeniem finansowym wynikającym z ogromnej bazy użytkowników.

Dla użytkowników oznacza to dodatkową pracę. Zamiast wyczerpującej odpowiedzi, często otrzymują jedynie powierzchowne podsumowanie i muszą samodzielnie wydobyć pożądany poziom informacji za pomocą ukierunkowanych zapytań (tzw. „łańcuchowania podpowiedzi”). Każde z tych zapytań uzupełniających reprezentuje nową transakcję, która, choć pojedynczo tańsza, kosztuje użytkownika więcej czasu i wysiłku. Ten sposób doskonale wpisuje się w strategię redukcji cytowań: oba te czynniki wpływają negatywnie na doświadczenie użytkownika, a w połączeniu prowadzą do znacznych oszczędności i mają na celu zrekompensowanie ogromnego deficytu finansowego firmy.

Krótsze odpowiedzi, mniej źródeł: Czy zauważyłeś również, w jaki sposób ChatGPT potajemnie tnie koszty?

Przynoszący straty biznes z subskrypcjami premium

Szczególnie problematyczne jest to, że nawet droższa subskrypcja ChatGPT Pro, kosztująca 200 dolarów miesięcznie, generuje straty, ponieważ użytkownicy korzystają z większej liczby usług niż oczekiwano. Prezes Sam Altman nazwał tę sytuację „szaloną”, przyznając, że pokrycie kosztów stanowi wyzwanie.

Sam Altman, prezes OpenAI, przyznał, że firma przynosi obecnie straty na subskrypcji w wysokości 200 dolarów: „Ludzie korzystają z niej znacznie częściej, niż się spodziewaliśmy”. To zaskakujące odkrycie pokazuje, jak trudno jest firmom zajmującym się sztuczną inteligencją przewidzieć rzeczywisty koszt użytkowania i obliczyć odpowiednią cenę.

Zaskakujący związek między obiema zmianami

Bliskość czasowa obu zdarzeń to coś więcej niż zbieg okoliczności. ChatGPT często opiera się na aktualnych informacjach internetowych, aby uzyskać odpowiedzi, uzyskując dostęp do wyników Google bezpośrednio lub pośrednio za pośrednictwem usług scrapingu. Wyłączenie parametru num=100 również znacznie komplikuje efektywne gromadzenie danych internetowych przez ChatGPT i inne systemy sztucznej inteligencji.

Aplikacje AI, takie jak ChatGPT, wykorzystują rozległe, aktualne dane internetowe do generowania trafnych i precyzyjnych odpowiedzi. Parametr num=100 umożliwił tym systemom szybkie i ekonomiczne przechwytywanie dużej liczby wyników wyszukiwania i wybieranie najlepszych źródeł odpowiedzi.

Wyłączenie tego parametru powoduje, że systemy AI muszą teraz wykonywać znacznie więcej indywidualnych zapytań, co wykładniczo zwiększa koszty. To wyjaśnia, dlaczego OpenAI jednocześnie zmniejszyło częstotliwość cytowań – koszty dostarczania aktualnych informacji internetowych po prostu przestały być opłacalne.

Luka w finansowaniu wynosząca 800 miliardów dolarów

Alarmująca prognoza Bain & Company

Niedawne badanie przeprowadzone przez Bain & Company ujawnia groźną lukę finansową w branży sztucznej inteligencji. Do 2030 roku firmy z branży sztucznej inteligencji, takie jak OpenAI, Google i DeepSeek, będą musiały generować około 2 bilionów dolarów rocznie, aby pokryć rosnące koszty mocy obliczeniowej i infrastruktury. Konsultanci spodziewają się jednak, że branży zabraknie około 800 miliardów dolarów do osiągnięcia tego celu.

David Crawford, prezes działu Global Technology Practice w Bain & Company, ostrzega: „Jeśli obecne przepisy dotyczące skalowania pozostaną w mocy, sztuczna inteligencja będzie coraz bardziej obciążać globalne łańcuchy dostaw”. Ta rozbieżność między wymaganymi a oczekiwanymi przychodami rodzi fundamentalne pytania dotyczące wyceny i modeli biznesowych branży sztucznej inteligencji.

Ogromne inwestycje kontra niejasne zyski

Duże amerykańskie firmy technologiczne osiągają bezprecedensowe poziomy inwestycji w sztuczną inteligencję. Microsoft, Meta i Google planują łącznie 215 miliardów dolarów na projekty z zakresu sztucznej inteligencji do 2025 roku. Amazon ogłosił dodatkowe inwestycje w wysokości 100 miliardów dolarów. Wydatki te zostaną przeznaczone głównie na rozbudowę centrów danych i rozwój nowych modeli sztucznej inteligencji.

Inwestycje wzrosły ponad dwukrotnie od momentu uruchomienia ChatGPT. Do 2024 roku cztery największe firmy technologiczne zainwestowały łącznie 246 miliardów dolarów w sztuczną inteligencję – o 63% więcej niż w roku poprzednim. Do początku lat 30. XXI wieku roczne wydatki na sztuczną inteligencję mogą przekroczyć 500 miliardów dolarów.

Wyzwania związane z zapotrzebowaniem na energię i infrastrukturą

Bain & Company prognozuje, że globalne zapotrzebowanie na moc obliczeniową może wzrosnąć do 200 gigawatów do 2030 roku, z czego połowa przypadnie na Stany Zjednoczone. Zużycie energii przez centra danych AI wzrośnie z 50 miliardów kilowatogodzin w 2023 roku do około 550 miliardów kilowatogodzin w 2030 roku – czyli jedenastokrotnie.

Ta ogromna ekspansja będzie miała znaczący wpływ na środowisko. Pomimo rozwoju energii odnawialnej, emisja gazów cieplarnianych z centrów danych wzrośnie z 212 milionów ton w 2023 roku do 355 milionów ton w 2030 roku. Zużycie wody do chłodzenia wzrośnie prawie czterokrotnie, do 664 miliardów litrów w tym samym okresie.

Nadaje się do:

• Czy bańka internetowa z 2000 roku się powtarza? Krytyczna analiza obecnego boomu na sztuczną inteligencję

Szok wywołany przez DeepSeek jako punkt zwrotny

Ekonomiczna innowacja z Chin

Chiński startup DeepSeek wstrząsnął branżą sztucznej inteligencji swoim modelem R1. Przy szacowanym koszcie rozwoju wynoszącym zaledwie 5,6 miliona dolarów, firma stworzyła model, który może konkurować ze znacznie droższymi modelami amerykańskimi. Dla porównania, opracowanie GPT-4o firmy OpenAI kosztowało około 80 milionów dolarów.

Ceny DeepSeek znacząco przewyższają konkurencję. Modele firmy są od 20 do 40 razy tańsze niż odpowiadające im modele OpenAI. Model Reasoner firmy DeepSeek kosztuje 53 centy za milion tokenów wejściowych, podczas gdy model o1 firmy OpenAI kosztuje 15 dolarów za tę samą liczbę.

Wpływ na dynamikę branży

Sukces DeepSeek podważa dotychczasowe założenia w branży sztucznej inteligencji. Firma udowadnia, że ​​najnowocześniejsza sztuczna inteligencja jest możliwa nawet bez miliardowych budżetów, co stawia uznanych dostawców pod znaczną presją cenową. Ten rozwój sytuacji uwypukla interesujący efekt uboczny amerykańskich ograniczeń eksportowych: ograniczenia techniczne zmusiły firmę do wprowadzania innowacji w oprogramowaniu, aby optymalnie wykorzystać dostępny sprzęt.

W ciągu kilku tygodni asystent AI firmy DeepSeek zdobył 21% globalnego udziału użytkowników LLM i wyprzedził ChatGPT jako najpopularniejszą darmową aplikację w App Store firmy Apple. Ta szybka penetracja rynku uwydatnia zmienność rynku AI i zagrożenie dla uznanych dostawców z kosztownymi modelami biznesowymi.

W czasach, gdy obecność cyfrowa firmy decyduje o jej sukcesie, wyzwaniem jest to, jak uczynić tę obecność autentyczną, indywidualną i dalekosiężną. Xpert.Digital oferuje innowacyjne rozwiązanie, które pozycjonuje się jako skrzyżowanie centrum branżowego, bloga i ambasadora marki. Łączy zalety kanałów komunikacji i sprzedaży w jednej platformie i umożliwia publikację w 18 różnych językach. Współpraca z portalami partnerskimi oraz możliwość publikowania artykułów w Google News oraz lista dystrybucyjna prasy obejmująca około 8 000 dziennikarzy i czytelników maksymalizuje zasięg i widoczność treści. Stanowi to istotny czynnik w sprzedaży zewnętrznej i marketingu (SMmarketing).

Więcej na ten temat tutaj:

• Autentyczny. Indywidualnie. Globalnie: Strategia Xpert.Digital dla Twojej firmy

Dramatyczny wpływ na ruch w witrynie

Upadek przeglądów sztucznej inteligencji

Badanie przeprowadzone przez firmę Authoritas wykazało znaczny spadek współczynnika klikalności (CTR) w witrynach wydawców w Wielkiej Brytanii, o około połowę, dzięki AI Overviews. Według badania, współczynnik klikalności spada o 47,5% na komputerach stacjonarnych i o 37,7% na urządzeniach mobilnych w przypadku obecności AI Overviews. Nawet jeśli witryna znajduje się na szczycie listy wyników Google AI Overviews, liczba kliknięć wzrasta jedynie minimalnie.

Nowe badanie przeprowadzone przez eksperta SEO Kevina Indiga i badacza UX Erica Van Buskirka systematycznie analizuje wykorzystanie funkcji Google AI Overviews. W złożonym środowisku obserwowano 70 użytkowników wykonujących osiem realistycznych zadań wyszukiwania. W rezultacie przeprowadzono około 400 interakcji AIO, dostarczając informacji o tym, jak znacząco zmienia się zachowanie użytkowników podczas wyszukiwania w internecie pod wpływem sztucznej inteligencji.

Przeglądy AI znacząco obniżają współczynnik klikalności linków zewnętrznych. Na komputerach stacjonarnych współczynnik ten spada nawet o dwie trzecie, a na urządzeniach mobilnych o prawie połowę. Użytkownicy coraz częściej polegają na informacjach z przeglądu AI – zwłaszcza w przypadku prostych lub standardowych zapytań.

Nadaje się do:

• Amerykańska grupa medialna Penske Media pozywa Google w związku z „AI Overviews” – co to oznacza dla wydawców i przyszłości wyszukiwania w sieci?

Upadek tradycyjnego ruchu internetowego

Od czasu, gdy Google zintegrowało generatywne odpowiedzi AI z wyszukiwarką w USA w maju 2024 roku, a w Niemczech pod koniec marca 2025 roku, dostawcy treści, tacy jak serwisy informacyjne, blogi i fora, obawiają się znacznego spadku liczby odwiedzających. Jeśli odpowiedź znajduje się już na stronie wyszukiwania, użytkownicy często nie klikają w oryginalne źródło.

Wskaźnik CTR wydawcy Mail Online spadł o ponad 56% z powodu AI Overviews. Niektóre witryny odnotowały spadek ruchu organicznego o 18–64%. W przypadku AI organiczny CTR może spaść nawet o 70%.

Firma Built In donosi, że organiczny ruch w wyszukiwarkach dla wydawców może spaść o 25% do 2026 roku. Nawet trzy pierwsze pozycje odnotowują znaczne spadki CTR z powodu AIO; pozycje 4-10 odnotowują spadki sięgające nawet 50%. Badanie 1000 witryn MŚP wykazało, że 68% z nich odnotowało znaczne spadki ruchu organicznego po wdrożeniu funkcji wyszukiwania opartych na sztucznej inteligencji.

Koncentracja na kilku źródłach

Ruch odsyłający z ChatGPT do stron internetowych spadł o 52% od lipca 2024 roku. Liczba cytowań na Reddicie wzrosła o 87% i obecnie stanowi ponad 10% wszystkich cytowań w ChatGPT. Wikipedia zanotowała wzrost o 62% od najniższego poziomu z lipca, zdobywając prawie 13% udziału w cytowaniach.

Trzy najpopularniejsze strony internetowe – Wikipedia, Reddit i TechRadar – odpowiadały za 22% wszystkich cytowań, co stanowi wzrost o 53% w ciągu zaledwie jednego miesiąca. ChatGPT preferuje teraz kilka źródeł „najpierw odpowiedzi”, podczas gdy strony związane z markami tracą widoczność i tracą miliony potencjalnych kliknięć polecających.

Awarie pod presją czasu

Problemy Google z generowaniem obrazu

Obecne problemy z Google Gemini objawiają się na wielu poziomach. Użytkownicy od tygodni zgłaszają podstawowe awarie technologii przetwarzania obrazu, szczególnie podczas generowania obrazów w pożądanych formatach. Powszechny problem dotyczy przede wszystkim tworzenia obrazów w formacie 16:9, który wcześniej był możliwy bezproblemowo, ale obecnie nie jest już obsługiwany.

Jeszcze poważniejszym problemem jest to, że obrazy są rzekomo generowane, ale nie można ich wyświetlić. Użytkownicy otrzymują potwierdzenia, że ​​obrazy zostały pomyślnie utworzone, ale widzą jedynie puste miejsca lub komunikaty o błędach. Problem ten występuje zarówno w wersji internetowej, jak i w aplikacji mobilnej, co sprawia, że ​​funkcja generowania obrazów jest praktycznie bezużyteczna.

Brak komunikacji i przejrzystości

Sposób, w jaki Google radzi sobie z tymi pozornymi błędami systemowymi, jest szczególnie problematyczny. Firma nie informuje użytkowników o tych problemach proaktywnie, mimo że występują one od tygodni. Zamiast tego system nadal twierdzi, że wszystkie funkcje działają poprawnie, podczas gdy rzeczywista wydajność jest znacznie obniżona.

Obecnych trudności nie należy rozpatrywać w oderwaniu od kontekstu, lecz stanowią one część serii problemów z systemami sztucznej inteligencji Google. W lutym 2024 roku Google musiało całkowicie wyłączyć reprezentację człowieka w Gemini po tym, jak system wygenerował historycznie niedokładne obrazy. Niemieccy żołnierze zostali przedstawieni z azjatyckimi rysami twarzy, a wikingowie otrzymali dredy – błędy te ujawniły fundamentalne problemy w przygotowaniu danych treningowych.

Nadaje się do:

• Błędy Google | Błyszczący świat generowania obrazów przez sztuczną inteligencję Google (Gemini Imagen z Nano Banana) – świetne na zewnątrz, kiepskie w środku

Problemy strukturalne w rozwoju sztucznej inteligencji

Pośpiech publikacji

Powtarzające się problemy wskazują na systemowe słabości w rozwoju sztucznej inteligencji Google. Firma wydaje się być pod ogromną presją czasu, aby dotrzymać kroku konkurencji, takiej jak OpenAI, co skutkuje pospiesznym wydawaniem produktów. Ta mentalność „działaj szybko i psuj rzeczy” może działać w innych obszarach technologii, ale okazuje się problematyczna w przypadku systemów sztucznej inteligencji, ponieważ błędy mają bardziej bezpośredni wpływ na doświadczenia użytkownika.

Warunki pracy podwykonawców odpowiedzialnych za moderację treści i usprawnianie systemu dodatkowo pogłębiają te problemy. Doniesienia o presji czasu, niskich płacach i braku przejrzystości w łańcuchu dostaw podważają jakość ręcznej optymalizacji systemu.

Fragmentacja architektury systemu

Brak integracji między różnymi usługami Google ujawnia braki strukturalne. Podczas gdy Google Photos zyskuje nowe funkcje przetwarzania obrazu oparte na sztucznej inteligencji, podstawowe generowanie obrazów w Gemini nie działa poprawnie. Ta fragmentacja wskazuje na niewystarczającą koordynację wewnętrzną i pogłębia problemy dla użytkowników końcowych.

Konsekwencje ekonomiczne

Wpływ na różne grupy użytkowników

Opisane problemy mają realny wpływ na różne grupy użytkowników. Twórcy treści i specjaliści ds. marketingu, którzy polegają na niezawodnym generowaniu obrazu, muszą uciekać się do alternatywnych rozwiązań. Prowadzi to nie tylko do zakłóceń w przepływie pracy, ale także do dodatkowych kosztów związanych z innymi narzędziami.

Sytuacja jest szczególnie problematyczna dla użytkowników płatnej wersji Gemini Pro. Płacą oni za zaawansowane funkcje, ale często otrzymują gorszą wydajność niż obiecano. Wielu z nich zrezygnowało już z subskrypcji, ponieważ obiecane ulepszenia nie zostały zrealizowane.

Utrata zaufania do dostawców sztucznej inteligencji

Niezawodność systemów prowadzi do utraty zaufania do Google jako dostawcy sztucznej inteligencji. Użytkownicy, którzy polegają na dokładności i dostępności usług, coraz częściej zwracają się do alternatywnych dostawców. Może to osłabić pozycję Google na wysoce konkurencyjnym rynku sztucznej inteligencji w perspektywie długoterminowej.

Chociaż DALL-E firmy OpenAI i Claude firmy Anthropic zapewniają bardziej spójne wyniki, Google zmaga się z podstawowymi problemami funkcjonalnymi. Co szczególnie uderzające, nawet darmowe alternatywy często działają niezawodniej niż płatne rozwiązania Google.

Analogie do bańki internetowej

Podobna dynamika rynku

Obecne wydarzenia wykazują uderzające podobieństwo do bańki internetowej z przełomu tysiącleci. Wówczas szum wokół internetu doprowadził do ekstremalnych wycen i zakończył się spektakularnym krachem. Dziś firmy z branży AI stoją przed podobnymi wyzwaniami: astronomiczne wyceny kolidują z niejasnymi modelami biznesowymi, a przepaść między inwestycjami a rzeczywistymi przychodami stale się powiększa.

Obecna wycena indeksu S&P 500 odpowiada 38-krotności zysków z ostatnich dziesięciu lat. Wyższa wycena miała miejsce jedynie w okresie bańki internetowej, na co zwracają uwagę strateżowie z Morgan Stanley. Henry Blodget, były analityk-gwiazda ery dot-comów, ostrzega przed niepokojącymi paralelami z obecnym boomem na sztuczną inteligencję.

Dziwna prawda o ożywieniu gospodarczym w USA

George Saravelos z Deutsche Bank ujmuje to w szokujący sposób: „Maszyny oparte na sztucznej inteligencji dosłownie ratują gospodarkę USA”. Jego analiza ujawnia paradoksalną sytuację – wzrost gospodarczy nie wynika z rewolucyjnych zastosowań sztucznej inteligencji, ale z samej budowy „fabryk generujących moce przerobowe AI”.

Szczególnie kontrowersyjne: Bank zauważa, że ​​bez tych wydatków na technologie Ameryka już byłaby w recesji. Domek z kart zbudowany z miliardów dolarów inwestycji utrzymuje największą gospodarkę świata na powierzchni. To skrajne uzależnienie od inwestycji w sztuczną inteligencję stwarza ryzyko systemowe, które wykracza daleko poza branżę technologiczną.

Nadaje się do:

• Dziwaczny boom w USA: szokująca prawda pokazuje, co by się naprawdę stało bez szumu wokół sztucznej inteligencji

Rozwiązania i perspektywy na przyszłość

Alternatywne modele biznesowe

Rosnące koszty zmuszają dostawców sztucznej inteligencji do opracowywania nowych modeli biznesowych. OpenAI testuje rozliczenia oparte na użytkowaniu, w których klienci płacą tylko za faktycznie wykorzystaną moc obliczeniową. Interfejsy API przetwarzania wsadowego oferują już oszczędności sięgające 50% w przypadku żądań, które nie są krytyczne czasowo.

Aby osiągnąć rentowność, OpenAI podobno rozważa podniesienie cen poszczególnych pakietów subskrypcji. Firma planuje drastyczne podwyżki: cena ChatGPT Plus ma wzrosnąć z 20 do 22 dolarów miesięcznie do końca 2024 roku, a do 2029 roku osiągnąć nawet 44 dolary miesięcznie.

Specjalizacja jako strategia przetrwania

Rosnące koszty systemów AI ogólnego przeznaczenia mogą prowadzić do rozwoju wyspecjalizowanych rozwiązań. Zamiast próbować odpowiadać na wszystkie zapytania za pomocą aktualnych danych internetowych, systemy AI mogłyby działać bardziej selektywnie i uciekać się jedynie do kosztownych wyszukiwań w sieci w celu znalezienia konkretnych typów zapytań.

Sprzyjałoby to dywersyfikacji rynku sztucznej inteligencji, a różni dostawcy rozwijaliby różne specjalizacje. Niektórzy mogliby koncentrować się na bieżących informacjach, inni na dogłębnej wiedzy specjalistycznej bez połączenia z internetem.

Nowe modele współpracy

Pojawiają się już nowe modele współpracy między dostawcami sztucznej inteligencji (AI) a twórcami treści. Niektórzy wydawcy negocjują bezpośrednie umowy licencyjne z firmami z branży AI, aby uzyskać sprawiedliwy udział w korzystaniu z ich treści. Ten rozwój sytuacji może doprowadzić do powstania nowego ekosystemu, w którym twórcy treści otrzymują bezpośrednie wynagrodzenie za korzystanie z ich treści w systemach AI.

Rekomendacje dla różnych interesariuszy

Dla operatorów stron internetowych i twórców treści

Właściciele witryn powinni dywersyfikować swoje strategie i nie polegać wyłącznie na ruchu z wyszukiwarek. Budowanie bezpośrednich relacji z użytkownikami poprzez newslettery, media społecznościowe i inne kanały będzie coraz ważniejsze. Jednocześnie powinni oni podnosić jakość swoich treści, aby pojawiały się w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję.

Zamiast koncentrować się na ilości, coraz ważniejsza staje się jakość. Twórcy treści powinni skupić się na tworzeniu pomocnych, unikalnych treści, które oferują realną wartość. Czasy, gdy sama optymalizacja SEO wystarczała do osiągnięcia pozycji w pierwszej setce, minęły.

Dla agencji i narzędzi SEO

Agencje SEO muszą dostosować swoje usługi i bardziej skupić się na pozycjach w pierwszej dwudziestce, ponieważ to one generują większość rzeczywistego ruchu. Era kompleksowych analiz 100 najlepszych stron dobiega końca, co może pozwolić na uwolnienie zasobów na bardziej dogłębną optymalizację.

Dostawcy narzędzi, tacy jak Semrush i Accuranker, gorączkowo pracują nad dostosowaniem swoich systemów, ale wyższe koszty nieuchronnie przerzucane są na klientów. Wiele uznanych narzędzi wyświetla obecnie niekompletne lub nieprawidłowe dane, ponieważ ich logika indeksowania opierała się na starym parametrze num=100.

Dla firm zajmujących się sztuczną inteligencją

Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją stoją przed wyzwaniem opracowania zrównoważonych modeli biznesowych, które będą korzystne zarówno dla nich, jak i dla twórców treści. Obecne praktyki korzystania z bezpłatnych treści są niemożliwe do utrzymania w dłuższej perspektywie, jeśli podważają fundamenty ich źródeł danych.

Aby odzyskać zaufanie użytkowników, firmy takie jak Google muszą wprowadzić fundamentalne zmiany w swoim podejściu. Po pierwsze, konieczna jest bardziej przejrzysta komunikacja dotycząca problemów z systemem i planowanych konserwacji. Użytkownicy mają prawo wiedzieć, kiedy funkcje nie działają prawidłowo.

Ukryte środki oszczędnościowe i ich konsekwencje: Nowa potęga gigantów technologicznych

Pozornie drobne zmiany techniczne w Google i ChatGPT oznaczają fundamentalny punkt zwrotny w cyfrowym krajobrazie informacyjnym. Pokazują, jak bardzo cały ekosystem internetowy jest zależny od decyzji kilku dużych firm technologicznych.

Połączony efekt obu zmian przyspiesza transformację internetu opartego na linkach do internetu opartego na sztucznej inteligencji. Ten rozwój niesie ze sobą zarówno szanse, jak i zagrożenia: użytkownicy szybciej uzyskują odpowiedzi na swoje pytania, ale ekonomiczne podstawy tworzenia treści są fundamentalnie kwestionowane.

Branża znajduje się w fazie reorientacji, w której konieczne jest wypracowanie nowej równowagi między dostawcami technologii, twórcami treści i użytkownikami. Nadchodzące lata pokażą, którzy gracze będą w stanie skutecznie dostosować się do zmieniających się warunków i jakie nowe modele biznesowe się pojawią.

Przewidywana przez Bain & Company luka finansowa w wysokości 800 miliardów dolarów może doprowadzić do konsolidacji branży. Przetrwają tylko najsilniejsze finansowo firmy, podczas gdy mniejsi dostawcy i startupy mogą zniknąć z rynku. To, czy bańka AI przekształci się w kontrolowaną korektę, czy w dramatyczny krach, zależy od tego, czy branża będzie w stanie w odpowiednim czasie opracować rentowne modele biznesowe.

Ukryte środki oszczędnościowe głównych dostawców sztucznej inteligencji to zaledwie wierzchołek góry lodowej znacznie większego kryzysu strukturalnego. Podczas gdy opinia publiczna wciąż fascynuje się możliwościami sztucznej inteligencji, firmy za kulisami desperacko walczą o przetrwanie finansowe. Cicha rewolucja jest już w pełnym rozkwicie – jej skutki ukształtują cyfrowy krajobraz na lata.

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

 

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc