Branża AI | Ukryte środki obniżania kosztów i presja na oszczędzanie w generatywnej sztucznej inteligencji – w tym zmniejszająca się liczba słów: mniej znaczy taniej

Wielka iluzja sztucznej inteligencji: miliardy strat i cięcia kosztów – co ukrywają przed Tobą giganci technologiczni

Sztuczna inteligencja przeżywa bezprecedensowy rozkwit, ale za olśniewającą fasadą tej rewolucji technologicznej kryją się ogromne wyzwania finansowe. To, co użytkownicy postrzegają jako drobne zmiany techniczne, po bliższym przyjrzeniu się okazuje się desperackimi próbami głównych dostawców AI, aby kontrolować rosnące koszty. We wrześniu 2024 roku Google i OpenAI wprowadziły niemal jednocześnie zmiany, które na pierwszy rzut oka wydają się niepowiązane, ale ujawniają poważniejszy problem stojący przed całą branżą: monetyzacja usług AI drastycznie odstaje od ogromnych inwestycji i kosztów operacyjnych.

Generative AI (sztuczna inteligencja generatywna) to dziedzina sztucznej inteligencji, która specjalizuje się w generowaniu 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 cierpią pod presją finansową własnych innowacji. 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 bez większego rozgłosu wprowadziło jedną z najważniejszych zmian w swojej infrastrukturze wyszukiwania od lat. Parametr adresu URL num=100, który przez dekady umożliwiał jednoczesne wyświetlanie 100 wyników wyszukiwania, został całkowicie wyłączony. Ta zmiana 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 zapytania mogli oni uzyskać wszystkie 100 najlepszych wyników, 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 postawiło kilku dostawców narzędzi przed poważnymi wyzwaniami technicznymi i finansowymi.

Wpływ na operatorów witryn internetowych

Efekty były natychmiast widoczne w Google Search Console: 87,7% wszystkich przebadanych stron internetowych odnotowało drastyczny spadek liczby mierzonych wyświetleń. Paradoksalnie, jednocześnie poprawiła się średnia pozycja stron, ponieważ odnotowano mniej „wyświetleń nisko w rankingu” od pozycji 11. do 100.

Wielu wydawców odnotowuje drastyczne spadki ruchu. Serwisy informacyjne, takie jak derwesten.de, straciły 51% ruchu z wyszukiwarek, express.de 35%, a focus.de 33%. Przyczyny są wielorakie: oprócz zmian technicznych w Google, istotną rolę odgrywają również recenzje generowane przez sztuczną inteligencję, które sprawiają, że użytkownicy rzadziej klikają w zewnętrzne strony internetowe.

Motywacja stojąca za strategią Google

Powody decyzji Google są wieloaspektowe. Z jednej strony zmiana 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 klasycznego sposobu wyszukiwania, w którym klikają wiele stron i spędzają więcej czasu w środowisku Google. Wzmacnia to pozycję Google jako centralnego źródła informacji i zmniejsza zależność firmy od przekierowywania użytkowników na strony zewnętrzne.

W związku z tym:

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

Rozpaczliwa kontrola kosztów OpenAI: drastyczny spadek liczby cytowań

Równolegle ze zmianą w Google, OpenAI wprowadził równie istotną zmianę w ChatGPT. Od 11 września 2024 roku chatbot AI wyświetla znacznie mniej cytowań źródeł i odniesień do zewnętrznych stron internetowych. Ta redukcja dotknęła w równym stopniu wszystkie branże i typy treści, niezależnie od jakości treści 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 istniejącą rozbieżność między ruchem generowanym przez strony internetowe z Google a znacznie mniejszym ruchem z ChatGPT.

Gwałtowny wzrost kosztów funkcji wyszukiwania w sieci

OpenAI znajduje się pod ogromną presją finansową. Firma przewiduje straty rzędu pięciu 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 internecie OpenAI znacząco wzrósł. Podczas gdy wcześniejsze modele oferowały darmowy dostęp do wyszukiwania, nowsze modele pobierają pełną opłatę za tokeny wyszukiwania. Przykład ilustruje dylemat związany z kosztami: zapytanie z użyciem GPT-40 kosztowało 0,13 USD, podczas gdy to samo zapytanie z użyciem GPT-5 i bardziej kompleksowych tokenów wyszukiwania w internecie kosztowało 74 USD.

W przypadku obecnych modeli z funkcją wyszukiwania w internecie, OpenAI pobiera opłatę 25 dolarów za 1000 zapytań dla gpt-4o i gpt-4.1, podczas gdy bardziej zaawansowane modele, takie jak GPT-5 i seria o, kosztują nawet 10 dolarów za 1000 zapytań. Ta cena wyraźnie pokazuje, dlaczego OpenAI generuje drastyczne oszczędności w zakresie udostępniania 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 początkowo mogłoby wydawać się optymalizacją pod kątem większej zwięzłości, w rzeczywistości jest kolejnym skutecznym sposobem na redukcję kosztów. Każde wygenerowane słowo – a dokładniej, każdy token – zużywa moc obliczeniową, a tym samym generuje bezpośrednie koszty. Dzięki systematycznemu skracaniu odpowiedzi, OpenAI obniża koszty operacyjne w przeliczeniu na jedno zapytanie.

Ten trend staje się szczególnie wyraźny w bezpośrednim porównaniu 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 konkurencja nadal czasami opiera się na bogactwie szczegółów jako kryterium jakości, OpenAI wydaje się celowo zmniejszać liczbę słów, aby zarządzać obciążeniem finansowym swojej ogromnej bazy użytkowników.

Dla użytkowników oznacza to dodatkowy wysiłek. Zamiast wyczerpującej odpowiedzi, często otrzymują jedynie powierzchowne podsumowanie i muszą sami wydobyć pożądany poziom szczegółów, odpowiadając na ukierunkowane pytania uzupełniające (tzw. „łańcuchowanie podpowiedzi”). Każde z tych pytań uzupełniających to nowa transakcja, która, choć pojedynczo tańsza, kosztuje użytkownika więcej czasu i wysiłku. Ten sposób doskonale wpisuje się w strategię redukcji cytowań: oba te czynniki prowadzą do pogorszenia jakości obsługi użytkownika, co w sumie ma prowadzić do znacznych oszczędności i kompensować ogromny deficyt finansowy firmy.

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

Przynoszący straty biznes subskrypcji premium

Szczególnie problematyczne jest to, że nawet droższa subskrypcja ChatGPT Pro, kosztująca 200 dolarów miesięcznie, przynosi straty, ponieważ użytkownicy korzystają z większej liczby usług niż oczekiwano. Prezes Sam Altman określił tę sytuację jako „szalom”, potwierdzając tym samym trudności z pokryciem kosztów.

Sam Altman, prezes OpenAI, przyznał, że firma obecnie traci pieniądze na swojej subskrypcji o wartości 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 odpowiednie ceny.

Zaskakujący związek między tymi dwiema zmianami

Zbieżność czasowa tych dwóch zdarzeń to coś więcej niż zbieg okoliczności. ChatGPT często opiera się na aktualnych informacjach z internetu, uzyskując odpowiedzi bezpośrednio lub pośrednio za pośrednictwem usług scrapingu, uzyskując dostęp do wyników Google. Wyłączenie parametru num=100 znacząco utrudnia ChatGPT i innym systemom AI efektywne gromadzenie danych internetowych.

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 gromadzenie dużej liczby wyników wyszukiwania oraz wybieranie najlepszych źródeł odpowiedzi.

Wyłączenie tego parametru zmusza systemy AI do wykonywania znacznie większej liczby indywidualnych zapytań, co wykładniczo zwiększa koszty. To wyjaśnia, dlaczego OpenAI jednocześnie zmniejszyło częstotliwość cytowań – koszt dostarczania aktualnych informacji internetowych po prostu przestał być opłacalny.

Luka w finansowaniu wynosząca 800 miliardów dolarów

Alarmująca prognoza Bain & Company

Niedawne badanie przeprowadzone przez Bain & Company ujawnia krytyczną lukę w finansowaniu 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 branża nie osiągnie tego celu o około 800 miliardów dolarów.

David Crawford, prezes globalnego działu technologicznego Bain & Company, ostrzega stanowczo: „Jeśli obecne prawa skalowania się sprawdzą, 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 zainwestować łącznie 215 miliardów dolarów w 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. Już w 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 połowę będą stanowić Stany Zjednoczone. Zużycie energii elektrycznej 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 prowadzi do znaczących skutków dla środowiska. Pomimo rozwoju odnawialnych źródeł energii, 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.

W związku z tym:

• 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 porównywalne modele OpenAI. Model Reasoner firmy DeepSeek kosztuje 53 centy za milion wdrożonych tokenów, podczas gdy model o1 firmy OpenAI kosztuje 15 dolarów za tę samą liczbę.

Wpływ na dynamikę branży

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

W ciągu zaledwie 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 ilustruje zmienność rynku AI i zagrożenie, jakie stanowi on dla uznanych dostawców z kosztownymi modelami biznesowymi.

Od lokalnego do globalnego: MŚP podbijają rynek światowy dzięki sprytnej strategii - Zdjęcie: Xpert.Digital

W czasach, gdy cyfrowa obecność firmy decyduje o jej sukcesie, wyzwaniem jest stworzenie autentycznej, spersonalizowanej i dalekosiężnej obecności. Xpert.Digital oferuje innowacyjne rozwiązanie, które łączy w sobie funkcje centrum branżowego, bloga i ambasadora marki. Łączy zalety kanałów komunikacji i sprzedaży na jednej platformie, umożliwiając publikację w 18 różnych językach. Współpraca z portalami partnerskimi oraz możliwość publikowania artykułów w Google News i lista dystrybucyjna prasy obejmująca około 8000 dziennikarzy i czytelników maksymalizują zasięg i widoczność treści. Stanowi to kluczowy czynnik w sprzedaży zewnętrznej i marketingu (SMarketing).

Więcej informacji tutaj:

• Autentyczny. Indywidualny. Globalny: Strategia Xpert.Digital dla Twojej firmy

Dramatyczny wpływ na ruch w witrynie

Przegląd upadku sztucznej inteligencji

Badanie przeprowadzone przez firmę Authoritas wykazało znaczny spadek współczynnika klikalności (CTR) w witrynach wydawców w Wielkiej Brytanii, spowodowany przez AI Overviews, o około połowę. Według badania, CTR spada o 47,5% na komputerach stacjonarnych i o 37,7% na urządzeniach mobilnych, gdy dostępne są AI Overviews. Nawet jeśli witryna znajduje się na szczycie listy w 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 badaniu obserwowano 70 użytkowników wykonujących osiem realistycznych zadań wyszukiwania. W rezultacie przeprowadzono około 400 interakcji opartych na sztucznej inteligencji, dostarczając wglądu w to, 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.

W związku z tym:

• 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 odpowiedzi generowane przez sztuczną inteligencję (AI) z wynikami wyszukiwania w USA w maju 2024 r., a w Niemczech pod koniec marca 2025 r., dostawcy treści, tacy jak serwisy informacyjne, blogi i fora, z niepokojem obserwują znaczny spadek liczby odwiedzających. Jeśli odpowiedź jest już wyświetlana na stronie wyszukiwania, użytkownicy często nie klikają oryginalnego źródła.

Współczynnik klikalności (CTR) w Mail Online spadł o ponad 56% dzięki AI Overviews. Niektóre strony internetowe odnotowały spadek ruchu organicznego o 18–64%. Organiczny CTR może spaść nawet o 70%, gdy w użyciu jest AI Overviews.

Firma Built In donosi, że organiczny ruch w wyszukiwarkach dla wydawców może spaść o 25% do 2026 roku. Nawet trzy pierwsze pozycje odnotowują drastyczne spadki współczynnika klikalności (CTR) z powodu zakupów w aplikacji (AIO) opartych na sztucznej inteligencji; pozycje od czwartej do dziesiątej odnotowują spadki sięgające nawet 50%. Badanie 1000 witryn małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP) wykazało, że 68% z nich odnotowało znaczne spadki ruchu organicznego po wdrożeniu funkcji wyszukiwania opartych na sztucznej inteligencji.

Skupienie się na kilku źródłach

Ruch odsyłający z ChatGPT do stron internetowych spadł o 52% od lipca 2024 roku. Cytowania na Reddicie wzrosły o 87% i stanowią obecnie ponad 10% wszystkich cytowań ChatGPT. Wikipedia zanotowała wzrost o 62% od najniższego poziomu z lipca i osiągnęła 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 faworyzuje teraz kilka źródeł „najpierw odpowiedzi”, podczas gdy strony firmowe tracą widoczność i tracą miliony potencjalnych kliknięć polecających.

Wypadki pod presją czasu

Problemy Google z generowaniem obrazu

Obecne problemy z Google Gemini objawiają się na kilku poziomach. Od tygodni użytkownicy zgłaszają podstawowe awarie technologii Imagen, szczególnie podczas generowania obrazów w pożądanych formatach. Ten powszechny problem dotyczy przede wszystkim tworzenia obrazów w formacie 16:9, co wcześniej było możliwe bezproblemowo, ale obecnie nie jest już dostępne.

Jeszcze poważniejszym problemem jest to, że obrazy są rzekomo generowane, ale nie można ich wyświetlić. Użytkownicy otrzymują potwierdzenie pomyślnego utworzenia obrazu, ale widzą jedynie puste obszary lub komunikaty o błędach. Problem ten występuje zarówno w wersji webowej, jak i w aplikacji mobilnej, co praktycznie uniemożliwia korzystanie z funkcji generowania obrazu.

Brak komunikacji i przejrzystości

Sposób, w jaki Google radzi sobie z tymi oczywistymi 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 ograniczona.

Obecnych trudności nie należy postrzegać w oderwaniu od reszty, lecz raczej jako część serii problemów z systemami sztucznej inteligencji Google. W lutym 2024 roku Google musiało całkowicie wyłączyć reprezentację człowiek-człowiek 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.

W związku z tym:

• Wpadki Google | Błyszczący świat generowania obrazów przez sztuczną inteligencję Google (Gemini Imagen z Nano Banana) – wszystko na pokaz, zero treści

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 sektorach technologicznych, 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 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. Chociaż Google Photos otrzymuje nowe funkcje edycji obrazów 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, są zmuszeni do sięgania po alternatywne rozwiązania. 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 rozszerzone 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 czy Claude firmy Anthropic zapewniają bardziej spójne wyniki, Google zmaga się z podstawowymi wadami funkcjonalnymi. Szczególnie uderzające jest to, że 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 jest 38-krotnie wyższa od zysków z ostatnich dziesięciu lat. Wycena wzrosła jedynie w okresie bańki internetowej, na co zwracają uwagę strateżowie z Morgan Stanley. Henry Blodget, były analityk-gwiazda ery dot-comów, ostrzega przed niepokojącymi analogiami do obecnego boomu na sztuczną inteligencję.

Dziwna prawda kryjąca się za amerykańskim boomem gospodarczym

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

Szczególnie alarmujące jest to, że bank zauważa, iż bez tych wydatków na technologie Ameryka już byłaby w recesji. Domek z kart zbudowany na miliardach dolarów inwestycji utrzymuje największą gospodarkę świata na powierzchni. To skrajne uzależnienie od inwestycji w sztuczną inteligencję niesie ze sobą ryzyko systemowe, wykraczające daleko poza sektor technologiczny.

W związku z tym:

• Dziwaczny boom w USA: szokująca prawda ujawnia, co by się naprawdę wydarzyło 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 opłaty uzależnione od wykorzystania, w ramach 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 do końca 2024 roku, a do 2029 roku ma wynieść 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 bieżących danych internetowych, systemy AI mogłyby działać bardziej selektywnie i uciekać się jedynie do kosztownych wyszukiwań w sieci w celu znalezienia konkretnych typów zapytań.

To sprzyjałoby 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 otrzymywać odpowiednie wynagrodzenie za korzystanie z ich treści. Ten rozwój sytuacji może doprowadzić do powstania nowego ekosystemu, w którym twórcy treści będą bezpośrednio wynagradzani za korzystanie z ich treści w systemach AI.

Rekomendacje dla różnych interesariuszy

Dla operatorów stron internetowych i twórców treści

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

Zamiast skupiać się na ilości, coraz ważniejsza staje się jakość. Twórcy treści powinni skupić się na tworzeniu pomocnych, unikalnych treści, które oferują realną wartość dodaną. Czasy, gdy sama optymalizacja SEO wystarczała, by znaleźć się 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 dogłębne optymalizacje.

Dostawcy narzędzi, tacy jak Semrush i Accuranker, gorączkowo pracują nad dostosowaniem swoich systemów, ale wzrost kosztów nieuchronnie zostanie przerzucony na klientów. Wiele uznanych narzędzi wyświetla obecnie niekompletne lub błędne 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 nie są zrównoważone w dłuższej perspektywie, jeśli podważają fundamenty ich źródeł danych.

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

Ukryte środki obniżania kosztów 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.

Połączenie obu tych zmian przyspiesza transformację internetu opartego na linkach do internetu opartego na sztucznej inteligencji. Ten rozwój niesie ze sobą zarówno szanse, jak i zagrożenia: użytkownicy otrzymują szybsze odpowiedzi na swoje pytania, ale ekonomiczne podstawy tworzenia treści są fundamentalnie zagrożone.

Branża przechodzi okres reorientacji, w którym 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 spekulacyjna na rynku sztucznej inteligencji przekształci się w kontrolowaną korektę, czy w dramatyczny krach, zależy od tego, czy branża zdoła na czas wypracować rentowne modele biznesowe.

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

☑️ Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim ojczystym języku!

Konrad Wolfenstein

Ja i mój zespół chętnie będziemy do Państwa dyspozycji jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować, wypełniając formularz kontaktowy tutaj lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 7348 4088 965. Mój adres e-mail to: [email protected]

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

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

☑️ Tworzenie lub reorganizacja strategii cyfrowej i digitalizacji

☑️ Rozszerzenie i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Rozwój biznesu pionierskiego / Marketing / PR / Targi

Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę z różnych branż. Pozwala nam to opracowywać strategie dopasowane do indywidualnych potrzeb i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i monitorowaniu rozwoju branży, możemy działać proaktywnie i oferować innowacyjne rozwiązania. Połączenie doświadczenia i wiedzy specjalistycznej generuje wartość dodaną i zapewnia naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej informacji tutaj:

• Skorzystaj z pakietu obejmującego 5 obszarów specjalizacji Xpert.Digital – już od 500 € miesięcznie