Чи є ChatGPT від OpenAI та Google Gemini AIaaS – штучний інтелект як послуга?

Коли штучний інтелект стає товаром: битва за домінування хмарного ШІ

Трансформація штучного інтелекту з дослідницької галузі на загальнодоступну послугу знаменує собою фундаментальний зсув у технологічному ландшафті. Як ChatGPT від OpenAI, так і Google Gemini є прикладами цього розвитку. Обидві системи втілюють концепцію штучного інтелекту як послуги, або скорочено AIaaS, де компанії та приватні особи можуть отримати доступ до потужних функцій ШІ без необхідності експлуатації власної інфраструктури.

Актуальність цього розвитку відображається у вражаючих цифрах. Глобальний ринок AIaaS оцінювався в 24,73 мільярда доларів у 2024 році та, як очікується, зросте до 190,63 мільярда доларів до 2030 року, що відповідає сукупному річному темпу зростання в 40,2 відсотка. Це вибухове розширення підкреслює, що AIaaS — це не просто технологічна тенденція, а й фундаментальна переорієнтація ділового світу.

ChatGPT та Google Gemini представляють дві різні філософії. У той час як ChatGPT позиціонує себе як універсальний інтерфейс мовної моделі, в першу чергу орієнтований на обробку тексту та взаємодію на основі діалогів, Gemini функціонує як комплексний, мультимодальний сервіс, здатний одночасно обробляти текст, зображення, аудіо та код. Ці фундаментальні відмінності в підходах формують не лише технічні характеристики обох платформ, але й їхнє позиціонування на ринку та можливі застосування.

У цій статті систематично розглядається, як ChatGPT та Google Gemini представляють та реалізують модель AIaaS. Спочатку розглядається історичне коріння обох систем, а потім детально аналізуються їхні технічні механізми та структурні блоки. Потім окреслюється поточний стан справ обох платформ, наводяться практичні варіанти використання та обговорюються критичні аспекти, такі як проблеми конфіденційності та ризики безпеки. Нарешті, зосереджується на майбутньому розвитку та тенденціях у хмарних сервісах штучного інтелекту.

Технологічна генеалогія

Історія ChatGPT та Google Gemini нерозривно пов'язана з розвитком хмарних обчислень та штучного інтелекту. Щоб зрозуміти сучасний стан обох систем, необхідно дослідити їхнє походження та ключові події, що призвели до їхнього розвитку.

Коріння хмарних обчислень сягає 1997 року, коли цей термін було вперше визначено. Ця основа згодом дозволила доставляти ресурсомісткі програми штучного інтелекту через Інтернет, не вимагаючи від користувачів інвестування в дороге обладнання. Запуск Amazon Web Services у 2006 році ознаменував початок сучасної хмарної інфраструктури. Microsoft Azure з'явився у 2010 році, а Google Cloud позиціонував себе як третій за величиною постачальник. Ці три платформи зараз утворюють основу індустрії AIaaS і разом контролюють понад 60 відсотків світового ринку хмарних послуг.

Компанію OpenAI було засновано у грудні 2015 року Семом Альтманом, Ілоном Маском, Грегом Брокманом та іншими провідними технологами із заявленою місією безпечної та етичної розробки штучного інтелекту. Перші роки були відзначені фундаментальними дослідженнями та розробкою таких інструментів, як OpenAI Gym для навчання з підкріпленням. Вирішальний прорив відбувся у 2018 році з появою першого покоління генеративних попередньо навчених трансформаторів, або скорочено GPT. Ці моделі вперше продемонстрували здатність генерувати текст, подібний до людського, та обробляти складні мовні завдання.

У 2019 році OpenAI здійснила стратегічний перехід від некомерційної організації до моделі з обмеженим прибутком, щоб залучити інвестиції. Партнерство з Microsoft, яке передбачало інвестиції в розмірі 1 мільярда доларів, забезпечило OpenAI доступ до хмарної інфраструктури Azure, необхідної для навчання великомасштабних мовних моделей. Після цього, у червні 2020 року, відбувся випуск GPT-3 зі 175 мільярдами параметрів, який привернув широку увагу завдяки своїй здатності генерувати зв'язний, людський текст. Нарешті, у листопаді 2022 року було запущено ChatGPT як зручний інтерфейс для GPT-3.5. Додаток досяг одного мільйона користувачів лише за п'ять днів і став найшвидше зростаючим додатком в історії.

Розвиток Google Gemini пішов іншим шляхом. Google вже значно інвестував у штучний інтелект з початку 2000-х років, особливо після придбання DeepMind у 2014 році. DeepMind здобув всесвітнє визнання, коли його програма AlphaGo перемогла чемпіона світу з Go Лі Седоля у 2016 році. Цей досвід у глибокому навчанні та навчанні з підкріпленням ляг у основу Gemini.

У травні 2023 року під час своєї основної доповіді на I/O компанія Google оголосила про Gemini як наступника PaLM 2. На відміну від інших основних мовних моделей, Gemini була розроблена з нуля як мультимодальна система, здатна обробляти не лише текст, а й зображення, аудіо, відео та код. Вона була розроблена в результаті співпраці DeepMind та Google Brain, які об'єдналися, щоб утворити Google DeepMind у квітні 2023 року. У грудні 2023 року Gemini 1.0 було офіційно запущено у трьох варіантах: Gemini Ultra для дуже складних завдань, Gemini Pro для широкого кола застосувань та Gemini Nano для завдань на основі пристроїв.

Ще однією ключовою віхою стала поступова заміна Google Assistant на Gemini. У березні 2025 року Google офіційно оголосила, що Gemini замінить попереднього Assistant на більшості мобільних пристроїв. Це рішення відображало стратегічну переорієнтацію Google, спрямовану на створення Gemini як центральної платформи штучного інтелекту для всіх сервісів Google. Після цього, у жовтні 2025 року, відбувся запуск Gemini for Home, який розширив свою функціональність на пристрої розумного дому, такі як колонки та дисплеї.

Технологічна інфраструктура обох систем заслуговує на особливу увагу. ChatGPT використовує Microsoft Azure Cloud як основу з ексклюзивним партнерством, дійсним до 2030 року. OpenAI також уклала широкі угоди з Oracle Cloud Infrastructure для розширення своїх можливостей. Google Gemini, з іншого боку, повністю працює на власній хмарній інфраструктурі Google та використовує спеціалізовані тензорні процесори (TPU), спеціально оптимізовані для робочих навантажень ШІ. Gemini 2.0 було навчено та на 100 відсотків виведено дані на базі TPU шостого покоління Google, Trillium.

Розвиток обох платформ демонструє чітку тенденцію: демократизацію штучного інтелекту через хмарні сервіси. Те, що колись було доступне лише великим дослідницьким установам та технологічним компаніям, тепер доступне всім через прості API та веб-інтерфейси. Ця трансформація значно знизила бар'єри для впровадження ШІ та сприяла появі нових бізнес-моделей.

Анатомія систем: Центральні механізми та будівельні блоки

Щоб зрозуміти, як ChatGPT та Google Gemini працюють як рішення AIaaS, необхідно проаналізувати їхні основні механізми та технічні структурні блоки. Обидві системи базуються на складних нейронних мережах, але суттєво відрізняються своєю архітектурою та можливостями.

ChatGPT базується на архітектурі GPT, яка побудована на моделі Transformer. Поточне покоління, GPT-5, запущене в серпні 2025 року, використовує уніфіковану архітектуру моделі з динамічною системою маршрутизації. Ця система дозволяє моделі міркувати на різній глибині залежно від складності запиту. Для простих завдань, таких як запити на зустріч або зведення, модель швидко реагує за допомогою легкого шару міркування. Для складніших запитів, таких як налагодження коду або стратегічне планування, вона активує глибший шлях міркування. Ця можливість подвійної маршрутизації робить GPT-5 швидшим і точнішим, ніж його попередники.

Вікно контексту було розширено за допомогою GPT-5 до одного мільйона токенів, що дозволяє обробляти цілі книги, великі документи або розгорнуті потоки електронних листів без втрати контексту. Це вирішує одну з найбільших проблем попередніх моделей: втрату контексту в довгих розмовах. Покращення в галюцинаціях також вражають. GPT-5 навчений чіткіше виявляти невизначеності та визнавати свої обмеження замість того, щоб надавати вигадані відповіді.

Ще однією відмінною рисою ChatGPT є персоналізація. GPT-5 пропонує чотири вбудовані налаштування особистостей: Слухач для емпатичних роздумів, Зануда для детального аналізу, Цинік для сухого сарказму та Робот для формальної нейтральності. Користувачі Pro також можуть зберігати власні нагадування та стильові вподобання, що дозволяє моделі адаптуватися до тону бренду або бажаних робочих процесів.

ChatGPT постачається через кілька каналів. Кінцеві користувачі можуть отримати доступ до веб-додатку, який пропонується безкоштовно з обмеженим доступом до GPT-5, або як платна підписка на ChatGPT Plus з розширеними функціями. Для підприємств OpenAI пропонує ChatGPT Team та ChatGPT Enterprise, які включають додаткові функції безпеки та управління. ChatGPT Enterprise надає необмежений доступ до GPT-4 та GPT-5, розширені інструменти аналізу даних, консолі адміністратора для керування користувачами, єдиний вхід, перевірку домену та аналітичну панель для аналізу використання. Дані клієнтів не використовуються для навчання моделей OpenAI, а зв'язок шифрується як під час зберігання, так і під час передачі.

Розробники можуть безпосередньо отримувати доступ до моделей GPT та інтегрувати їх у власні програми через OpenAI API. Цей API доступний виключно через Microsoft Azure та працює на інфраструктурі Azure. Це дозволяє компаніям безперешкодно інтегрувати функціональність ChatGPT в існуючі робочі процеси без необхідності створювати власну інфраструктуру штучного інтелекту.

З іншого боку, Google Gemini був розроблений з нуля як мультимодальна система. На відміну від ChatGPT, який спочатку обробляв лише текст, а пізніше був розширений, щоб включити можливості обробки зображень та аудіо, Gemini спочатку розроблений для одночасного розуміння та генерації різних типів даних. Gemini може обробляти текст, зображення, аудіо та відео як вхідні дані, а також створювати різні вихідні формати. Ця можливість базується на тому факті, що Gemini був навчений з нуля з різними модалітами, а не об'єднував окремі компоненти для різних типів даних.

Технічна архітектура Gemini базується на масштабній спільній розробці Google DeepMind та Google Research. Модель використовує методи навчання з підкріпленням, які успішно допомогли AlphaGo, у поєднанні з найсучаснішими архітектурами Transformer. Gemini 2.0, анонсована у грудні 2024 року, забезпечить власний вивід зображень та аудіо, а також інтегроване використання інструментів. Це дозволяє здійснювати динамічну взаємодію, таку як опис зображення або короткий виклад відеокліпу.

Особливістю Gemini є його доступність у різних розмірах, адаптованих до різних випадків використання. Gemini Ultra — найпотужніша модель для дуже складних завдань і, за даними Google, перевершує GPT-4 у різних бенчмарках. Gemini Pro оптимізований для широкого кола завдань та інтегрований у численні сервіси Google, включаючи Пошук Google, Gmail та Документи Google. Нарешті, Gemini Nano розроблений для роботи на кінцевих пристроях, таких як смартфони, і був першим пристроєм, інтегрованим у Pixel 8 Pro.

Gemini постачається на кількох продуктах і платформах. Кінцеві користувачі мають доступ до програми Gemini, яка замінює застарілий Google Assistant. Корпоративні клієнти можуть використовувати Gemini Enterprise, платформу штучного інтелекту на основі агентів, представлену в жовтні 2025 року. Gemini Enterprise розроблена як комплексна платформа, що включає доступ до найновіших моделей Gemini, попередньо створених агентів Google для таких функцій, як глибокі дослідження та генерація ідей, інструменти для створення власних агентів, робочу область без кодування для оркестрації агентів, безпечну інтеграцію даних та централізований рівень управління для моніторингу та гарантування.

Розробники можуть отримати доступ до Gemini через Vertex AI та платформу Google Cloud. Vertex AI надає повністю керовану платформу для розробки, розгортання та масштабування моделей штучного інтелекту. Інтеграція з Google Kubernetes Engine забезпечує безперебійну оркестрацію великих робочих навантажень штучного інтелекту.

Ключова технічна відмінність між ChatGPT та Gemini полягає в базовій інфраструктурі. ChatGPT використовує хмару Microsoft Azure, яка працює на графічних процесорах NVIDIA. Нещодавня угода передбачає розгортання Azure перших великомасштабних кластерів на базі NVIDIA GB300 NVL72 для робочих навантажень OpenAI. Google Gemini, з іншого боку, працює повністю на власній інфраструктурі Google та використовує TPU, спеціально оптимізовані для тензорних обчислень. TPU пропонують значні переваги в масштабуванні робочих навантажень ШІ та є більш економічно ефективними для певних типів обчислень. Gemini 2.0 був повністю навчений та виведений на основі TPU шостого покоління, Trillium.

Надання обох систем як хмарних сервісів дозволяє абстрагувати величезну обчислювальну потужність, необхідну для навчання та запуску цих моделей. Користувачі та компанії можуть отримати доступ до передових можливостей штучного інтелекту без необхідності інвестувати в дороге обладнання або наймати спеціалізованих експертів зі штучного інтелекту. Хмарна архітектура також дозволяє постійно оновлювати та вдосконалювати моделі без необхідності втручання користувача.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Поточна позиція: значення та застосування в сучасному контексті

Значення ChatGPT та Google Gemini як рішень AIaaS найбільш очевидно в їх широкому впровадженні та впливі в різних галузях та сферах застосування. Обидві платформи змінили спосіб взаємодії людей та бізнесу зі штучним інтелектом.

ChatGPT став одним із найпоширеніших інструментів штучного інтелекту. У серпні 2024 року кількість активних користувачів ChatGPT досягла 200 мільйонів щотижневих. Ця вражаюча база користувачів включає як окремих осіб, які використовують ChatGPT для повсякденних завдань, так і компанії, які інтегрували цей інструмент у свої бізнес-процеси. Дослідження показало, що три чверті розмов у ChatGPT зосереджені на практичних інструкціях та повсякденних завданнях. Це підкреслює, що ChatGPT — це не просто технологічний експеримент, а практичний інструмент, який вирішує реальні проблеми.

Сфери застосування ChatGPT різноманітні. У сфері обслуговування клієнтів такі компанії, як Octopus Energy, використовують чат-ботів на базі GPT для обробки 44 відсотків запитів клієнтів, фактично замінюючи роботу приблизно 250 агентів підтримки. Salesforce інтегрує Einstein GPT, інструмент, який допомагає відділам продажів створювати персоналізовані електронні листи та відповіді на основі даних CRM. У сфері електронної комерції компанії використовують ChatGPT для перекладу відгуків клієнтів, оптимізації SEO-контенту та персоналізації результатів пошуку. Одним із прикладів є дитячий інтернет-магазин MammyClub, який використовує ChatGPT для надсилання персоналізованих електронних листів передплатникам на основі віку та статі їхніх дітей.

ChatGPT Enterprise зарекомендував себе як найкраще рішення для великих підприємств. Такі клієнти, як The ODP Corporation, використовують чат-ботів на базі ChatGPT для підтримки внутрішніх бізнес-функцій, зокрема у відділі кадрів, де вони покращують процес перевірки документів, створюють нові посадові інструкції та покращують комунікацію між співробітниками. Сінгапурське управління Smart Nation Digital Government Office досліджує ChatGPT для використання в політиці, операціях та комунікаціях державного сектору.

Google Gemini зарекомендував себе як невід’ємна частина екосистеми Google. Завдяки понад мільярду користувачів, які отримують доступ до оглядів штучного інтелекту через Пошук Google, Gemini має величезне охоплення. Інтеграція Gemini з такими продуктами, як Gmail, Документи Google, Google Meet та Google Workspace, дозволяє мільйонам користувачів використовувати функції на базі штучного інтелекту у своїх щоденних робочих процесах.

Мультимодальні можливості Gemini відкривають унікальні можливості використання. Volkswagen US інтегрувала Gemini у додаток myVW, дозволяючи користувачам взаємодіяти з посібником з експлуатації автомобіля та отримувати інформацію про його функції за допомогою голосових команд та візуальних вводів. Bell Canada впровадила Gemini AI для покращення цифрового обслуговування клієнтів, що призвело до економії коштів у розмірі 20 мільйонів доларів. Best Buy використовує Gemini для автоматизації підсумовування дзвінків, скорочуючи час вирішення проблем до 90 секунд на взаємодію.

Gemini Enterprise, запущений у жовтні 2025 року, має на меті запропонувати підприємствам агентів зі штучним інтелектом. Платформа надає співробітникам доступ до всіх даних компанії, шукати інформацію та розгортати агентів для виконання різних завдань через інтуїтивно зрозумілий інтерфейс чату. Такі компанії, як JCOM, Radisson Hotel Group та американська страхова компанія зі здоров'ям, вирішують складні бізнес-завдання за допомогою технологій штучного інтелекту від Google. Accenture розробила понад 450 агентів, доступних на Google Cloud Marketplace.

Роль ChatGPT та Gemini на ринку AIaaS важко переоцінити. Вони представляють два домінуючі підходи до хмарних сервісів штучного інтелекту. ChatGPT представляє підхід на основі моделі чистої мови, який спирається на взаємодію природною мовою та можливості діалогу. Gemini, з іншого боку, втілює інтегрований, мультимодальний підхід, бездоганно вбудований у широку екосистему продуктів та послуг.

Конкурентна динаміка між двома платформами стимулює постійні інновації. OpenAI запустив GPT-5 у серпні 2025 року, пропонуючи розширені можливості міркування, більші контекстні вікна та покращену мультимодальність. Google відповів Gemini 2.0, який пропонує власний вивід зображень та аудіо, покращені можливості агентів та інтеграцію з усією інфраструктурою Google Cloud.

Інтеграція обох платформ в існуючі корпоративні додатки є ще одним ключовим аспектом їхньої поточної важливості. ChatGPT доступний через API, які дозволяють розробникам вбудовувати функціональність GPT у власні додатки. Gemini доступний через Vertex AI та Google Cloud і пропонує безперешкодну інтеграцію з Google Workspace та іншими сервісами Google.

Ціноутворення на обох платформах відображає їхнє позиціонування як рішень AIaaS. ChatGPT пропонує багаторівневу модель ціноутворення, починаючи від безкоштовного доступу з обмеженими функціями до ChatGPT Plus за 20 доларів на місяць, а також ChatGPT Team та ChatGPT Enterprise для великих організацій. Google Gemini також доступний за різними ціновими рівнями, причому додаток Gemini безкоштовний для кінцевих користувачів, тоді як Gemini Enterprise пропонує індивідуальне ціноутворення для підприємств.

Поточна важливість ChatGPT та Gemini також відображається в їхній ролі каталізаторів для ширшої індустрії AIaaS. Їхній успіх надихнув багатьох інших постачальників на розробку аналогічних послуг. Anthropic з Claude, Meta з Llama та численні стартапи змагаються за частку ринку в цьому швидкозростаючому просторі. Існування цієї конкуренції підтверджує модель AIaaS та стимулює подальші інновації.

Практична значущість: Конкретні випадки використання та ілюстрації

Щоб проілюструвати практичну значущість ChatGPT та Google Gemini як рішень AIaaS, корисно розглянути конкретні випадки використання з різних галузей. Ці приклади ілюструють, як обидві платформи вирішують реальні бізнес-проблеми та створюють цінність.

У сфері фінансових послуг American Express впровадила Azure AIaaS для виявлення шахрайства та управління ризиками. Система обробляє дані про транзакції в режимі реального часу, щоб виявляти аномалії та моделі шахрайства. Використовуючи системи на основі ChatGPT, American Express значно покращила точність виявлення шахрайства, одночасно зменшуючи кількість хибнопозитивних результатів. Хмарна архітектура дозволяє системі масштабуватися відповідно до зростаючих обсягів транзакцій, не вимагаючи додаткових інвестицій в обладнання.

Ще один яскравий приклад — це сфера охорони здоров’я. Pfizer використовує AWS AIaaS для розробки ліків. Платформа аналізує великомасштабні медичні дані, дані візуалізації та дані пацієнтів для підтримки діагнозів та планів лікування. Системи на основі ChatGPT використовуються для аналізу звітів клінічних випробувань, проведення оглядів літератури та визначення потенційних препаратів-кандидатів. Швидкість виконання цих аналізів значно зросла завдяки використанню AIaaS, що скоротило час від розробки нових препаратів до їх виходу на ринок.

У роздрібній торгівлі Macy's впровадила Google Cloud AIaaS для створення персоналізованого клієнтського досвіду. Система використовує моделі машинного навчання для рекомендації товарів, прогнозування попиту та автоматизації маркетингу. Мультимодальні можливості Gemini дозволяють клієнтам завантажувати зображення товарів та знаходити схожі товари в каталозі. Такий візуальний пошук значно покращує досвід покупок та підвищує коефіцієнти конверсії.

Особливо інноваційний варіант використання пов'язаний з логістичною галуззю. UPS використовує Google Cloud AIaaS для оптимізації маршрутів. Система аналізує дані про дорожній рух та погоду в режимі реального часу, щоб розрахувати найефективніші маршрути доставки. Це не тільки покращує час доставки, але й значно зменшує витрату палива та викиди CO2. Масштабованість хмарного рішення дозволяє UPS обробляти мільйони посилок щодня без шкоди для продуктивності.

У сфері страхування USAA впровадила AWS Textract та інші інструменти AIaaS для автоматизації обробки страхових випадків. Система використовує розпізнавання документів і зображень на базі штучного інтелекту для автоматичного перегляду та затвердження страхових випадків. Це значно скоротило час обробки страхових випадків і підвищило задоволеність клієнтів. Здатність ChatGPT розуміти природну мову дозволяє точно інтерпретувати та обробляти складні описи страхових випадків.

Ще один помітний приклад — це індустрія медіа та розваг. ViacomCBS використовує AWS Rekognition AIaaS для класифікації контенту та аналізу аудиторії. Система допомагає класифікувати контент, рекомендувати медіа та прогнозувати поведінку глядачів. Мультимодальні можливості Gemini можуть бути особливо цінними тут, оскільки вони можуть одночасно аналізувати відео, аудіо та текстові дані, щоб отримати більш повне розуміння вподобань глядачів.

В освіті Carnegie Learning впровадила AWS AIaaS для створення адаптивних навчальних шляхів. Система аналізує дані учнів та моделі поведінки, щоб створювати персоналізовані навчальні шляхи, адаптовані до індивідуальних потреб кожного учня. Системи репетиторства на основі ChatGPT можуть допомагати учням з домашніми завданнями, пояснювати концепції та надавати зворотний зв'язок, тим самим покращуючи результати навчання.

Конкретний практичний приклад наведено в Promevo, партнері Google Cloud, який використовує Gemini для Google Workspace внутрішньо. Для відділів продажів Promevo використовує Gemini для автоматизації трудомістких завдань, таких як створення презентацій продажів, створення електронних таблиць SEO-ефективності та складання бюджету для зустрічей з клієнтами. Відділи продажів можуть використовувати Gemini для автоматичного заповнення ключових показників ефективності та створення добре організованих презентацій для клієнтів за допомогою Google Slides. Це дозволяє їм більше зосереджуватися на взаємодії з клієнтами та менше на адміністративних завданнях, таких як введення даних або створення слайдів, підвищуючи як продуктивність, так і якість результатів.

Для маркетингових команд Gemini допомагає оптимізувати створення контенту, надаючи розумні шаблони, пропозиції контенту та інструменти для співпраці в режимі реального часу, які дозволяють членам команди легко співпрацювати з різних місць. Усі ці функції допомагають маркетинговій команді ефективно створювати захопливі презентації та звіти на основі даних, дозволяючи їм підтримувати послідовний та впливовий голос бренду на всіх платформах.

Ці варіанти використання демонструють універсальність та практичні переваги ChatGPT та Google Gemini як рішень AIaaS. Вони демонструють, що обидві платформи – це не просто теоретичні концепції, а конкретні інструменти, що створюють цінність у різних галузях та варіантах використання. Хмарна архітектура дозволяє компаніям будь-якого розміру отримувати доступ до передових можливостей штучного інтелекту без необхідності інвестувати в дорогу інфраструктуру. Це демократизує доступ до ШІ та дозволяє навіть меншим компаніям отримувати вигоду від штучного інтелекту.

Проблемні аспекти: критичне обговорення

Незважаючи на вражаючі можливості та широке впровадження ChatGPT та Google Gemini як рішень AIaaS, існують значні занепокоєння та суперечки, які потребують критичного втручання. Ці питання варіюються від ризиків для конфіденційності та безпеки до проблем точності та етичних проблем.

Однією з головних проблем, пов’язаних з AIaaS, є конфіденційність та безпека даних. Коли компанії використовують AIaaS, їм часто доводиться передавати конфіденційні дані третім сторонам, що може призвести до потенційних витоків даних або неправильного використання. У випадку ChatGPT платформа збирає та зберігає дані користувачів, такі як дані облікового запису, історія розмов та IP-адреси, що викликає занепокоєння щодо конфіденційності для окремих осіб та компаній. Конфіденційна інформація, якою обмінюються під час взаємодій, може зберігатися або використовуватися для навчання моделей, якщо не буде налаштовано певні налаштування.

Дослідження показало, що 77 відсотків співробітників діляться конфіденційними даними компанії через ChatGPT та інші інструменти штучного інтелекту, що створює значні ризики для безпеки та дотримання вимог. Яскравим прикладом є Samsung, де співробітники завантажили конфіденційні дані, такі як вихідний код та протоколи зустрічей, до ChatGPT у квітні 2023 року, що призвело до витоку даних. У період з червня 2022 року по травень 2023 року кіберзлочинці продали 100 000 облікових даних ChatGPT у даркнеті. Протягом березня та квітня 2023 року в середньому відбувалося два інциденти кібербезпеки на тиждень, включаючи один, в якому було викрито платіжні дані приблизно 1,2 відсотка користувачів ChatGPT.

Компанії стикаються з особливими труднощами. Використання ChatGPT для бізнес-цілей може створювати кілька ризиків для інтелектуальної власності. Розголошення інформації про винахід у ChatGPT може вважатися публічним розкриттям інформації згідно з патентним законодавством, що дозволяє іншим представникам галузі відтворювати винахід. Надання конфіденційних даних до ChatGPT може анулювати його статус комерційної таємниці. Політика OpenAI щодо заборони API передбачає, що надані дані можуть бути використані для навчання майбутніх моделей.

ChatGPT не відповідає вимогам HIPAA та не може обробляти захищену медичну інформацію, оскільки OpenAI не підписує угоди про ділове партнерство. Це значно обмежує його використання в делікатних сферах, таких як охорона здоров'я. Відповідність GDPR вимагає встановлення правової основи для передачі персональних даних до OpenAI та проведення оцінки впливу передачі даних, що зберігаються на серверах США.

Google Gemini стикається з аналогічними проблемами конфіденційності. Політика конфіденційності Google часто є загальною, що робить незрозумілим, як саме дані користувачів з різних сервісів використовуються для навчання Gemini. Непрозорість його практики конфіденційності призвела до недовіри та побоювань, що Google надає пріоритет швидкості над безпекою та прозорістю.

Ще однією суттєвою проблемою є точність і надійність результату. Як ChatGPT, так і Gemini схильні до галюцинацій, коли моделі генерують правдоподібну, але фактично невірну або повністю сфабриковану інформацію. Це фундаментальна проблема всіх основних мовних моделей, оскільки вони працюють, прогнозуючи найімовірнішу наступну послідовність слів, а не звертаючись до бази даних перевірених фактів. Тести, проведені CNET, показали, що Gemini вигадували назви ресторанів, дослідницькі роботи та навіть відео на YouTube.

Проблема галюцинацій може проявлятися різними способами, від надання неточних резюме до вигадування неіснуючих посилань чи фактів. Користувачі повідомляли, що Gemini надавав посилання на статті за 2022 рік, коли їх запитували про актуальні новини або цитували джерела, які не містили заявленої інформації. Це може вводити в оману користувачів у багатьох сферах, від студентів, які проводять дослідження, до фахівців, які приймають рішення на основі даних.

Упередженість та етичні проблеми створюють ще одну значну проблему. Однією з найбільш широко розрекламованих проблем із Gemini була упередженість та етичні питання у відповідях, особливо у функції генерації зображень. На початку 2024 року користувачі виявили, що модель генерувала історично неточні зображення, такі як зображення солдатів нацистської епохи, пап та батьків-засновників Америки як кольорових людей. Це сталося тому, що, намагаючись уникнути поширеної пастки штучного інтелекту – недостатнього представлення різноманітності, Google налаштував модель, щоб показати низку людей, але не врахував історичні контексти, де така різноманітність була б неточною.

Упередженість не обмежувалася історичними неточностями. Модель також демонструвала тенденцію відхиляти запити на зображення білих людей, водночас легко генеруючи зображення інших етнічних груп. Окрім генерації зображень, користувачі вказували на політичні упередження в текстових відповідях Gemini. В одному суперечливому прикладі, коли чат-бота запитали, хто мав більш негативний вплив на суспільство, Ілон Маск чи Адольф Гітлер, він відповів, що важко сказати однозначно. Співзасновник Google Сергій Брін визнав, що модель у багатьох випадках схиляється ліворуч, але зазначив, що це було не навмисно.

Прозорість у прийнятті рішень на основі штучного інтелекту є ще одним суттєвим викликом. Моделі штучного інтелекту, такі як Gemini, часто описуються як чорні скриньки, оскільки навіть їхні творці не можуть повністю пояснити, чому було досягнуто певного результату. Ця непрозорість є серйозною проблемою для розробників та компаній, яким потрібно зрозуміти, чому модель дає певний результат, особливо коли вона зазнає невдачі. Google нещодавно викликав негативну реакцію з боку розробників, приховавши необроблені токени міркувань Chain of Thought для своєї моделі Gemini 2.5 Pro та замінивши покрокову логіку спрощеним викладом. Ця зміна неймовірно ускладнює для розробників налагодження програм та точне налаштування підказок, змушуючи їх потрапляти у виснажливі цикли спроб і помилок.

Обчислювальні потужності та масштабованість створюють додаткові обмеження. Хоча Google розробив Gemini як свою найнадійнішу та наймасштабованішу модель, вона все ще стикається з обчислювальними та ресурсними обмеженнями, які можуть впливати на взаємодію з користувачем та доступність. Одним з основних технічних обмежень є контекстне вікно, яке обмежує обсяг інформації, яку модель може обробляти в будь-який момент часу. Хоча Gemini 1.5 Pro має проривне контекстне вікно до одного мільйона токенів, стандартні моделі більш обмежені, що може призвести до неповних або непослідовних відповідей у ​​довгих, складних розмовах, де відтворення минулої інформації є критично важливим.

Користувачі та розробники також можуть зіткнутися з проблемами продуктивності, пов'язаними із затримкою, вимогами до ресурсів та обмеженнями швидкості. Обробка великих обсягів даних або виконання складних багатоетапних завдань може призвести до уповільнення роботи або навіть збоїв програм. Розробники, які використовують Gemini API, повідомляли про проблеми з перевищенням обмежень швидкості, особливо на безкоштовному плані, і виявили, що сервіс іноді може перевантажуватися або тимчасово недоступний. Деякі користувачі спостерігали нестабільність інфраструктури, коли випадкові діапазони IP-адрес втрачалися, що впливало на надійність виробництва.

Залежність від сторонніх постачальників є ще однією суттєвою проблемою моделі AIaaS. Компанії, що використовують AIaaS, сильно залежать від своїх постачальників. Це може призвести до проблем з налаштуванням та гнучкістю, оскільки компанії можуть бути не в змозі ідеально адаптувати послуги штучного інтелекту до своїх конкретних потреб. Крім того, існує ризик прив'язки до постачальника, що робить перехід до іншого постачальника складним та дорогим.

Ці виклики підкреслюють, що, незважаючи на свої вражаючі можливості, рішення AIaaS, такі як ChatGPT та Google Gemini, не позбавлені значних ризиків та обмежень. Організації та окремі особи повинні ретельно враховувати ці аспекти та впроваджувати відповідні запобіжні заходи, щоб скористатися перевагами AIaaS, не наражаючи себе на надмірний ризик.

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Перспективи та розвиток подій: Очікувані тенденції та потенційні потрясіння

Майбутнє ChatGPT та Google Gemini як рішень AIaaS буде сформовано кількома значними тенденціями та потенційними збоями. Ці розробки не лише розширять технічні можливості обох платформ, але й фундаментально змінять їхню роль у ширшому ландшафті штучного інтелекту та їхній вплив на суспільство та економіку.

Ключовою тенденцією є перехід до систем штучного інтелекту на основі агентів. OpenAI вже дав зрозуміти, що GPT-5 та майбутні моделі демонструватимуть підвищену автономність, що дозволить їм обробляти складні багатоетапні завдання без постійного втручання людини. Ця можливість буде розширена завдяки інтеграції використання інструментів та можливості взаємодії із зовнішніми API та сервісами. GPT-5 вже може використовувати інтеграцію електронної пошти та календаря, завантаження файлів та розширену мовну підтримку. Очікується, що майбутні версії забезпечать ще глибшу інтеграцію з корпоративними системами, перетворюючи агентів штучного інтелекту на автономних помічників, здатних керувати робочими процесами та приймати рішення.

Google сформулював подібне бачення з Gemini 2.0, який позиціонує як модель агентно-орієнтованої ери. Генеральний директор Google Сундар Пічаї описав Gemini 2.0 як крок до універсального помічника, який не лише відповідає на запитання, а й активно виконує завдання від імені користувачів. Gemini Enterprise, запущена в жовтні 2025 року, вже розроблена як агентно-орієнтована платформа, яка дозволяє компаніям створювати та керувати власними агентами. Очікується, що в майбутньому ці агенти стануть ще більш автономними, здатними керувати складними бізнес-процесами без втручання людини.

Розширена мультимодальність – ще одна важлива тенденція. Хоча GPT-4 та Gemini 1.0 вже можуть обробляти мультимодальне введення, майбутні версії пропонуватимуть власну мультимодальність як для введення, так і для виведення. Очікується, що GPT-5 забезпечить голосові команди та відповіді, розуміння та підсумовування відео, а також динамічну взаємодію, таку як опис знімка екрана або підсумовування кліпу. Це розмиє межу між чат-ботом та інтелектуальним помічником, через що ChatGPT буде менше схожий на програмне забезпечення та більше на корисну присутність.

Gemini 2.0 вже запровадив власний вивід зображень та аудіо, і очікується, що майбутні версії розширять ці можливості. Інтеграція мультимодального штучного інтелекту з робототехнікою є особливою метою для Google. Генеральний директор DeepMind Деміс Хассабіс повідомив, що DeepMind досліджує, як Gemini можна поєднати з робототехнікою для фізичної взаємодії зі світом. Це може призвести до створення автономних систем, здатних виконувати не лише цифрові, а й фізичні завдання.

Масштабування контекстних вікон продовжиться. GPT-5 вже може обробляти до одного мільйона токенів, що дозволяє розглядати цілі книги або місяці розмов одночасно. Gemini 1.5 Pro також продемонстрував контекстне вікно обсягом до одного мільйона токенів. Очікується, що майбутні моделі пропонуватимуть ще більші контекстні вікна, що дозволить їм обробляти ще багатші дані та виконувати складніші завдання без втрати контексту.

Покращення навичок міркування є ще однією критично важливою сферою розвитку. Серія o від OpenAI, зокрема o1 та o3, вже демонструють розширені навички міркування, витрачаючи більше часу на роздуми перед відповіддю. Ці моделі аналізують свої відповіді та досліджують різні стратегії, що призводить до більш точних та продуманих результатів. GPT-5 інтегрує ці навички міркування через свою архітектуру подвійної маршрутизації, яка активує різну глибину міркування залежно від складності завдання. Очікується, що майбутні розробки ще більше вдосконалять ці навички та створять системи штучного інтелекту, ближчі до людського мислення.

Розробка спеціалізованих моделей для конкретних галузей та варіантів використання прискориться. Хоча GPT-5 та Gemini 2.0 розроблені як універсальні моделі, спостерігається зростаюча тенденція до галузевих варіантів. OpenAI вже пропонує спеціалізовані моделі, такі як Codex, для програмування. Майбутні розробки можуть включати моделі, спеціально навчені для охорони здоров'я, юриспруденції, фінансів чи інших галузей, з глибокими знаннями предметної області та галузевими функціями відповідності.

Персоналізація та налаштування будуть розширені. GPT-5 вже пропонує настроювані особистості та функції пам'яті, які дозволяють моделі адаптуватися до вподобань та стилів користувача. Очікується, що майбутні версії пропонуватимуть ще глибшу персоналізацію, де системи штучного інтелекту не лише запам'ятовуватимуть уподобання, але й активно навчатимуться на основі взаємодій та постійно адаптуватимуться до змінних потреб користувачів.

Інтеграція навчання з підкріпленням на основі людського зворотного зв'язку та інших передових методів навчання ще більше покращить якість та безпеку моделей. OpenAI та Google значно інвестують у розробку методів, які зменшують упередженість, мінімізують галюцинації та забезпечують етичну та відповідальну діяльність систем штучного інтелекту.

Інновації в інфраструктурі також відіграватимуть вирішальну роль. Google інвестує значні кошти в розвиток своєї інфраструктури TPU, а Ironwood останнього покоління спеціально розроблений для масштабних моделей штучного інтелекту на основі мислення та висновків. Microsoft та OpenAI працюють над інтеграцією кластерів NVIDIA GB300 NVL72 для робочих навантажень OpenAI. Ініціатива Project Stargate, до якої залучають Microsoft, OpenAI та Oracle, має на меті створити одну з найбільших інфраструктур штучного інтелекту у світі.

Регуляторний ландшафт продовжуватиме розвиватися та впливати на розвиток рішень AIaaS. Такі регулятори, як Європейська комісія та Федеральна торгова комісія США, впроваджують етичні стандарти та заохочують інновації. GDPR у Європі та аналогічні закони про захист даних у всьому світі встановлюватимуть суворіші вимоги до прозорості, захисту даних та контролю користувачів. Компанії, що пропонують AIaaS, повинні адаптуватися до цих стандартів, що постійно змінюються, щоб забезпечити відповідність вимогам та зберегти довіру користувачів.

Ринок AIaaS в цілому продовжуватиме розширюватися. Прогнози передбачають, що світовий ринок AIaaS зросте з 36,9 мільярда доларів у 2025 році до 261,32 мільярда доларів до 2030 року, що становить сукупний річний темп зростання 47,92 відсотка. Це вибухове зростання буде зумовлене зростаючим впровадженням штучного інтелекту в різних галузях, демократизацією доступу до технологій штучного інтелекту та постійними інноваціями провідних постачальників.

Конкурентна динаміка посилиться. Окрім OpenAI та Google, за частку ринку змагатимуться такі компанії, як Anthropic з Claude, Meta з Llama, Amazon з сервісами AWS AI та численні стартапи. Ця конкуренція призведе до швидших інноваційних циклів, кращих послуг та нижчих цін для кінцевих користувачів.

Інтеграція штучного інтелекту в Інтернет речей та периферійні обчислення відкриє нові можливості використання. Gemini Nano, розроблений для роботи на кінцевих пристроях, вже демонструє цю тенденцію. Майбутні розробки можуть включати периферійні пристрої на базі штучного інтелекту, які поєднують локальні обчислення з хмарними сервісами штучного інтелекту для забезпечення низької затримки та захисту даних.

Етичні та соціальні наслідки AIaaS (AIaaS) привертатимуть дедалі більшу увагу. Питання підзвітності, прозорості алгоритмів, впливу на робочі місця та концентрації влади в руках кількох великих технологічних компаній будуть предметом інтенсивного обговорення. OpenAI та Google будуть під тиском, щоб забезпечити використання своїх систем штучного інтелекту на благо суспільства та не посилювати нерівність і не завдавати шкоди.

Ці тенденції вказують на те, що ChatGPT та Google Gemini не лише розвиватимуть більш просунуті технічні можливості, але й відіграватимуть трансформаційну роль у взаємодії людей та бізнесу з технологіями. Майбутнє AIaaS характеризуватиметься постійними інноваціями, зростанням конкуренції та зростаючою інтеграцією в усі аспекти повсякденного життя та роботи.

Залежність від постачальника, галюцинації, захист даних — як компанії захищають себе від ризиків, пов'язаних зі штучним інтелектом

Аналіз ChatGPT та Google Gemini як рішень AIaaS розкриває складний та багатогранний ландшафт, що характеризується швидкими технологічними інноваціями, широким впровадженням та значними викликами. Обидві платформи втілюють модель AIaaS у різних, але взаємодоповнюючих формах, стимулюючи трансформацію доступу до штучного інтелекту та його використання.

ChatGPT зарекомендував себе як домінуючий інтерфейс штучного інтелекту на основі мовлення. Маючи 200 мільйонів активних користувачів щотижня та широку інтеграцію в корпоративні додатки, він демонструє потужність обробки природної мови як універсального інструменту для комунікації, вирішення проблем та автоматизації. Розробка GPT-3, GPT-4 та GPT-5 демонструє постійне вдосконалення контекстного розуміння, можливостей міркування та мультимодальності. Партнерство з Microsoft та інтеграція з Azure забезпечують ChatGPT надійну інфраструктуру та широку доступність.

Google Gemini використовує інтегрований, мультимодальний підхід, розроблений з нуля для одночасної обробки різних типів даних. Глибока інтеграція в екосистему Google, від Пошуку до Робочого простору та пристроїв Android, надає Gemini безпрецедентний охоплення понад мільярда користувачів. Використання власної інфраструктури TPU надає Google можливості контролю та оптимізації, які не мають аналогів у інших постачальників. Впровадження Gemini Enterprise як агентної платформи позиціонує Google як піонера в автономних системах штучного інтелекту.

Порівняння двох платформ виявляє різні сильні сторони та позиціонування. ChatGPT характеризується гнучкістю, зручністю використання та високою продуктивністю для текстових завдань. Наявність API дозволяє легко інтегрувати ChatGPT у будь-яку програму. Google Gemini, з іншого боку, пропонує чудові мультимодальні можливості та переваги інтеграції в комплексну екосистему продуктів і послуг. У той час як ChatGPT позиціонує себе як універсальна мовна модель, Gemini функціонує як інтегрований помічник у всесвіті Google.

Практичні варіанти використання обох платформ різноманітні, починаючи від обслуговування клієнтів та створення контенту до аналізу даних, розробки програмного забезпечення та автоматизації складних бізнес-процесів. Ці приклади з різних галузей демонструють, що AIaaS — це не просто теоретична концепція, а конкретні, вимірювані переваги в реальному світі.

Водночас аналіз виявляє значні проблеми та ризики. Проблеми конфіденційності та безпеки даних є повсюдними, а такі інциденти, як витік даних Samsung, підкреслюють небезпеку неконтрольованого використання штучного інтелекту як послуг (AIaaS). Схильність до галюцинацій та спотворень демонструє, що, незважаючи на свої вражаючі можливості, обидві платформи не є бездоганними. Залежність від сторонніх постачальників та ризик прив'язки до певного постачальника – це додаткові аспекти, які компанії повинні ретельно враховувати.

Майбутні перспективи характеризуються агентно-орієнтованими системами штучного інтелекту, розширеною мультимодальністю, покращеним мисленням та зростаючою персоналізацією. Очікується, що ринок AIaaS зросте з 24,73 мільярда доларів у 2024 році до 190,63 мільярда доларів до 2030 року, що підкреслює величезну економічну важливість цієї технології. Конкуренція посилиться, оскільки нові гравці, такі як Anthropic та Meta, кинуть виклик усталеним постачальникам.

Остаточна оцінка має бути нюансованою. ChatGPT та Google Gemini, безсумнівно, є значним кроком у демократизації штучного інтелекту. Вони дозволяють компаніям будь-якого розміру та окремим особам отримувати доступ до передових можливостей штучного інтелекту без необхідності інвестувати в дорогу інфраструктуру. Це має потенціал для пришвидшення інновацій, підвищення продуктивності та створення нових бізнес-моделей.

Водночас, відповідальне використання цих технологій вимагає глибокого розуміння їхніх обмежень та ризиків. Компанії повинні впроваджувати надійні заходи захисту та безпеки даних, навчати співробітників та встановлювати чіткі правила використання AIaaS. Перевірка точності вихідних даних залишається важливою, оскільки галюцинації та спотворення все ще можуть виникати.

Вплив AIaaS на суспільство також є значним. Концентрація можливостей штучного інтелекту в кількох великих технологічних компаніях викликає питання щодо розподілу влади та контролю над критично важливою інфраструктурою. Потенційний вплив автоматизації на робочі місця вимагає ретельного розгляду політики та заходів щодо перекваліфікації працівників.

Зрештою, аналіз показує, що ChatGPT та Google Gemini – це не просто технологічні продукти, а каталізатори фундаментальних змін у способах взаємодії людей з інформацією, прийняття рішень та вирішення проблем. Їхня роль як рішень AIaaS робить штучний інтелект широкодоступним ресурсом, подібним до електрики чи підключення до Інтернету. Цей розвиток має величезний потенціал, але також вимагає відповідальності, пильності та постійної адаптації до нових викликів та можливостей. Майбутнє AIaaS залежатиме від того, наскільки добре технологічні інновації можна узгодити з етичними принципами, захистом даних та суспільною користю.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Наша глобальна галузева та бізнес-експертиза в розвитку бізнесу, продажах та маркетингу - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації