Індустрія штучного інтелекту | Приховані заходи жорсткої економії та скорочення витрат у генеративному штучному інтелекті, включаючи зменшення кількості слів: менше — дешевше
Xpert попередня випуск
Вибір голосу 📢
Опубліковано: 28 вересня 2025 р. / Оновлено: 28 вересня 2025 р. – Автор: Konrad Wolfenstein
Індустрія штучного інтелекту | Приховані заходи жорсткої економії та скорочення витрат у генеративному штучному інтелекті, включаючи зменшення кількості слів: Менше — дешевше – Зображення: Xpert.Digital
Криза прихованих витрат серед постачальників генеративного штучного інтелекту
Велика ілюзія штучного інтелекту: мільярдні збитки та заходи жорсткої економії – що від вас приховують технологічні гіганти
Штучний інтелект переживає безпрецедентний бум, але за блискучим фасадом технологічної революції криються величезні фінансові виклики. Те, що користувачі сприймають як незначні технічні корективи, при детальнішому розгляді виявляється відчайдушними спробами великих постачальників штучного інтелекту взяти під контроль свої стрімко зростаючі витрати. Google та OpenAI внесли зміни майже одночасно у вересні 2024 року. На перший погляд, ці зміни здаються непов'язаними, але вони розкривають більшу проблему, з якою стикається вся галузь: монетизація послуг ШІ різко відстає від величезних інвестицій та експлуатаційних витрат.
Генеративний ШІ (генеративний штучний інтелект) – це галузь штучного інтелекту, яка спеціалізується на створенні нового контенту, а не просто на аналізі чи класифікації існуючих даних.
Цей розвиток подій особливо вартий уваги, оскільки він демонструє, як навіть багатомільярдні технологічні гіганти страждають від фінансового тиску власних інновацій. У той час як OpenAI, незважаючи на оцінку в 157 мільярдів доларів, прогнозує збитки в розмірі 5 мільярдів доларів на 2024 рік, Google непомітно впроваджує заходи, які різко збільшують витрати на збір та обробку даних. Ці, здавалося б, незначні зміни мають далекосяжні наслідки для всього цифрового ландшафту та вказують на більшу структурну кризу в індустрії штучного інтелекту.
Тиха революція Google
Вимкнення параметра num=100
14 вересня 2024 року Google без особливого розголосу вніс одну з найважливіших змін до своєї пошукової інфраструктури за останні роки. Параметр URL-адреси num=100, який десятиліттями забезпечував одночасне відображення 100 результатів пошуку, був повністю вимкнений. Це технічне нововведення мало далекосяжні наслідки для всієї індустрії SEO та застосувань штучного інтелекту.
Хоча цей параметр був зручною функцією для звичайних користувачів, він мав життєво важливе значення для SEO-індустрії. Практично всі великі SEO-провайдери, такі як Ahrefs, Sistrix, SEMrush та спеціалізовані інструменти ранжування, використовували цей параметр для ефективного збору даних. Одним викликом вони могли отримати повний рейтинг топ-100, що було як економічно вигіднішим, так і швидшим, ніж отримання результатів посторінково.
Деактивація цього параметра призвела до вибухового зростання витрат у SEO-індустрії. Інструменти ранжування тепер повинні виконувати десять окремих запитів, щоб отримати той самий обсяг даних, який раніше був можливий за один запит. Це означає десятикратне збільшення вартості запитів і вже створило серйозні технічні та фінансові проблеми для кількох постачальників інструментів.
Вплив на операторів веб-сайтів
Ефекти були одразу помітні в Google Search Console: 87,7 відсотка всіх досліджених веб-сайтів зазнали різкого зниження кількості виміряних показів. Водночас, як не парадоксально, середня позиція веб-сайтів покращилася, оскільки було зафіксовано менше «показів з низьким рейтингом» з 11-ї по 100-ту позицію.
Багато видавців повідомляють про різке зниження трафіку. Новинні сайти, такі як derwesten.de, втратили 51 відсоток пошукового трафіку, express.de – 35 відсотків, а focus.de – 33 відсотки. Причини складні: окрім технічних змін у Google, свою роль також відіграють перевірки на основі штучного інтелекту, через що користувачі рідше клікають на зовнішні веб-сайти.
Мотивація стратегії Google
Причини рішення Google складні. З одного боку, зміна значно зменшує навантаження на сервер, оскільки для кожного запиту потрібно обробляти менше даних. З іншого боку, вона ускладнює для ботів та сервісів парсингу збір даних у великих масштабах, що особливо актуально, враховуючи підвищений інтерес компаній, що займаються штучним інтелектом, до даних Google.
Ще один аспект – це користувацький досвід: Google хоче заохотити користувачів повернутися до традиційного пошуку, де вони переглядають кілька сторінок і проводять більше часу в середовищі Google. Це зміцнює позиції Google як центрального контактного центру для отримання інформації та робить компанію менш залежною від перенаправлення користувачів на зовнішні веб-сайти.
Підходить для цього:
Відчайдушний контроль витрат OpenAI: Різке зниження цитувань
Паралельно зі змінами Google, OpenAI внесла не менш суттєві зміни до ChatGPT. З 11 вересня 2024 року чат-бот на базі штучного інтелекту відображає значно менше цитат та посилань на зовнішні веб-сайти. Це скорочення однаково торкнулося всіх галузей та типів контенту, незалежно від якості контенту чи авторитетності домену джерел.
Цифри вражають: згідно з аналізами, цитування в ChatGPT скоротилося до 90 відсотків. Особливо постраждали безкоштовні облікові записи ChatGPT, тоді як користувачі платних версій стикаються зі значно меншими обмеженнями. Цей розвиток подій посилює вже існуючу невідповідність між трафіком, який веб-сайти отримують від Google, і значно меншим трафіком від ChatGPT.
Вибухове зростання вартості функцій веб-пошуку
OpenAI переживає величезний фінансовий тиск. Компанія очікує збитків близько 5 мільярдів доларів до 2024 року, тоді як щоденні витрати на експлуатацію ChatGPT сягають 700 000 доларів. Зменшення кількості веб-пошуку та цитувань є очевидним заходом щодо скорочення витрат, оскільки кожен веб-пошук вимагає додаткових обчислювальних ресурсів та викликів API.
Вартість функції веб-пошуку OpenAI значно зросла. У той час як попередні моделі пропонували безкоштовний доступ до веб-пошуку, новіші моделі стягують повну ціну за токени пошуку. Приклад ілюструє дилему вартості: запит з GPT-4o коштував $0,13, тоді як той самий запит з GPT-5, з більш розширеними токенами веб-пошуку, коштував $74.
За свої поточні моделі веб-пошуку OpenAI стягує 25 доларів за 1000 переглядів для gpt-4o та gpt-4.1, тоді як потужніші моделі, такі як GPT-5 та o-серія, коштують лише 10 доларів за 1000 переглядів. Таке ціноутворення чітко демонструє, чому OpenAI різко скорочує надання веб-інформації.
Зменшення кількості слів: менше — дешевше
Окрім зменшення кількості посилань на джерела, користувачі помітили ще одну, більш незначну зміну: відповіді ChatGPT стали помітно коротшими та менш детальними. Те, що на перший погляд може здатися оптимізацією в бік більшої лаконічності, насправді є ще одним ефективним заходом економії. Кожне згенероване слово — або, точніше кажучи, кожен токен — споживає обчислювальну потужність і, таким чином, несе прямі витрати. Систематично скорочуючи відповіді, OpenAI зменшує операційні витрати на кожен запит.
Ця тенденція особливо помітна при прямих порівняннях з конкурентами, такими як Claude від Anthropic або Gemini від Google. Ці моделі часто продовжують надавати більш детальні, нюансовані та глибші відповіді на ті самі запити. Хоча деякі конкуренти все ще покладаються на багатство деталей як показник якості, OpenAI, схоже, навмисно зменшує кількість слів у своєму тексті, щоб впоратися з фінансовим тягарем своєї величезної бази користувачів.
Для користувачів це означає додаткову роботу. Замість вичерпної відповіді вони часто отримують лише поверхневий виклад і повинні самостійно витягувати бажану глибину інформації за допомогою цільових запитів (так зване «ланцюжок оперативних запитів»). Кожен із цих подальших запитів являє собою нову транзакцію, яка, хоча окремо дешевша, коштує користувачеві більше часу та зусиль. Цей захід бездоганно вписується в стратегію зменшення цитувань: обидва є погіршенням користувацького досвіду, які в поєднанні призводять до значної економії коштів і покликані компенсувати величезний фінансовий дефіцит компанії.
Коротші відповіді, менше джерел: Ви також помічаєте, як ChatGPT таємно скорочує витрати?
Збитковий бізнес із преміум-підписками
Особливо проблематично те, що навіть дорожча підписка на ChatGPT Pro, яка коштує 200 доларів на місяць, генерує збитки, оскільки користувачі використовують більше послуг, ніж очікувалося. Генеральний директор Сем Альтман назвав цю ситуацію «божевільною», визнавши труднощі з покриттям витрат.
Генеральний директор OpenAI Сем Альтман визнав, що компанія зараз втрачає гроші на підписці вартістю 200 доларів: «Люди використовують її набагато більше, ніж ми очікували». Це дивовижне відкриття демонструє, наскільки важко компаніям, що займаються штучним інтелектом, передбачити справжню вартість використання та розрахувати відповідне ціноутворення.
Дивовижний зв'язок між обома змінами
Часова близькість обох подій – це більше, ніж просто збіг. ChatGPT часто покладається на актуальну веб-інформацію для своїх відповідей, отримуючи доступ до результатів Google прямо чи опосередковано через сервіси парсингу. Вимкнення параметра num=100 також значно ускладнює ефективний збір веб-даних для ChatGPT та інших систем штучного інтелекту.
Такі програми штучного інтелекту, як ChatGPT, покладаються на великі, актуальні веб-дані для генерування релевантних і точних відповідей. Параметр num=100 дозволив цим системам швидко та економічно ефективно збирати великі обсяги результатів пошуку та вибирати найкращі джерела для своїх відповідей.
Вимкнення цього параметра дозволяє системам штучного інтелекту виконувати значно більше окремих запитів, що експоненціально збільшує витрати. Це пояснює, чому OpenAI одночасно зменшив частоту цитування — витрати на надання актуальної веб-інформації просто стали економічно невигідними.
Дефіцит фінансування у розмірі 800 мільярдів доларів
Тривожний прогноз Bain & Company
Нещодавнє дослідження Bain & Company виявляє загрозливий дефіцит фінансування в галузі штучного інтелекту. До 2030 року компаніям, що займаються штучним інтелектом, таким як OpenAI, Google та DeepSeek, потрібно буде генерувати приблизно 2 трильйони доларів щорічно, щоб покрити зростання витрат на обчислювальну потужність та інфраструктуру. Однак консультанти очікують, що галузь не досягне цієї цілі приблизно на 800 мільярдів доларів.
Девід Кроуфорд, голова глобальної технологічної практики Bain & Company, терміново попереджає: «Якщо чинні закони про масштабування переважатимуть, штучний інтелект дедалі більше обтяжуватиме глобальні ланцюги поставок». Ця невідповідність між необхідними та очікуваними доходами порушує фундаментальні питання щодо оцінки та бізнес-моделей індустрії штучного інтелекту.
Масштабні інвестиції проти невизначеної прибутковості
Великі американські технологічні компанії збільшують свої інвестиції у штучний інтелект до безпрецедентного рівня. Microsoft, Meta та Google планують до 2025 року сукупно виділити 215 мільярдів доларів на проекти зі штучним інтелектом. Amazon оголосила про додаткові інвестиції у розмірі 100 мільярдів доларів. Ці витрати будуть спрямовані переважно на розширення центрів обробки даних та розробку нових моделей штучного інтелекту.
Інвестиції зросли більш ніж удвічі з моменту запуску ChatGPT. До 2024 року чотири найбільші технологічні компанії інвестували в штучний інтелект загалом 246 мільярдів доларів, що на 63 відсотки більше, ніж у попередньому році. До початку 2030-х років щорічні витрати на штучний інтелект можуть перевищити 500 мільярдів доларів.
Попит на енергію та проблеми з інфраструктурою
Bain & Company прогнозує, що додатковий світовий попит на обчислювальну потужність може зрости до 200 гігават до 2030 року, половина з яких припадатиме на Сполучені Штати. Споживання енергії в центрах обробки даних зі штучним інтелектом зросте з 50 мільярдів кіловат-годин у 2023 році до приблизно 550 мільярдів кіловат-годин у 2030 році, що в одинадцять разів більше.
Це масштабне розширення матиме значний вплив на навколишнє середовище. Незважаючи на розширення відновлюваної енергетики, викиди парникових газів з центрів обробки даних зростуть з 212 мільйонів тонн у 2023 році до 355 мільйонів тонн у 2030 році. Споживання води для охолодження зросте майже в чотири рази до 664 мільярдів літрів за той самий період.
Підходить для цього:
Шок DeepSeek як поворотний момент
Економічно ефективні інновації з Китаю
Китайський стартап DeepSeek сколихнув індустрію штучного інтелекту своєю моделлю R1. З орієнтовною вартістю розробки всього 5,6 мільйона доларів, компанія розробила модель, яка може конкурувати зі значно дорожчими американськими моделями. Для порівняння, розробка GPT-4o від OpenAI коштувала приблизно 80 мільйонів доларів.
Ціни DeepSeek значно нижчі, ніж у конкурентів. Моделі компанії в 20-40 разів дешевші за аналогічні моделі від OpenAI. Модель Reasoner від DeepSeek коштує 53 центи за мільйон вхідних токенів, тоді як модель o1 від OpenAI коштує 15 доларів за таку ж кількість.
Вплив на динаміку галузі
Успіх DeepSeek ставить під сумнів попередні припущення в індустрії штучного інтелекту. Компанія доводить, що передовий штучний інтелект можливий навіть без мільярдних бюджетів, що створює значний ціновий тиск на відомих постачальників. Цей розвиток подій підкреслює цікавий побічний ефект експортних обмежень США: технічні обмеження змусили компанію займатися програмними інноваціями, щоб оптимально використовувати доступне обладнання.
Протягом кількох тижнів помічник DeepSeek зі штучним інтелектом захопив 21 відсоток світової частки користувачів LLM та витіснив ChatGPT як найпопулярніший безкоштовний додаток у App Store від Apple. Таке швидке проникнення на ринок підкреслює волатильність ринку штучного інтелекту та небезпеку для відомих постачальників з витратними бізнес-моделями.
Наша рекомендація:
Від барів до глобального: МСП завойовують світовий ринок розумною стратегією - Зображення: xpert.digital
У той час, коли цифрова присутність компанії вирішує її успіх, виклик, як ця присутність може бути розроблена автентично, індивідуально та широко. Xpert.digital пропонує інноваційне рішення, яке позиціонує себе як перехрестя між промисловим центром, блогом та послом бренду. Він поєднує переваги каналів комунікації та продажів на одній платформі та дозволяє публікувати 18 різних мов. Співпраця з порталами -партнерами та можливість публікувати внески в Google News та дистриб'ютора преси з близько 8000 журналістів та читачів максимізують охоплення та видимість вмісту. Це є важливим фактором зовнішніх продажів та маркетингу (символи).
Детальніше про це тут:
Штучний інтелект створює переможців і переможених: хто переживе новий інтернет-порядок?
Різкий вплив на трафік веб-сайту
Занепад оглядів штучного інтелекту
Дослідження, проведене Authoritas, показує значне зниження показника клікабельності для веб-сайтів видавців у Великій Британії, приблизно вдвічі, через використання оглядів зі штучним інтелектом. Згідно з дослідженням, показник клікабельності падає на 47,5 відсотка на комп’ютерах і на 37,7 відсотка на мобільних пристроях за наявності оглядів зі штучним інтелектом. Навіть коли веб-сайт займає перше місце в рейтингу оглядів зі штучним інтелектом Google, спостерігається лише мінімальне покращення кількості кліків.
Нове дослідження, проведене експертом SEO Кевіном Індігом та дослідником UX Еріком Ван Бускірком, систематично розглядає використання оглядів штучного інтелекту від Google. У складних умовах спостерігалося за 70 користувачами, які виконували вісім реалістичних пошукових завдань. Це призвело до приблизно 400 взаємодій AIO, що дає уявлення про те, наскільки суттєво змінюється поведінка веб-пошуку під впливом штучного інтелекту.
Огляди на основі штучного інтелекту значно знижують коефіцієнт переходів за зовнішніми посиланнями. На комп’ютерах коефіцієнт переходів падає до двох третин, а на мобільних пристроях — майже вдвічі. Користувачі все частіше покладаються на інформацію в огляді на основі штучного інтелекту, особливо для простих або стандартизованих запитів.
Підходить для цього:
Крах традиційного веб-трафіку
Відколи Google інтегрував генеративні відповіді на основі штучного інтелекту в пошук у США у травні 2024 року та в Німеччині наприкінці березня 2025 року, постачальники контенту, такі як новинні сайти, блоги та форуми, стурбовані значним зниженням кількості відвідувачів. Якщо відповідь вже є на сторінці пошуку, люди часто не натискають на оригінальне джерело.
Через огляди штучного інтелекту (AI Overviews) показник CTR сайту Publisher Mail Online знизився більш ніж на 56 відсотків. На деяких вебсайтах спостерігалося падіння органічного трафіку на 18-64 відсотки. За наявності штучного інтелекту органічний CTR може впасти на цілих 70 відсотків.
Built In повідомляє, що органічний пошуковий трафік для видавців може скоротитися на 25 відсотків до 2026 року. Навіть у перших трьох позиціях спостерігається значне падіння CTR через універсальні вставки (AIO); позиції з 4 по 10 спостерігається падіння до 50 відсотків. Дослідження 1000 веб-сайтів малого та середнього бізнесу показало, що 68 відсотків зазнали значних втрат органічного трафіку після впровадження функцій пошуку зі штучним інтелектом.
Зосередженість на кількох джерелах
Реферальний трафік із ChatGPT на веб-сайти знизився на 52 відсотки з липня 2024 року. Цитування Reddit зросло на 87 відсотків і тепер становить понад 10 відсотків усіх цитувань ChatGPT. Вікіпедія підскочила на 62 відсотки з липневого мінімуму, захопивши майже 13 відсотків частки цитувань.
На три найпопулярніші вебсайти — Вікіпедія, Reddit та TechRadar — припадало 22 відсотки всіх цитувань, що на 53 відсотки більше лише за один місяць. ChatGPT тепер надає перевагу кільком джерелам, що «спочатку дають відповіді», тоді як вебсайти, пов’язані з брендами, втрачають видимість і пропускають мільйони потенційних реферальних кліків.
Поломки під тиском часу
Проблеми зі створенням зображень у Google
Поточні проблеми з Google Gemini проявляються на різних рівнях. Користувачі вже тижнями повідомляють про фундаментальні несправності в технології обробки зображень, особливо під час створення зображень у потрібних форматах. Поширена проблема в першу чергу стосується створення зображень у форматі 16:9, що раніше було можливо без жодних проблем, але тепер більше не підтримується.
Ще серйознішим є явище, коли зображення нібито генеруються, але не можуть бути відображені. Користувачі отримують підтвердження про успішне створення зображень, але бачать лише порожні місця або повідомлення про помилки. Ця проблема виникає як у веб-версії, так і в мобільному додатку, що робить функцію генерації зображень практично непридатною для використання.
Збої в комунікації та відсутність прозорості
Обробка Google цих очевидних системних помилок є особливо проблематичною. Компанія не повідомляє про ці проблеми користувачам заздалегідь, навіть якщо вони існують тижнями. Натомість система продовжує стверджувати, що всі функції працюють належним чином, тоді як фактична продуктивність значно знижена.
Поточні труднощі не слід розглядати ізольовано, а радше як частину серії проблем із системами штучного інтелекту Google. У лютому 2024 року Google довелося повністю вимкнути представлення людини в Gemini після того, як система генерувала історично неточні зображення. Німецьких солдатів зображували з азійськими рисами обличчя, а вікінгам давали дреди – помилки, які виявили фундаментальні проблеми в підготовці навчальних даних.
Підходить для цього:
Структурні проблеми в розробці штучного інтелекту
Поспіх публікацій
Ці проблеми, що повторюються, вказують на системні недоліки в розробці штучного інтелекту Google. Схоже, що компанія перебуває під величезним тиском часу, щоб не відставати від конкурентів, таких як OpenAI, що призводить до поспішного випуску продуктів. Цей менталітет «швидко рухайся та ламай речі» може працювати в інших галузях технологій, але він виявляється проблематичним із системами штучного інтелекту, оскільки помилки мають більш прямий вплив на взаємодію з користувачем.
Умови праці субпідрядників, відповідальних за модерацію контенту та вдосконалення системи, ще більше загострюють ці проблеми. Повідомлення про тиск у часі, низьку заробітну плату та відсутність прозорості в ланцюжку поставок викликають сумніви щодо якості ручної оптимізації системи.
Фрагментація архітектури системи
Відсутність інтеграції між різними сервісами Google виявляє структурні недоліки. Хоча Google Фото отримує нові функції обробки зображень за допомогою штучного інтелекту, базова генерація зображень у Gemini працює неправильно. Ця фрагментація свідчить про недостатню внутрішню координацію та посилює проблеми для кінцевих користувачів.
Економічні наслідки
Вплив на різні групи користувачів
Описані проблеми мають конкретний вплив на різні групи користувачів. Розробники контенту та маркетологи, які покладаються на надійне створення зображень, повинні вдаватися до альтернативних рішень. Це призводить не лише до перебоїв у робочому процесі, але й до додаткових витрат на інші інструменти.
Ситуація особливо проблематична для користувачів платної версії Gemini Pro. Вони платять за розширені функції, але часто отримують гіршу продуктивність, ніж обіцяли. Багато хто вже скасував свої підписки, оскільки обіцяні покращення не відбулися.
Втрата довіри до постачальників штучного інтелекту
Ненадійність систем призводить до втрати довіри до Google як постачальника штучного інтелекту. Користувачі, які покладаються на точність та доступність послуг, все частіше звертаються до альтернативних постачальників. Це може послабити позиції Google на висококонкурентному ринку штучного інтелекту в довгостроковій перспективі.
Хоча DALL-E від OpenAI та Claude від Anthropic забезпечують більш стабільні результати, Google має проблеми з фундаментальними функціональними проблемами. Особливо вражає те, що навіть безкоштовні альтернативи часто працюють надійніше, ніж преміум-пропозиції Google.
Паралелі з бульбашкою доткомов
Подібна динаміка ринку
Поточні події проводять разючі паралелі з бульбашкою доткомів на рубежі тисячоліть. Тоді інтернет-хайп призвів до екстремальних оцінок і завершився вражаючим крахом. Сьогодні компанії, що займаються штучним інтелектом, стикаються з аналогічними викликами: астрономічні оцінки стикаються з нечіткими бізнес-моделями, тоді як розрив між інвестиціями та фактичними доходами продовжує зростати.
Поточна оцінка S&P 500 еквівалентна 38-кратному перевищенню прибутку за останні десять років. Як зазначають стратеги Morgan Stanley, оцінка була вищою лише під час буму доткомів. Генрі Блоджет, колишній зірковий аналітик епохи доткомів, попереджає про дивні паралелі з нинішнім бумом штучного інтелекту.
Дивна правда про відновлення економіки США
Джордж Саравелос з Deutsche Bank висловився шокуючим чином: «Штучний інтелект буквально рятує економіку США». Його аналіз розкриває парадоксальну ситуацію – економічне зростання відбувається не завдяки революційним застосуванням штучного інтелекту, а завдяки простому будівництву «фабрик з виробництва потужностей штучного інтелекту».
Особливо суперечливо: банк зазначає, що без цих витрат, пов'язаних з технологіями, Америка вже була б у рецесії. Картковий будиночок, складений з мільярдів інвестицій, тримає на плаву найбільшу економіку світу. Ця надзвичайна залежність від інвестицій у штучний інтелект створює системні ризики, які виходять далеко за межі технологічної галузі.
Підходить для цього:
Рішення та перспективи на майбутнє
Альтернативні бізнес-моделі
Зростання витрат змушує постачальників штучного інтелекту розробляти нові бізнес-моделі. OpenAI тестує ціноутворення на основі використання, де клієнти платять лише за ту обчислювальну потужність, яку вони фактично використовують. Пакетні API вже пропонують економію коштів до 50 відсотків для запитів, що не є критичними за часом.
Щоб досягти прибутковості, OpenAI, як повідомляється, розглядає можливість підвищення цін на різні рівні підписки. Компанія планує різке підвищення цін: очікується, що ціна ChatGPT Plus зросте з 20 до 22 доларів на місяць до кінця 2024 року, а до 2029 року навіть досягне 44 доларів на місяць.
Спеціалізація як стратегія виживання
Зростання вартості універсальних систем штучного інтелекту може призвести до розробки спеціалізованих рішень. Замість того, щоб намагатися відповідати на всі запити за допомогою актуальних веб-даних, системи штучного інтелекту можуть бути більш вибірковими та вдаватися до дорогого веб-пошуку лише для певних типів запитів.
Це сприятиме диверсифікації ринку штучного інтелекту, де різні постачальники розвиватимуть різні спеціалізації. Деякі могли б зосередитися на актуальній інформації, інші — на глибокій експертизі без підключення до Інтернету.
Нові моделі співпраці
Нові моделі співпраці вже з'являються між постачальниками штучного інтелекту та творцями контенту. Деякі видавці ведуть переговори щодо прямих ліцензійних угод з компаніями, що займаються штучним інтелектом, щоб отримати справедливу частку використання їхнього контенту. Такий розвиток подій може призвести до нової екосистеми, в якій творці контенту отримують пряму компенсацію за використання свого контенту в системах штучного інтелекту.
Рекомендації для різних зацікавлених сторін
Для операторів веб-сайтів та творців контенту
Власникам веб-сайтів слід диверсифікувати свої стратегії та не покладатися виключно на трафік пошукових систем. Побудова прямих відносин з користувачами через розсилки, соціальні мережі та інші канали стане важливішою. Водночас їм слід покращити якість свого контенту, який буде згадуватися у відповідях, згенерованих штучним інтелектом.
Замість того, щоб зосереджуватися на кількості, якість стає важливішою. Розробники контенту повинні зосередитися на створенні корисного, унікального контенту, який пропонує реальну цінність. Часи, коли чистої SEO-оптимізації було достатньо для досягнення позицій у топ-100, минули.
Для SEO-агентств та інструментів
SEO-агентствам потрібно адаптувати свої послуги та більше зосередитися на топ-20 позиціях, оскільки саме вони генерують більшу частину реального трафіку. Ера комплексного аналізу топ-100 добігає кінця, що може звільнити ресурси для більш поглибленої оптимізації.
Такі постачальники інструментів, як Semrush та Accuranker, гарячково працюють над адаптацією своїх систем, але вищі витрати неминуче перекладаються на клієнтів. Багато усталених інструментів наразі відображають неповні або неправильні дані, оскільки їхня логіка сканування базувалася на старому параметрі num=100.
Для компаній, що працюють зі штучним інтелектом,
Компанії, що займаються штучним інтелектом, стикаються з проблемою розробки стійких бізнес-моделей, які працюють як для них, так і для творців контенту. Поточна практика використання безкоштовного контенту є нестійкою в довгостроковій перспективі, якщо вона підриває основу їхніх джерел даних.
Щоб повернути довіру користувачів, такі компанії, як Google, повинні внести фундаментальні зміни у свій підхід. По-перше, необхідна більш прозора комунікація щодо системних проблем та планового технічного обслуговування. Користувачі мають право знати, коли функції працюють неправильно.
Приховані заходи жорсткої економії та їхні наслідки: нова сила технологічних гігантів
Здавалося б, незначні технічні зміни в Google та ChatGPT знаменують собою фундаментальний поворотний момент у ландшафті цифрової інформації. Вони демонструють, наскільки залежною є вся екосистема Інтернету від рішень кількох великих технологічних компаній.
Сукупний ефект обох змін прискорює перехід від інтернету, що базується на посиланнях, до інтернету, опосередкованого штучним інтелектом. Цей розвиток подій несе в собі як можливості, так і ризики: користувачі швидше отримують відповіді на свої запитання, але економічні основи створення контенту ставляться під фундаментальний сумнів.
Галузь перебуває у фазі переорієнтації, в якій необхідно встановити новий баланс між постачальниками технологій, творцями контенту та користувачами. Найближчі роки покажуть, які гравці зможуть успішно адаптуватися до змінних умов і які нові бізнес-моделі з'являться.
Дефіцит фінансування у розмірі 800 мільярдів доларів, прогнозований Bain & Company, може призвести до консолідації галузі. Виживуть лише фінансово найсильніші компанії, тоді як менші постачальники та стартапи можуть зникнути з ринку. Чи переросте бульбашка штучного інтелекту в контрольовану корекцію чи різкий крах, залежить від того, чи зможе галузь своєчасно розробити життєздатні бізнес-моделі.
Приховані заходи жорсткої економії, що застосовуються основними постачальниками штучного інтелекту, – це лише верхівка айсберга набагато більшої структурної кризи. Поки громадськість продовжує захоплюватися можливостями штучного інтелекту, за лаштунками компанії відчайдушно борються за своє фінансове виживання. Тиха революція вже в розпалі – її наслідки формуватимуть цифровий ландшафт на довгі роки.
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ 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
🎯🎯🎯 Перевага від великої, п’яти -часової експертизи від Xpert.digital у комплексному пакеті обслуговування | R&D, XR, PR & SEM
Машина AI & XR-3D-рендерінгу: п’ять разів досвід від Xpert.digital у комплексному пакеті служби, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: 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:
