Індустрія штучного інтелекту | Приховані заходи щодо скорочення витрат та тиск на економію в генеративному штучному інтелекті – включаючи зменшення кількості слів: менше – дешевше

Велика ілюзія штучного інтелекту: мільярдні збитки та заходи щодо скорочення витрат – що приховують від вас технологічні гіганти

Штучний інтелект переживає безпрецедентний бум, але за блискучим фасадом цієї технологічної революції криються величезні фінансові виклики. Те, що користувачі сприймають як незначні технічні корективи, при детальнішому розгляді виявляється відчайдушними спробами великих постачальників штучного інтелекту контролювати свої стрімко зростаючі витрати. У вересні 2024 року Google та OpenAI майже одночасно внесли зміни, які, на перший погляд, здаються непов'язаними, але розкривають більшу проблему, з якою стикається вся галузь: монетизація послуг штучного інтелекту різко відстає від масштабних інвестицій та експлуатаційних витрат.

Генеративний ШІ (Генеративний Штучний Інтелект) – це підгалузь 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 особливої ​​помпи впровадив одну з найважливіших змін у свою пошукову інфраструктуру за останні роки. Параметр URL-адреси num=100, який протягом десятиліть дозволяв одночасне відображення 100 результатів пошуку, був повністю вимкнений. Ця технічна зміна мала далекосяжні наслідки для всієї SEO-індустрії 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. За допомогою одного запиту вони могли отримати повний рейтинг 100 найкращих сторінок, 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 поставило перед кількома постачальниками інструментів серйозні технічні та фінансові проблеми.

Вплив на операторів веб-сайтів

Ефекти були одразу помітні в Google Search Console: 87,7 відсотка всіх досліджених веб-сайтів зафіксували різке зниження кількості виміряних показів. Парадоксально, але водночас 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 падіння трафіку. Новинні сайти, такі як derwesten.de, втратили 51 відсоток пошукового трафіку, express.de – 35 відсотків, а focus.de – 33 відсотки. Причини багатогранні: окрім технічних змін у Google, свою роль також відіграють відгуки, створені штучним інтелектом, що змушує користувачів менше натискати на зовнішні веб-сайти.

Мотивація стратегії Google

Причини рішення Google багатогранні. 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 повернути користувачів до класичного пошуку, де вони переглядають кілька сторінок і проводять більше часу в середовищі Google. Це зміцнює позиції Google як центрального джерела інформації та робить компанію менш залежною від перенаправлення користувачів на зовнішні веб-сайти.

Пов'язано з цим:

• Як дві технічні зміни в Google та ChatGPT фундаментально змінюють сучасний ландшафт пошуку

Відчайдушний контроль витрат OpenAI: Різке зниження цитувань

Паралельно зі зміною Google, OpenAI впровадила не менш значну зміну в ChatGPT. З 11 вересня 2024 року чат-бот на базі штучного інтелекту відображає значно менше посилань на джерела та 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 відчувають значно менше обмежень. Цей розвиток подій посилює 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 п'яти мільярдів доларів США у 2024 році, тоді як експлуатація ChatGPT коштує до 700 000 доларів США на день. 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 використанням GPT-40 коштував $0,13, тоді як той самий запит з використанням GPT-5 з більш повними токенами веб-пошуку коштував $74.

За свої поточні моделі з можливостями пошуку в Інтернеті OpenAI стягує 25 доларів за 1000 запитів для gpt-4o та gpt-4.1, тоді як потужніші моделі, такі як GPT-5 та o-серія, коштують до 10 доларів за 1000 запитів. Таке ціноутворення чітко ілюструє, чому OpenAI досягає значної економії коштів на наданні 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 спочатку може здатися оптимізацією для більшої лаконічності, насправді є ще одним ефективним заходом економії. Кожне згенероване слово, а точніше, кожен токен, споживає обчислювальну потужність і, таким чином, несе прямі витрати. Систематично скорочуючи відповіді, OpenAI знижує операційні витрати на кожен запит.

Ця тенденція стає особливо очевидною при безпосередньому порівнянні з такими конкурентами, як Claude від Anthropic або Gemini від Google. Ці моделі часто продовжують надавати більш детальні, нюансовані та глибші відповіді на ті самі запити. Хоча конкуренти все ще іноді покладаються на велику кількість деталей як критерій якості, OpenAI, схоже, навмисно зменшує кількість слів, щоб керувати фінансовим тягарем своєї величезної бази користувачів.

Для користувачів це означає додаткові зусилля. Замість вичерпної відповіді вони часто отримують лише поверхневий виклад і повинні самостійно витягувати бажаний рівень деталізації за допомогою цілеспрямованих додаткових запитань (так зване «ланцюжок оперативних запитів»). Кожен із цих додаткових запитів є новою транзакцією, яка, хоча окремо дешевша, коштує користувачеві більше часу та зусиль. Цей захід бездоганно вписується в стратегію зменшення кількості цитат: обидва варіанти погіршують взаємодію з користувачем, що в сукупності має призвести до значної економії коштів та компенсації величезного фінансового дефіциту компанії.

Коротші відповіді, менше джерел: Ви також помічаєте, як ChatGPT таємно скорочує витрати?

Збитковий бізнес преміум-підписок

Особливо проблематично те, що навіть дорожча підписка на ChatGPT Pro, яка коштує 200 доларів на місяць, зазнає збитків, оскільки користувачі використовують більше послуг, ніж очікувалося. Генеральний директор Сем Альтман назвав ситуацію «божевільною», підтвердивши таким чином проблеми з покриттям витрат.

Генеральний директор OpenAI Сем Альтман визнав, що компанія зараз втрачає гроші на своїй підписці вартістю 200 доларів: «Люди використовують її набагато більше, ніж ми очікували». Це дивовижне відкриття ілюструє, наскільки важко компаніям, що займаються штучним інтелектом, передбачити фактичну вартість використання та розрахувати відповідні ціни.

Дивовижний зв'язок між двома змінами

Близькість цих двох подій у часі — 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 значно перешкоджає ChatGPT та іншим системам штучного інтелекту ефективно збирати веб-дані.

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 велику кількість результатів пошуку та вибирати найкращі джерела для своїх відповідей.

Вимкнення цього параметра змушує системи штучного інтелекту виконувати значно більше окремих запитів, що експоненціально збільшує витрати. Це пояснює, чому OpenAI одночасно зменшив частоту цитування – вартість надання актуальної веб-інформації просто стала економічно невигідною.

Дефіцит фінансування у розмірі 800 мільярдів доларів

Тривожний прогноз Bain & Company

Нещодавнє дослідження Bain & Company виявляє критичний 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 зростаючі витрати на обчислювальну потужність та інфраструктуру. Однак консультанти очікують, що галузь не досягне цієї цілі приблизно на 800 мільярдів доларів.

Девід Кроуфорд, голова глобального технологічного підрозділу Bain & Company, рішуче попереджає: «Якщо чинні закони масштабування залишаться чинними, штучний інтелект дедалі більше навантажуватиме 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 інвестувати загалом 215 мільярдів доларів у проекти ШІ до 2025 року. Amazon оголосила про додаткові інвестиції у розмірі 100 мільярдів доларів. Ці витрати будуть спрямовані переважно на розширення центрів обробки даних та розробку нових моделей ШІ.

Інвестиції зросли більш ніж удвічі з моменту запуску ChatGPT. Ще у 2024 році чотири найбільші технологічні компанії інвестували в штучний інтелект загалом 246 мільярдів доларів – 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 електроенергії центрами обробки даних зі штучним інтелектом зросте з 50 мільярдів кіловат-годин у 2023 році до приблизно 550 мільярдів кіловат-годин у 2030 році – в одинадцять разів.

Таке масштабне розширення призводить до значного впливу на навколишнє середовище. Незважаючи на розширення відновлюваних джерел енергії, викиди парникових газів з центрів обробки даних збільшаться 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.

Пов'язано з цим:

• Чи повторюється бульбашка доткомів 2000 року? Критичний аналіз поточного буму штучного інтелекту

Шок DeepSeek як поворотний момент

Економічно ефективні інновації з Китаю

Китайський стартап DeepSeek сколихнув індустрію штучного інтелекту своєю моделлю R1. З орієнтовними витратами на розробку всього в 5,6 мільйона доларів, компанія створила 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 у 20-40 разів дешевші за аналогічні моделі OpenAI. Модель Reasoner від DeepSeek коштує 53 центи за мільйон розгорнутих токенів, тоді як модель o1 від OpenAI коштує 15 доларів за ту ж суму.

Вплив на динаміку галузі

Успіх DeepSeek ставить під сумнів усталені припущення в індустрії штучного інтелекту. Компанія доводить, що передовий штучний інтелект можливий навіть без мільярдних бюджетів, що чинить значний ціновий тиск на відомих постачальників. Цей розвиток подій виявляє цікавий побічний ефект експортних обмежень США: технічні обмеження змусили компанію впроваджувати інновації в програмне забезпечення, щоб оптимально використовувати доступне обладнання.

Всього за кілька 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 ілюструє волатильність ринку штучного інтелекту та загрозу, яку він становить для відомих постачальників з дороговартісними бізнес-моделями.

В епоху, коли цифрова присутність компанії визначає її успіх, завдання полягає у створенні автентичної, персоналізованої та широкомасштабної присутності. Xpert.Digital пропонує інноваційне рішення, яке позиціонує себе як поєднання галузевого центру, блогу та амбасадора бренду. Воно поєднує переваги комунікаційних та збутових каналів на єдиній платформі та дозволяє публікувати матеріали 18 різними мовами. Співпраця з партнерськими порталами та можливість публікації статей у Google News та списку розсилки преси, який налічує приблизно 8000 журналістів та читачів, максимізує охоплення та видимість контенту. Це є вирішальним фактором у зовнішніх продажах та маркетингу (SMarketing).

Більше інформації тут:

• Автентичний. Індивідуальний. Глобальний: Стратегія Xpert.Digital для вашої компанії

Різкий вплив на трафік веб-сайту

Огляди занепаду через штучний інтелект

Дослідження, проведене Authoritas, показує значне зниження показника клікабельності (CTR) для веб-сайтів видавців у Великій Британії через використання оглядів штучного інтелекту (AI Overviews) приблизно вдвічі. Згідно з дослідженням, CTR падає на 47,5 відсотка на комп’ютерах і на 37,7 відсотка на мобільних пристроях, коли присутні огляди штучного інтелекту. Навіть коли веб-сайт займає першу позицію в Google AI Overviews, 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 складній системі спостерігали за 70 користувачами, які виконували вісім реалістичних пошукових завдань. Це призвело до приблизно 400 взаємодій на основі штучного інтелекту, що дало 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.

Пов'язано з цим:

• Американська медіагрупа Penske Media подає до суду на Google через «Огляди ШІ» – що вони означають для видавців та майбутнього веб-пошуку?

Крах традиційного веб-трафіку

Відколи Google інтегрував генеративні відповіді на основі штучного інтелекту до результатів пошуку в США у травні 2024 року та в Німеччині наприкінці березня 2025 року, постачальники контенту, такі як новинні сайти, блоги та форуми, із занепокоєнням спостерігають значне зниження кількості відвідувачів. Якщо відповідь вже відображається на сторінці пошуку, користувачі часто не натискають на оригінальне джерело.

Коефіцієнт кліків (CTR) Mail Online знизився більш ніж на 56 відсотків завдяки оглядам зі штучним інтелектом. Деякі веб-сайти спостерігали зниження органічного трафіку на 18-64 відсотки. Органічний CTR може падати до 70 відсотків, коли використовуються огляди зі штучним інтелектом.

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 показника клікабельності (CTR) через покупки в додатках (AIO) за допомогою штучного інтелекту; у позиціях з четвертої по десяту спостерігається зниження до 50 відсотків. Дослідження 1000 веб-сайтів малих та середніх підприємств (МСП) показало, що 68 відсотків зазнали значних втрат органічного трафіку після впровадження можливостей пошуку на основі штучного інтелекту.

Акцент на кількох джерелах

Реферальний трафік із ChatGPT на веб-сайти зменшився 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 та досягла 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, які «спочатку дають відповіді», тоді як брендовані вебсайти втрачають видимість і пропускають мільйони потенційних реферальних кліків.

Невдачі під тиском часу

Проблеми зі створенням зображень у Google

Поточні проблеми з Google Gemini проявляються на кількох рівнях. Протягом тижнів користувачі повідомляють про фундаментальні несправності в технології Imagen, зокрема під час створення зображень у потрібних форматах. Поширена проблема в першу чергу стосується створення зображень 16:9, що раніше було можливо без жодних проблем, але тепер більше не реалізовано.

Ще серйознішим є явище, коли зображення нібито генеруються, але не можуть бути відображені. Користувачі отримують підтвердження успішного створення зображення, але бачать лише порожні області 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

Особливо проблематично Google обробляє ці очевидні системні помилки. Компанія не повідомляє про ці проблеми користувачам проактивно, хоча вони існують уже тижнями. Натомість система продовжує стверджувати, що всі функції працюють правильно, тоді як фактична продуктивність значно погіршена.

Поточні труднощі не слід розглядати ізольовано, а радше як частину низки проблем із системами штучного інтелекту Google. Ще в лютому 2024 року Google довелося повністю вимкнути відображення людської взаємодії 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.

Пов'язано з цим:

• Помилки Google | Глянцевий світ генерації зображень за допомогою штучного інтелекту від Google (Gemini Imagen з Nano Banana) – все показуха, нічого суттєвого

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 технологічних секторах, але він виявляється проблематичним для систем штучного інтелекту, оскільки помилки мають більш прямий вплив на користувацький досвід.

Умови праці субпідрядників, відповідальних за модерацію контенту та вдосконалення системи, посилюють 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 редагування зображень за допомогою штучного інтелекту, базова генерація зображень у Gemini не функціонує належним чином. Ця фрагментація вказує на 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 надійну генерацію зображень, змушені 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 або Claude від Anthropic забезпечують більш стабільні результати, Google має проблеми з фундаментальними функціональними недоліками. Особливо вражає те, що навіть безкоштовні альтернативи часто працюють надійніше, ніж преміум-пропозиції Google.

Паралелі з бульбашкою доткомів

Подібна динаміка ринку

Поточні події демонструють разючі паралелі з бульбашкою доткомів на рубежі тисячоліть. Тоді інтернет-хайп призвів до екстремальних оцінок і закінчився 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 індексу S&P 500 у 38 разів перевищує його прибуток 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 моторошні паралелі з нинішнім бумом штучного інтелекту.

Дивна правда про економічний бум США

Джордж Саравелос з Deutsche Bank висловився шокуючим чином: «Штучний інтелект буквально рятує економіку США прямо зараз». Аналіз виявляє парадоксальну ситуацію – економічне зростання відбувається не завдяки революційним застосуванням ШІ, а завдяки простому будівництву «фабрик для виробництва потужностей ШІ».

Особливо тривожно: банк зазначає, що без цих витрат, пов'язаних з технологіями, Америка вже була б у рецесії. Картковий будиночок, побудований на мільярдних інвестиціях, тримає на плаву найбільшу економіку світу. Ця надзвичайна залежність від інвестицій у штучний інтелект несе системні ризики, які виходять далеко за межі технологічного сектору.

Пов'язано з цим:

• Дивний бум у США: Шокуюча правда розкриває, що насправді сталося б без ажіотажу навколо штучного інтелекту

Рішення та перспективи на майбутнє

Альтернативні бізнес-моделі

Зростання витрат змушує постачальників послуг зі штучного інтелекту розробляти нові бізнес-моделі. OpenAI тестує плату на основі використання, де клієнти платять лише за фактично використану обчислювальну потужність. 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 ChatGPT Plus зросте з 20 до 22 доларів до кінця 2024 року, а до 2029 року коштуватиме навіть 44 долари 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 поточних веб-даних, системи штучного інтелекту могли б діяти більш вибірково та вдаватися до дорогого веб-пошуку лише для певних типів запитів.

Це сприятиме диверсифікації ринку штучного інтелекту, оскільки різні постачальники розроблятимуть різні спеціалізації. Деякі можуть 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 отримувати відповідну компенсацію за 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

Операторам 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 стає дедалі важливішою. ​​Водночас вони повинні покращувати якість свого контенту, який згадується 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 додаткову цінність. Часи, коли чистої SEO-оптимізації було достатньо для досягнення перших 100 позицій, 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 глибокої оптимізації.

Такі постачальники інструментів, як Semrush та Accuranker, гарячково працюють над адаптацією своїх систем, але збільшення витрат неминуче ляже на плечі клієнтів. Багато усталених інструментів наразі відображають неповні або помилкові 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 не є сталою в довгостроковій перспективі, якщо вона підриває основу їхніх джерел даних.

Щоб повернути довіру користувачів, таким компаніям, як Google, потрібно внести фундаментальні зміни у свій підхід. Перш за все, вкрай важливо більш прозоре спілкування щодо системних проблем та планового технічного обслуговування. Користувачі мають право знати, коли функції працюють неправильно.

Приховані заходи щодо скорочення витрат 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 приносить як можливості, так і ризики: користувачі отримують швидші відповіді на свої запитання, але економічні основи створення контенту зазнають фундаментальних труднощів.

Галузь переживає період переорієнтації, в якому необхідно встановити новий баланс між постачальниками технологій, творцями контенту та користувачами. Найближчі роки покажуть, які гравці зможуть успішно адаптуватися до мінливих 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 вчасно розробити життєздатні бізнес-моделі.

Приховані заходи щодо скорочення витрат у великих постачальників штучного інтелекту – це лише верхівка айсберга набагато більшої структурної кризи. Хоча громадськість залишається захопленою можливостями штучного інтелекту, ці компанії відчайдушно борються за своє фінансове виживання за лаштунками. Тиха революція вже йде повним ходом – її наслідки формуватимуть цифровий ландшафт на довгі роки.

☑️ Наша ділова мова – англійська або німецька

☑️ НОВИНКА: Листування вашою рідною мовою!

 

Я та моя команда раді бути вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму тут wolfenstein@xpert.digital:, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965. Моя адреса електронної пошти

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.

 

 

☑️ Підтримка МСП у стратегії, консалтингу, плануванні та впровадженні

☑️ Створення або переорієнтація цифрової стратегії та діджиталізації

☑️ Розширення та оптимізація процесів міжнародних продажів

☑️ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑️ Розвиток бізнесу Pioneer / Маркетинг / PR / Виставки

Xpert.Digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробляти індивідуальні стратегії, точно узгоджені з вимогами та викликами вашого конкретного сегмента ринку. Завдяки постійному аналізу ринкових тенденцій та моніторингу розвитку галузі ми можемо діяти проактивно та пропонувати інноваційні рішення. Поєднання досвіду та знань створює додаткову цінність та надає нашим клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Більше інформації тут:

• Скористайтеся перевагами 5 галузей експертизи Xpert.Digital в одному пакеті – від €500/місяць