Per kelerius metus dirbtinis intelektas iš futuristinės idėjos tapo kasdieniu įrankiu. Po 2022 metais išpopuliarėjusių pokalbių modelių įmonės masiškai diegė dirbtinį intelektą į klientų aptarnavimą, programavimą, marketingą ir net greito maisto užsakymų priėmimą.
Verslo logika atrodė aiški: DI gali atlikti kelių žmonių darbą už mažesnę kainą, be poilsio dienų ir klaidų. Tačiau šiandien vis daugiau bendrovių susiduria su paradoksu – realios sąskaitos už DI paslaugas artėja prie žmonių darbo kainos, o kai kur jau ją lenkia.
Dideli kalbiniai modeliai apmokestinami pagal žetonus – teksto ar kito turinio vienetus. Kuo sudėtingesnės užklausos ir kuo daugiau vaizdų ar vaizdo įrašų, tuo sąskaitos didesnės. Įmonėms tai turėjo būti skaidrus ir prognozuojamas modelis.
Tačiau praktikoje dalyje technologijų bendrovių žetonų sunaudojimas tapo savotišku prestižo rodikliu. Darbuotojai buvo vertinami ir pagal tai, kiek žetonų jie „sudegino“, todėl atsirado vadinamasis „token maxing“ – perteklinis, dažnai realios vertės nekuriančių užklausų generavimas.
Jei vienas darbuotojas per savaitę DI paslaugoms išleidžia apie 200 eurų, per metus tai jau 10 000 eurų. Korporacijai, turinčiai 40 000 ar 90 000 darbuotojų, bendra suma per metus siekia šimtus milijonų eurų. Tai ima konkuruoti su atlyginimams skirtu biudžetu.
Kylančios kainos ir ribota infrastruktūra
Remiantis „Bloomberg“ duomenimis, didžiųjų kalbinių modelių žetonų vidutinė kaina nuo 2025 metų pabaigos iki 2026 metų vidurio daugiau nei padvigubėjo. Skaičiai vienam milijonui žetonų atrodo kuklūs, tačiau milžiniški srautai paverčia juos dešimtimis milijonų eurų per mėnesį.
Didelės įmonės, pavyzdžiui, „AT&T“ ar socialinių tinklų gigantai, per dieną sunaudoja milijardus ar net trilijonus žetonų. Tuo pat metu duomenų centrų statybos stringa dėl komponentų trūkumo, dalis planų atidedama arba atšaukiama. Tikroji paklausa susimaišo su dirbtinai išpūstais naudojimo rodikliais.
Situaciją dar labiau aštrina tai, kad pagrindiniai DI tiekėjai – tokie kaip „OpenAI“ ar „Anthropic“ – kol kas dirbo nuostolingai ir artėja prie viešo akcijų platinimo. Spaudimas rodyti pelną reiškia viena: žetonų tarifas ilgainiui greičiausiai tik kils.
Žmonės prieš algoritmus
Pirmieji signalai, kad DI ne visada yra pigesnis, jau matomi. „Reuters“ duomenimis, kai kuriose srityse, pavyzdžiui, skambučių centruose, pilnai automatizuotas DI aptarnavimas jau kainuoja daugiau nei žmonių komandos.
Tai verčia įmones tiksliau skaičiuoti, kur DI iš tiesų kuria vertę. Programavimo ir analizės užduotims jis dažnai išlieka finansiškai patrauklus, tačiau ten, kur reikia daug dialogo, konteksto ir empatijos, žmonės dar gali būti ne tik lankstesni, bet ir pigesni.
Artimiausiais metais verslui teks atsakyti į nepatogų klausimą: ar verta mokėti augančias žetonų sąskaitas už kiekvieną procesą, ar racionaliau dalį anksčiau atleistų funkcijų vėl patikėti žmonėms. DI revoliucija tęsiasi, bet jos ekonomika tampa kur kas sudėtingesnė nei žadėta iš pradžių.
