Anthropic, судя по всему, сделала одну из лучших моделей на рынке, но крупный бизнес во...
Anthropic, судя по всему, сделала одну из лучших моделей на рынке, но крупный бизнес вовсе не торопится за неё переплачивать. Корпоративные клиенты по-прежнему активно используют более дешевые модели, и их можно понять. Ведь правильно, зачем выкладывать двойной ценник за условные 5% прироста интеллекта, если модель за полцены закрывает 95% повседневных задач? И это уже проблема всей нынешней ИИ-гонки. OpenAI, Anthropic, Google и xAI сжигают миллиарды на разработку все более мощных моделей, строительство ЦОДов и закупку вычислительных мощностей. Однако сам по себе цифровой интеллект огромными темпами комодитизируется. То есть модель становится умнее, а каждая отдельная операция - дешевле. Для конечного потребителя и бизнеса это прекрасно, а вот для венчурных инвесторов и самих ИИ-лабораторий - головная боль с падающей маржой. По мере того как разница между моделями сокращается, массовый пользователь начинает смотреть не столько под капот нейросети, сколько на цену, скорость, надежность, удобство интеграции и дистрибуцию. Корпоративные расходы на API OpenAI сейчас растут немного быстрее, чем у Anthropic, хотя квартал еще не закончился. Но сам факт показателен: компания Альтмана не обязана побеждать в каждом тесте - ей достаточно иметь продукт хорошего качества, который удобнее всего купить, подключить и встроить в рабочий процесс. То, что вчера продавалось как эксклюзивная и дорогая технология, завтра превращается в дешевый копеечный стандарт. В конечном счете главная ценность смещается от самого алгоритма к физической инфраструктуре, каналам продаж и умению применить дешевеющий ИИ в реальной экономике. Лаборатории рискуют остаться с огромными гигантскими затратами и сжимающейся прибылью, тогда как производители железа и поставщики вычислительных мощностей снимают сливки с нового огромного рынка.
Канал в каталоге Максиметера
1 525 подписчиков · Музыка