В будущем, скорее всего, не будет Open AI, а только Close AI, в этом скрыт новый шанс

Насколько дорого обучить передовую большую модель?
GPT-4 обошлась в 100 миллионов долларов, Google Gemini Ultra — в 191 миллион, Meta Llama 3.1 — в 170 миллионов.
Генеральный директор Anthropic Dario Amodei говорил, что стоимость обучения следующего поколения моделей может начинаться от 1 миллиарда долларов.
И при этом каждая новая версия стоит в 2-3 раза дороже предыдущей, рост идет по экспоненте.
Если модель станет бесплатной и открытой, кто заплатит эти деньги?
Компании тоже не будут иметь доходов для обучения следующей более мощной модели, и не смогут продолжать финансирование.
Поэтому сейчас смотрим на ценовую структуру OpenAI:
Бесплатная версия с рекламой, урезанными функциями
Версия Go за 8 долларов в месяц, тоже с рекламой
Plus за 20 долларов в месяц, без рекламы
Pro за 100 долларов в месяц, для тех, кто работает
Pro Max за 200 долларов в месяц, для тяжелых пользователей
Шесть уровней, от бесплатной до 200 долларов, разница в цене в 25 раз.
Claude тоже так же, от $20 до $200 — три уровня.
Это не стратегия ценообразования, а разделение по классам.
Так что будущее ИИ, вероятно, разделится на два пути:
🔹 — удобный, умный, действительно помогающий, становится все дороже, доступен немногим
🔹 — бесплатный, достаточно хороший, но с рекламой и ограничениями, большинство будет пользоваться им
Это как нанимать юриста. Богатые нанимают юридические фирмы за сотни тысяч долларов в год, чтобы найти все легальные лазейки, выгодные им.
Бедные ищут ответы в Google, и все найденные решения — это реклама.
В будущем с ИИ будет то же самое: разрыв между пользователями за 200 долларов в месяц и бесплатными будет больше, чем разница между человеком и собакой.
Интересно, что стоимость рассуждений ИИ снижается (при одинаковой производительности за 18 месяцев снизилась в 280 раз).
Но возможности передовых моделей растут, как в моем тестовом режиме /fast — за 20 минут сжигается 200 долларов.
Стоимость использования топовых моделей практически не снизилась. Более дешевые — это прошлогодние модели, новые всегда дороже.
Здесь есть новый шанс: поскольку удобный ИИ платит за токены, люди, умеющие писать промпты, могут помочь компаниям сэкономить 30-40% расходов на ИИ.
Промпт-инженеры уже — реальная профессия, средняя зарплата в США — 126 тысяч долларов в год, у опытных — более 220 тысяч.
По сути, это «люди, помогающие компаниям экономить деньги на ИИ».
Подумайте, раньше нам нужны были бухгалтеры для оптимизации налогов, а теперь, возможно, действительно понадобятся промпт-инженеры.
По сути, это не экономия денег, а максимизация отдачи от каждой потраченной копейки.
Те, кто платит 200 долларов в месяц за Max Plan, используют ИИ так, что он работает всю ночь, а утром получают отчет.
Те, кто не умеет — продолжают с ним общаться по фразам.
Один и тот же инструмент дает в 10 раз больше результата.
Сейчас я сам изучаю, как заставить ИИ работать всю ночь.