Токените може скоро да движат икономиката на ИИ

Нова икономическа действителност стартира да се постанова в ИИ. Той към този момент е в основата на гигантските центрове за данни в промишлеността и един ден ще се трансформира в желязно предписание за всички компании, които употребяват машинно генериран разсъдък.

Това е най-малко съгласно Дженсън Хуанг, основен изпълнителен шеф на Nvidia, който разпространява концепцията мощно на главното годишно софтуерно събитие на своята компания тази седмица. Неговата доктрина оказва помощ да се обоснове продължаващото владичество на Nvidia в чиповете. Но също по този начин разкрива какъв брой надалеч би трябвало да стигне промишлеността, с цел да направи по-широк мотив за технологията.

Възгледът на Хуанг за стопанската система на ИИ се основава на производството, потреблението и монетизирането на токени. Това са най-основните единици на излаз от огромни езикови модели: нужни са към 1300 токена, с цел да се генерират 1000 думи текст. Ключовият индикатор, твърди той, е цената на токен на продукцията. И като главен принос в услугите, задвижвани от AI, прибавя той, токените се трансформират непосредствено в доходи.

Не е мъчно да се разбере за какво шефът на Nvidia желае нервозен Уолстрийт да се концентрира върху стопанската система на токените. Забравете големите финансови разноски или обстоятелството, че толкоз доста съперници се редят на опашка, с цел да изядат тлъстите маржове на облага на Nvidia, наподобява той споделя: до момента в който чиповете на неговата компания не престават да изпомпват токени на най-ниска цена и до момента в който търсенето на токени продължава надалеч да изпреварва предлагането, тогава всичко е наред с взрива на AI.

Като продължава теорията на Nvidia предимство, звучи безапелационно. Но в случай че стопанската система на токените в миналото ще ръководи света на ИИ по метода, който Хуанг предвижда, някои значими пропуски би трябвало да бъдат запълнени.

Едната е неналичието на ясна връзка сред производството на токени и основаването на стойност за клиентите. Това, че цената на токените пада, не значи, че услугите, основани с AI, ненадейно стават скъпи или че това автоматизирано ще генерира доходи в цялата промишленост, както допуска Хуанг.

Усложняващата картина е фактът, че по-новите модели AI употребяват доста по-голям брой токени. Моделите за „ размишление “, които се появиха в края на 2024 година, започвайки с o1 на OpenAI, правят доста повече работа, с цел да стигнат до отговор. Сега те се допълват от сътрудници, които дават обещание да автоматизират работата на белите якички и да доведат до детонация в потреблението на токени — и, като уголемение, солидни сметки за компании, които дават на служащите безкрайно потребление на AI.

Nvidia и останалата част от AI промишлеността едвам са надраскали повърхността, когато става дума за проявление по какъв начин това ще се трансформира в доходи за техните клиенти. В софтуерното инженерство, което видя първото необятно публикувано потребление на AI сътрудници, имаше старания да се мери по какъв начин потреблението на токени е обвързвано с изхода и да се употребява това за разпределение на токени към служащите. В последна сметка софтуерните компании мечтаят AI да се трансформира в съществена част от заетостта, като разноските за всички бели якички ще се преглеждат като заплата плюс избран брой токени на месец. Засега това към момента е единствено празна фантазия.

Втората значима част, която липсва в описа на Хуанг за нововъзникваща стопанска система на токени, е по какъв начин фирмите, които създават токени, суровата стока, от която зависи всичко това, ще осъществят облаги. Ако всички тези „ заводи за изкуствен интелект “ употребяват най-новите чипове на Nvidia, тогава може да е мъчно за някоя от тях да завоюва преимущество в цената на токен или да резервира каквато и да е ценова мощност.

Големите спадове на цените, които придружаваха внезапното понижаване на разноските за произвеждане на токени, наподобява удостоверяват това. Когато OpenAI започва GPT-4 преди две години, да вземем за пример, той таксува $33 за 1 милион токени. Днес той таксува единствено 9 цента за 1 милион токени, създадени от най-евтиния му модел. Това може да е ужасно за клиентите, само че подхрани терзанията по отношение на комерсиализацията.

Подобни терзания надали са нови. Това е същият мотив, който се чу в ранните дни на облачните калкулации, когато Amazon Web Services таксуваше достъп до главно предпазване на данни и изчислителна мощ. Как облачните компании биха могли в миналото да създадат прилична облага, в случай че компютърните услуги бяха отстранени и продадени като артикули като тази? Отговорът беше, че това са единствено първите съставни елементи на това, което се трансформира в услуги с по-висока стойност - пълномащабни компютърни платформи, на които клиентите могат да ръководят своя бизнес. Не е ясно дали OpenAI и Anthropic ще могат да работят с сходен трик, само че опцията пред тях е ясна.

Възможно е да има и други пояснения за постоянните маржове на облага в облачните калкулации. Бизнесът се ръководи от дребен олигопол. Облачните компании също са изправени пред напън от страна на регулаторите да понижат разноските за промяна, което може да помогне за увеличение на облагите им.

Засега няма дефицит на конкуренция измежду граничните компании с ИИ. Начинът, по който това ще се раздруса в бъдеще, ще способства доста за образуването на облагите на промишлеността.