Az olaj több mint 2%-kal ugrott meg, mivel Izrael fokozza libanoni hadműveleteit
A mesterséges intelligencia „ügynökeinek” megjelenése számos vállalat költségeinek drasztikus növekedéséhez vezetett, amelyek elkezdték újragondolni e forradalmi technológia alkalmazását, és az olcsóbb modellek felé fordulnak.
Ez jelenti a „segített intelligencia” korszakának végét Kevin Simpak, a „Delphi Labs” startup inkubátor munkatársának egy mondata szerint, amikor elterjedt a generatív mesterséges intelligencia hulláma.
Az új technológia bevezetésének ösztönzése érdekében a szektor nagyvállalatai, élükön az Open AI-vel, eleinte nagyon vonzó árakat kínáltak, egészen addig, hogy tevékenységük során pénzügyi veszteségeket könyveljenek el. Az Agence France-Presse szerint.
Ezzel kapcsolatban Simpak arra figyelmeztetett, hogy „a szél iránya megváltozott”.
Valójában a nagy mesterséges intelligencia cégek a közelmúltban felülvizsgálták áraikat, és a modellek futtatásához szükséges információs képességek tényleges felhasználásával arányosan emelték azokat.
A mesterséges intelligencia ágenseinek megjelenésével óriási mértékben megnőtt az információs infrastruktúra használata, amelyek olyan programok, amelyek nem csak kérdések megválaszolására, hanem tényleges feladatok elvégzésére is képesek.
Egyetlen feladat elvégzése érdekében az API több ügynökre ágazhat, amelyek mindegyike saját cselekvési tervvel rendelkezik, majd a többi ügynök összegyűjtheti az összes eredményt és ellenőrizheti azokat.
Végső soron a mesterséges intelligencia által előállított végeredmény mérésének referenciaegységeként szolgáló tokenek száma akár több tízszeres is lehet, mint amennyire a GPT chatprogramon keresztül egyszerű választ kell kapni.
Mindez a kiegyensúlyozatlan időszakra esik, amikor az adatközpontok és a chipgyártók nem tudnak lépést tartani a mesterséges intelligencia iránti egyre gyorsuló kereslettel, ami viszont megnöveli az infrastruktúra elérésének költségeit. Az Agence France-Presse szerint.
Mark Barton, egy digitális társvállalat, az Omniox munkatársa kifejtette, hogy „különösen a fejlesztők szemtanúi a mesterséges intelligencia programozási célú felhasználásának költségei gyors emelkedésének”.
Hozzátette, ennek eredményeként „az árak meredeken emelkedni kezdtek a piacon lévő összes referenciamodell esetében”.
Mindezek fényében egyes nagyvállalatok, mint például a Target üzletek, a Starbucks kávézók és az Uber, elkezdték újragondolni a mesterséges intelligencia véletlenszerű és túlzott bevetésének kérdését.
„Bizonyos esetekben a költségek egy-két hónap után meghaladják az alkalmazott fizetését, mert túlzottan használják” – mondta Jack Gould, a J. Gould Associates tanácsadó cég elnöke.
Nincs mesterséges intelligencia „ok nélkül”.
Ezt a trendet a közelmúltban még az olyan alkalmazások anyavállalata, mint az Instagram és a Facebook is megfékezte a közelmúltban a Meta, amely az év elején a tokenmaxxing jelenség, vagyis a tokenek maximális kihasználása az alkalmazottak termelékenységét jelző jelenségének bajnokává vált.
A vállalat technológiai vezérigazgató-helyettese, Andrew Bosworth a Wall Street Journal által közölt belső feljegyzésben kifejtette, hogy „a mesterséges intelligencia eszközöket nem szabad ok nélkül használni”. Az Agence France-Presse szerint.
Bár ma már az észhez és a logikához folyamodni szokás, a legtöbb vállalat arra összpontosít, hogy olcsóbb mesterséges intelligenciát szerezzen az ágazat legfejlettebb szoftvereinek kevésbé hatékony modelljei segítségével.
Ezzel összefüggésben egyre népszerűbbek az ingyenesen letölthető „nyílt forráskódú” modellek. Nem olyan erősek, mint például a „GPT Chat” vagy a „Gemini”, de számos feladat elvégzésére képesek.
Egyes vállalatok kisebb, speciálisabb modellekre is áttérnek, amelyeket bizonyos szektorok, például ingatlan- vagy pénzügyi szektor igényeinek kielégítésére fejlesztettek ki, ahelyett, hogy minden felhasználásra tervezett óriásmodelleket használnának.
Ezek a „mikronyelvi modelleknek” nevezett modellek időnként futhatnak a vállalat helyi szerverein, vagy akár közvetlenül a számítógépen is, ami olcsóbb megoldás, mivel elkerüli a számítási felhő szolgáltatóinak fizetendő díjakat.
Az Inverso digitális tanácsadó cégtől, Adrian Balfour kifejtette, hogy a mesterséges intelligenciára bízott feladatokat több apró lépésre is fel lehet osztani, és mindegyiket a legolcsóbb, teljesíteni képes modellre delegálni, ami óriási költségkülönbséget generál. Az Agence France-Presse szerint.
Balfour elmondta: „A nagy, integrált modell 15 dollárba kerül millió szimbólumonként, de ez a kis modell használatakor körülbelül öt centre csökkenthető.”
Sokan ezeket a változtatásokat az első lépésnek tekintik afelé, hogy a modelleket közönséges árucikkekké alakítsák, amelyek a kívánt eredmény megőrzése mellett lecserélhetők.
Ennek megfelelően John Belton, a Gabelli Funds Investments munkatársa úgy véli, hogy a modellek és ügynökök kiválasztására és koordinálására szakosodott platformok jelennek meg, és manapság egyre fontosabbá válnak.
Ezen a téren a feltörekvő vállalatok valódi harcot vívnak jelenlétük megteremtéséért olyan számítástechnikai óriásokkal szemben, mint például az Amazon, amely a mesterséges intelligencia fejlesztői és újítói által folytatott intenzív verseny mellett a Bedrock platformon keresztül ma már számos mesterséges intelligencia eszközt kínál ügyfeleinek.
Például az Anthropic modellek teljes skáláját kínálja, beleértve a Haiku-t, a legalacsonyabb költségű opciót, csakúgy, mint az OpenAI és a Google.
A jelenlegi fejlemények ellenére John Belton nem számít arra, hogy ezek a nagyvállalatok elveszítsék piaci részesedésüket pusztán azért, mert az ügyfelek a költekezésben a hatékonyságot keresik, nem pedig a teljesítményben.
Hangsúlyozta, hogy „a legfejlettebb felhasználók mindig hajlandóak lesznek fizetni a legjobb technológiáért cserébe”.
