📱Когда AI заменит нас всех?
Часть IV: экономика рынка ИИ.

Давайте для начала упрощенно посмотрим на взаимодействие с ИИ: мы подаем на вход некий текст-просьбу, в котором описываем, что и как нейросети нужно сделать — это называется промпт. Чем более сложного мы хотим, тем длиннее получится этот текст.
К примеру, если нам нужно проанализировать данные в таблице, то сама таблица также станет частью промпта. Это, как-будто вы уехали на неделю в отпуск, а все, что нужно знать, чтобы заменить вас на текучке, сложили в вордовский файл — прайс-листы, инструкции, примеры, вообще всё.
Нейросети устроены так, что чем длиннее промпт, тем больше процессорных мощностей требуется, чтобы получить ответ. Процессорные мощности стоят денег, стало быть более длинные промпты — дороже.

Для удобства длину промпта (а, стало быть, и стоимость его исполнения) измеряют в токенах. Можно думать о числе токенов, из которых состоит промпт, как о числе слов или букв в нем. На самом деле там все чуть хитрее, но нам сейчас это не принципиально.

Ну и все тарифные планы сводятся к тому, сколько токенов вам готовы продать за условный $1.
Тут нужно понимать, что если, к примеру, данные в таблице, которую вы анализируете через нейросеть изменились, и вы снова запустили анализ, то вы снова должны будете заплатить за весь промпт в полном объеме, включая инструкции, которые вы уже давали ранее.
Или вот диалог с чат-ботом: каждое ваше сообщение склеивается со всей историей переписки в гигантский промпт, который и отправляется на обработку. Именно за счет этого создается впечатление, что чат-боты осознают контекст беседы.

Теперь давайте посмотрим на одного из главный игроков рынка ИИ, компанию OpenAi. Выручка $3.7 млрд, расходы на чипы и аренду дата-центров $2.1 млрд, зарплаты — $2.2 млрд, ну и еще $1.8 млрд на исследования. А, положительный cash flow ожидается только в 2029 году.

Такая схема «масштабирования через убытки» применялась и применяется многими компаниями: устанавливаем цены ниже рынка, работаем в убыток, но долю рынка захватываем. А потом возвращаем цены к рыночным и выходим на прибыль.
Взять хотя бы Яндекс Такси на заре его появления. Низкие цены для потребителей, поток заказов с минимальной комиссией для таксопарков — красота…

При этом на себестоимость токена в первую очередь влияет стоимость инфраструктуры. Если снова упрощать, то мы покупаем специализированные чипы, которые выпускаются NVIDIA, AMD, TSMC, запускаем на них ИИ, прогоняем промпты клиентов и получаем оплату за каждый обработанный токен.
Получается, стоимость токена завязана на железки, которые еще и могу быть вместо ИИ использованы для майнинга криптовалюты и которые выпускают лишь несколько компаний.

И, если рассматривать OpenAi и другие ИИ стартапы в этом ключе, то можно сделать вывод, что текущая цена токена сильно занижена относительно рыночной.

____
Если хотите узнать, что ждет рынок IT при возвращении цены токена к рыночной и при чем здесь крипта — с ваc огоньки и подписка (@fyrnin_it).