„Nerimo dėl nekontroliuojamos korporacijų galios eroje dirbtinis intelektas gali atrodyti kaip pats baugiausias pavyzdys. Jau vertinama trilijonais dolerių, ši pramonė turi neprilygstamą įtaką mūsų bendrai ateičiai, o vyriausybė nieko nedaro, kad ją suvaldytų. Jei tai nepanašu į monopolinę galią, kas gi? Tačiau tikroji svarbiausios mūsų laikų technologijos istorija visiškai skiriasi nuo to, kaip atrodo. Užuot konsolidavusi, kaip tai padarė daugelis kitų pramonės šakų, dirbtinio intelekto lyderystė tapo labai konkurencinga. Rezultatas – stulbinantis inovacijų tempas, reikšmingas sąnaudų sumažėjimas ir platesnis pasirinkimas tiek vartotojams, tiek įmonėms.
Prieš penkerius metus nerimas dėl menkos skaitmeninės konkurencijos buvo pagrįstas. Kelios gigantės – „Amazon“, „Apple“, „Google“, „Meta“ ir „Microsoft“ – dominavo technologijų ekonomikoje. Daugumoje pagrindinių produktų kategorijų buvo tik du ar trys rimti konkurentai, pavyzdžiui, paieška („Google“ ir „Microsoft“ „Bing“) ir mobiliosios operacinės sistemos („Apple“ „iOS“ ir „Google“ „Android“). Kai atsirado naujos rinkos, tokios kaip debesų kompiuterija, esami operatoriai greitai perėmė kontrolę.
Šie potencialūs klientai buvo dideli. „Google“ valdė maždaug 90 procentų paieškos užklausų. Ir jie buvo stabilūs. „Facebook“ vartotojai negalėjo perkelti savo socialinių tinklų grafikų į konkuruojančią platformą, ir aš nežinau, kaip galėčiau išplėšti savo skaitmeninį gyvenimą iš „Apple“ ekosistemos, jei atsirastų kažkas geresnio. Tam tikros platformos tapo beveik privalomais vartais. Daugelis įmonių bando užsiimti elektronine prekyba savo pačių rizika, nebent jos veiktų per „Amazon“.
Maniau, kad jei kas nors ir užfiksuotų šiuos pranašumus, tai būtų dirbtinis intelektas. Negalėjau labiau klysti.
Apsvarstykite plačiai sekantį „Arena“ lyderių sąrašą, kuriame pokalbių robotai varžosi akluose, tiesioginiuose testuose. Geriausiai įvertinta laboratorija yra „Anthropic“ – bendrovė, įkurta vos prieš penkerius metus. „OpenAI“, kuri yra trečia, yra tik maždaug dešimties metų senumo. Prieš metus tamsiosios įmonės iš Kinijos įsitraukė į kovą su „Google“ turėdama daug mažiau išteklių. Kai kurie stebėtojai padarė išvadą, kad didelės įmonės niekada negalės judėti pakankamai greitai, kad neatsiliktų. „Google“, kuri 2017 m. paskelbė tyrimus, kuriais nuo to laiko rėmėsi beveik visi, atsakė vėl elgdamasi kaip startuolis. Jos įkūrėjas Sergejus Brinas pasiraitojo rankoves. ir vėl įsitraukė į veiksmą. Tai ne tik įmonę – dabar esančią antroje vietoje – bet ir visą sritį padarė konkurencingesnę.
Dirbtinio intelekto srityje nėra tingių monopolininkų, besinaudojančių praeities pranašumais. Per pastaruosius metus aukščiausia „Arena“ lyderių sąrašo vieta persikėlė tarp šių trijų įmonių, o puikiai pasirodė tokios naujos įmonės kaip Kinijos bendrovė „DeepSeek“ ir Prancūzijos įmonė „Mistral“ – daugeliui jų reikia daug mažiau kapitalo nei ankstesnės kartos dirbtinio intelekto įmonėms.
Be to, nė viena įmonė nedominuoja visose dirbtinio intelekto srityse.
„Anthropic“ šiuo metu pirmauja teksto ir kodavimo srityse,
„OpenAI“ teksto ir vaizdų generavimo srityje,
„xAI“ (įkurta prieš trejus metus) vaizdų ir vaizdo įrašų kūrimo srityje.
„Google“ paieškos integruoto dirbtinio intelekto srityje.
Prieš kelias savaites didelė dalis mano „X“ naujienų srauto buvo skirta Claude'ui Code'ui kaip tyrimų asistentui ir kodavimo agentui. Atrodo, kad daugelis šių vartotojų perėjo prie konkuruojančio „OpenAI“ produkto „Codex“. Perėjimas pagal funkcijas ir kainas yra įprastas. Dabar daugelis žmonių ir įmonių vienu metu naudoja kelis modelius. Ši praktika vadinama daugiapakopiu prijungimu.
Kai užduodate klausimą per tokią paslaugą kaip „Perplexity“, ji gali nukreipti jūsų užklausą į „OpenAI“, „Anthropic“, „Meta“ arba „Mistral“ modelius, priklausomai nuo to, ko, jos manymu, veiks geriausiai. Kūrėjai vis dažniau naudoja maršrutizatorius, kad surastų pigiausią arba greičiausią dirbtinį intelektą.
Tuo tarpu verslo vartotojai yra daug mažiau prisirišę prie dirbtinio intelekto sistemų nei prie debesijos paslaugų ar pagrindinių programinės įrangos platformų.
Šis lengvas perėjimas privertė įmones perduoti inovacijų teikiamą naudą vartotojams. Nemokami lygiai dabar siūlo galimybes, kurios neseniai atrodė beveik neįsivaizduojamos. „OpenAI“ prieš trejus metus pirmoji pasiūlė 20 USD per mėnesį prenumeratą – tokią pačią kainą siūlė daugelis konkurentų. Ši kaina nepasikeitė, nors funkcijos ir našumas gerokai pagerėjo.
Vienoje neseniai atliktoje analizėje nustatyta, kad „GPT-4 ekvivalento našumas dabar kainuoja 0,40 USD už milijoną žetonų, palyginti su 20 USD 2022 m. pabaigoje“. Tai atitinka 70 procentų metinį defliacijos lygį – tai neįtikėtina pagal bet kokius standartus, ypač tuo metu, kai įperkamumas tapo dominuojančiu visuomenės rūpesčiu.
Ir tai tik pagrindinis modelio sluoksnis. Ant jo slypi plati vartotojų programų, verslo įrankių, įrenginių integracijų ir startuolių ekosistema, skirta aptarnauti tokias specifines nišas kaip sporto salės ir kirpyklos.
Vartotojai nėra vieninteliai, kurie keičia savo paslaugas. Šiose įmonėse dirbantys žmonės pereina iš vienos įmonės į kitą, o tai smarkiai skiriasi nuo darbo Silicio slėnyje, kai galiojo susitarimai dėl perviliojimo. Dario Amodei, bendrovės generalinis direktorius iš „Anthropic“ anksčiau dirbo „OpenAI“. „OpenAI“, „Meta“ ir kitų įmonių lyderiai vėliau surinko dideles sumas konkuruojančioms ar viena kitą papildančioms įmonėms.
Šis klientų praradimas padėjo užkirsti kelią bet kuriai technologinei paradigmai perimti kontrolę.
Didžiulės rizikos kapitalo sumos lengvai tekėjo alternatyviems metodams, pavyzdžiui, pasaulio modeliams, kuriais siekiama tiesiogiai samprotauti apie realybę nei dideliems kalbų modeliams, ir esami rinkos dalyviai negali sau leisti jų ignoruoti.
Kurį laiką „Nvidia“ buvo geidžiamiausių lustų tiekėja, ypač tiems, kurie reikalavo daugiau apdorojimo galios reikalaujančių modelių mokymo ciklų. Tačiau praėjusių metų pabaigoje „Google“ „Gemini 3“ modelis pakilo į lyderių sąrašo viršų, pasikliaudamas nauju, pagal užsakymą sukurtu lustu. Kai „Anthropic“ aplenkė „Google“ ir užėmė pirmąją vietą, ji tai padarė naudodama kelių įmonių lustus. Senesnės įmonės, tokios kaip AMD, vėl tampa įtakingais dizaineriais, kaip ir naujos, dirbtinio intelekto pagrindu veikiančios įmonės, tokios kaip „Cerebras“, kurios specializuojasi dirbtinio intelekto sistemų naudojamų išvadų srityje, siekiant atsakyti į konkrečius klausimus.
Dirbtinio intelekto sektorius iš tikrųjų gali būti pernelyg konkurencingas, bent jau trumpuoju laikotarpiu. Didelės įmonės praranda pinigus dėl kiekvieno naujo dirbtinio intelekto kliento, nes tikisi, kad šiandieninė rinkos dalis ateityje virs pelnu. Labai aukštos vertės rodo, kad investuotojai jais tiki. Tačiau visos kalbos, kad galime būti rinkos burbulo liudininkais, įrodo, kad šis klausimas toli gražu nėra išspręstas.
Dvi jėgos gali galiausiai sutrukdyti dirbtiniam intelektui pasiekti finansinės sėkmės, net jei technologiškai viskas pavyks.
Viena iš jų – atvirojo svorio modelių, kurie leidžia vartotojams paleisti ir net pritaikyti pagrindines sistemas, atsiradimas, pradedant tokiomis įmonėmis kaip „Meta“, „DeepSeek“ ir „Mistral“, kurių kūrimas kainuoja daug mažiau. Jie negali atlikti pažangiausių funkcijų, tačiau yra daugiau nei pakankamai geri daugumai panaudojimo būdų ir daug geresni nei moderniausi modeliai, sukurti vos prieš metus. Tikėtina, kad jie ir toliau darys spaudimą mažinti kainas visose srityse.
Kita – produktų panašumas. Kai vartotojai nemato didelio skirtumo tarp variantų, jie pagal nutylėjimą renkasi pigiausią variantą. Šis modelis, kurį ekonomistai vadina komodifikacija, yra priežastis, kodėl įmonės lenktyniauja, kad diferencijuotų savo produktus. Vienas iš būdų, kaip jie tai daro, yra suasmeninti savo produktus, todėl juos naudoti gali būti maloniau, bet kartu ir sunkiau palikti.
Šiuo metu patekti į šią rinką kainuoja šimtus milijonų, o gal net milijardus dolerių, o tai riboja konkurentų skaičių. Lankstesnių metodų sėkmė gali tai pakeisti. Jei naujoms įmonėms bus lengviau įsilieti, galime tikėtis, kad konkurencija smarkiai išaugs, o pelno maržos taps dar mažesnės.
Konkurencija puikiai padeda žmonėms gauti tai, ko jie nori – gerai ar blogai. Jei žmonės nori pagalbos su receptais, knygų rekomendacijomis ar el. laiškų juodraščiais, konkurencinga rinka ją patenkins. Jei jie nori giliųjų klastočių, dirbtinio intelekto generuojamo šlamšto ir hiperaddiktyvios dezinformacijos, konkurencija ir tai suteiks. Nei konkurencija, nei monopolija negarantuoja greito išsiplėtimo, dėl kurio daugelis taip nerimauja. Kai kuriose srityse reguliavimas gali būti būtinas, bet jei taip, tai nebus monopolijai panaikinti.
Negalite mėgautis intensyvios konkurencijos privalumais nesutikdami, kad bus laimėtojų – ir daug pralaimėtojų. Kol kas politikos formuotojai ir visuomenė turėtų pripažinti, koks neįprastas šis momentas. Dirbtinio intelekto konkurencija sparčiai diegia inovacijas, mažina kainas ir suteikia realų pasirinkimą tokiu tempu, kokio mažai kas tikėjosi. Laikui bėgant, politika turės prisitaikyti, kad apsaugotų vartotojus, išsaugotų konkurenciją ir paskirstytų pelną. Šiuo metu rinka tai daro daug labiau, nei kas nors pagrįstai būtų galėjęs manyti esant įmanoma.
Jasonas Furmanas, nuomonės straipsnių autorius, nuo 2013 iki 2017 m. buvo Baltųjų rūmų ekonomikos patarėjų tarybos pirmininkas.“ [1]
1. The Race to Dominate A.I. Is Brutally Competitive. That’s Good for Everyone.: Guest Essay. Furman, Jason. New York Times (Online) New York Times Company. Feb 25, 2026.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą