Universiteto pasirinkimas: mitas apie elitinių universitetų mokslus --- Panikuojantys tėvai dažnai mano, kad jų vaikų sėkmė gyvenime priklauso nuo to, ar jie mokysis prestižiniame universitete. Iš tikrųjų yra daug kelių pasiekti puikių dalykų.

„Kai dešimtojo dešimtmečio pradžioje ieškojau kolegijos, pateikiau paraiškas į keturias mokyklas, įstojau į visas ir pasirinkau Itako koledžą Niujorko valstijos šiaurėje. Jis siūlė mano norimą specialybę, buvo arti namų ir suteikė man dosnų finansinį paketą. Mano tėvas buvo muzikos mokytojas vidurinėje mokykloje; mama nelankė kolegijos. Kolegijų konsultavimas mano vidurinėje mokykloje buvo minimalus – šimtams studentų turėjo du konsultantus. Mes neturėjome pakankamai žinių, kad nerimautume dėl subtilių prestižo gradacijų, kurios šiandien būdingos kolegijų paieškoms.

 

Sunkus darbas ir didelė sėkmė lėmė, kad dabar gyvenu Vašingtono priemiestyje, kur kalbos apie itin atrankius kolegijas dominuoja plaukimo varžybose ir mano paauglių vaikų mokyklos susibūrimuose. Čia gyvena „panikuojanti klasė“: tėvai, kurie baiminasi, kad jų vaikai negalės pakartoti jų gyvenimo būdo negavę vietos elitiniame kolegijoje.

 

Neseniai keliaudamas po šalį ir dalindamasis patarimais, paremtais mano 25 metų rašymo patirtimi apie aukštąjį mokslą, šią paniką girdėjau visur. Hinsdeile, priemiestyje... Čikagoje tėvas, kuris bijojo, kad dirbtinis intelektas ateis į jo buhalterio darbą, elitinės mokyklos diplomą pavadino „draudimo polise“. Vestčesterio apygardoje, netoli Niujorko, motina jautėsi kalta, nes jos matematikos pasirinkimai vidurinėje mokykloje „užstojo“ jos sūnų nuo geriausių inžinerijos programų. Šiaurės Virdžinijoje konsultantas man pasakė, kad patarimas studentams ieškoti daugiau nei 50 geriausių kolegijų yra blogas patarimas, nes „McKinsey nesamdys darbuotojų iš antrarūšių mokyklų“.

 

Šiuose pokalbiuose mane nustebino tai, kad tėvai neklausinėjo apie kolegijas – jie siekė tikrumo. Norėdami jį rasti, jie susitelkia į išskirtinius dalykus: Harvardo absolventą, dirbantį „Goldman Sachs“, taškus viršutiniame dešiniajame pajamų diagramų kvadrante. Tačiau štai ką mes retai aptariame: net ir elitinių kolegijų absolventams nepaprasta sėkmė vis dar yra loterija su labai didelėmis tikimybėmis.

 

Pagalvokite apie tai šitaip. Visi kolegijų absolventai dalyvauja karjeros loterijoje, kad turėtų galimybę patekti į 1% geriausiai uždirbančiųjų. Naujausi tyrimai parodė, kad geriausiai įvertintų mokyklų, tokių kaip Harvardas ar Stanfordas, absolventai 60% dažniau pasiekia tą tikslą. didysis prizas. Iš esmės jie gauna du bilietus loterijoje, o valstybinių flagmanų universitetų absolventai – vieną.

 

Tačiau net ir su tuo papildomu bilietu didžioji dauguma elitinių kolegijų absolventų loterijoje nelaimi. Studijos Ivy lygos universitete atveria duris, bet tai negarantuoja ypatingos sėkmės, kaip, regis, mano tėvai. Mokymasis kitoje mokykloje taip pat netrukdo pasiekti puikių dalykų.

 

„Realybė tokia, kad daugumai absolventų viskas atrodo gana panašiai, nepriklausomai nuo to, kur studijavote“, – man paaiškino Davidas Demingas, Harvardo Kennedy mokyklos ekonomistas. Demingas ir jo tyrimų komanda pastaraisiais metais atliko keletą antraštes patraukiančių aukštojo mokslo tyrimų, pagrįstų didžiuliais federalinių mokesčių deklaracijų duomenų kiekiais. Viename tyrime mokesčių deklaracijos buvo suderintos su priėmimo į kolegijas įrašais (ištrinant identifikuojančius duomenis po atitikmenų nustatymo) ir nustatyta, kad vaikai iš namų ūkių, priklausančių 1 % didžiausių pajamų, buvo pernelyg atstovaujami elitiniuose kolegijose.

 

Tačiau tyrime taip pat buvo nagrinėjami pačių absolventų mokesčių įrašai, siekiant išsiaiškinti, ar šių elitinių kolegijų diplomai atnešė sėkmę vėlesniame gyvenime. Šis klausimas mokslininkus kamavo dešimtmečius. Viena iš priežasčių Sunku atsakyti į vieną klausimą – negalima to paties paauglio išsiųsti į dvi skirtingas mokyklas ir tada išmatuoti abiejų rezultatų.

 

Kaip laikiną sprendimą, Demingas ir jo komanda palygino studentų, kurie buvo priimti į Ivy ar kitą atrankinį koledžą iš laukiančiųjų sąrašo, pajamas su studentais, kurie buvo įtraukti į laukiančiųjų sąrašą, bet nebuvo priimti ir įstojo į kitą koledžą.

 

Karjeros pradžioje elitinių koledžų absolventai trimis pagrindiniais aspektais pranoko tuos, kurie įstojo į kitas kolegijas. Jie 60 % dažniau uždirbo tarp 1 % geriausių – to papildomo loterijos bilieto. Jie beveik dvigubai dažniau studijavo magistrantūroje, patenkančioje į 10 geriausių. Ir tris kartus dažniau dirbo pas prestižinį darbdavį, pavyzdžiui, tyrimų ligoninę, geriausią advokatų kontorą ar konsultacijų įmonę arba nacionalinį laikraštį.

 

Tačiau kalbant apie pajamas, Demingas nustatė, kad vidutinės Ivy+ absolventų pajamos buvo beveik tokios pačios kaip tų, kurie įstojo į atrankinius valstybinius pavyzdinius koledžus, tokius kaip Ohajo valstijos universitetas, Teksaso universitetas Ostine ir UCLA.

 

„Jei vykstate į Ohajo valstiją galvodami, kad noriu darbo Volstryte ar...“ „Įstoti į Harvardo teisės mokyklą – tikrai galite tai padaryti“, – sakė Demingas.

 

Jei jūsų kaimynai garsiai skelbia, kad daro viską, ką gali, kad jų vaikas patektų į elitinį koledžą, galite pasijusti blogu tėvu, nes to paties nedarote. Tačiau svarbu atsiminti, kad ne visi absolventai siekia to paties: darbo vietų Volstrito įmonėse, pasaulinėse konsultacinėse įmonėse ar naujausiame Silicio slėnio startuoliuose. Iš tikrųjų daugumos žmonių karjera klostosi netoli tos vietos, kur jie užaugo ar mokėsi kolegijoje.

 

„Jei įgysite finansų laipsnį Ohajo valstijos universitete, tikriausiai gausite puikų darbą „Nationwide Insurance“ įmonėje Kolumbuse“, – sakė Demingas. „Nationwide“ yra puikus regioninis darbdavys, tačiau finansų laipsnis Harvarde jus nuves į „Goldman Sachs“.“

 

Daugumai iš mūsų karjeros loterija yra regioninis žaidimas. Kolegijų absolventų tinklai tankiausi netoliese esančiose valstijose ir miestuose, o absolventai padeda naujiems absolventams įsidarbinti. Jie tarpininkauja prisistatymuose, rašo rekomendacijas ir teikia tylią paramą, pavyzdžiui, užtikrina, kad kolegos absolvento gyvenimo aprašymas patektų ant įdarbintojo stalo. Net nacionalinės įmonės, tokios kaip „Deloitte“ ir KPMG, turinčios biurus visoje šalyje, linkusios užpildyti laisvas darbo vietas vietoje, man sakė įdarbinimo specialistai. Kai kurie ieško regioninės patirties – energetikos Hiustone, vartotojų bankininkystės Čikagoje ar finansų Niujorke – ir ieško inžinerijos ar verslo specialybių absolventų netoliese esančiuose kolegijose.

 

Svarbiausia, kad darbdaviai nori potencialių darbuotojų, kurie kurį laiką liktų savo darbovietėje. „Jei nuvykstu į Vakarų pakrantę ir bandau pritraukti tuos studentus, dažnai jie nėra įsipareigoję gyventi Rytų pakrantėje“, – sakė Marybeth Caulfield, vyresnioji pasaulinio universitetų įdarbinimo vadovė asmeninių kompiuterių milžinėje „Lenovo“, įsikūrusioje Šiaurės Karolinoje. Ji man pasakė, kad didžioji dalis „Lenovo“ įdarbinimo vyksta iš mokyklų, esančių į rytus nuo Misisipės.

 

„Raymond James Financial“ įdarbintojai didžiąją laiko dalį praleidžia mokyklose pietryčiuose, nes du trečdaliai įdarbintų darbuotojų yra įmonės Sankt Peterburge, Floridoje, esančioje būstinėje, sakė Simonas Kho, kuris iki šiol buvo įmonės viceprezidentas ir ankstyvojo karjeros programų vadovas. „Turime apie tai galvoti verslo požiūriu, atsižvelgdami į tai, kur pastangos atsipirks“, – sakė Kho. „Mes ne tik atidarome vartus ir tikimės, kad jie pasirodys.“

 

Atlyginimas taip pat vaidina svarbų vaidmenį. „Kartais prestižas gali pakenkti“, – sakė Caulfield. „MIT absolventas ieškos Bostono atlyginimo Šiaurės Karolinoje.“

 

Tad kodėl diskusijos apie studentų pasiekimus taip siaurai sutelkiamos į elitinių kolegijų absolventus? Vienas iš veiksnių yra siekių patrauklumas. Šeimos siekia geriausiai vertinamų mokyklų, nes jų absolventai labiau linkę patekti į 1% geriausiai uždirbančiųjų, užimti tam tikras vadovaujančias pareigas arba gauti svarbių karjeros apdovanojimų.

 

Tačiau tokia sėkmė priklauso nuo daug daugiau nei tik nuo to, kur studijavote. Paprašiau „Lightcast“, įmonės, kuri realiuoju laiku analizuoja darbo rinkos duomenis naudodama „LinkedIn“ ir gyvenimo aprašymų duomenų bazes, palyginti skirtingų priėmimo selektyvumo lygių mokyklų absolventus – priėmimo rodiklis mažesnis nei 20%, nuo 20% iki 40% ir taip toliau. Mes nagrinėjome neseniai baigusius bakalauro studijas absolventus, kurie baigė studijas „Fortune 50“ įmonėse, naudodami dydį kaip įtakingiausių pasaulio įmonių rodiklį.

 

Analizė parodė, kad elitiniai kolegijos šiek tiek dažniau siunčia absolventus į „Fortune 50“ įmonę, bet ne daug. Kalbant apie skaičius, labai mažai „Fortune 50“ darbuotojų lankė labai atrankius kolegijas, nes šių mokyklų studentų skaičius yra mažas, palyginti su aukštuoju mokslu apskritai. „Lightcast“ tyrimo duomenimis, jūsų būsimi bendradarbiai bet kurioje įmonėje maždaug keturis kartus dažniau bus baigę kolegiją, kurios priėmimo rodiklis viršija 40 %, nei mokyklą, kurioje studentai renkasi atrankesnę mokyklą. Ir šiems bendradarbiams kylant karjeros laiptais, daugelis jų atsidurs vadovų pareigose.

 

Praėjusiais metais žurnalas „Nature“ paskelbė tyrimą su antrašte „Sėkmingiausi ir įtakingiausi amerikiečiai yra kilę iš stebėtinai siauro „elitinio“ išsilavinimo spektro.“ Tyrime daugiausia dėmesio skirta tik 34 elitiniams kolegijoms, kuriose mokėsi kai kurie „Fortune 500“ generaliniai direktoriai. Tačiau priede atskleista, kad 378 kitose kolegijose taip pat buvo absolventų, vadovaujančių „Fortune 500“ įmonėms. Duke'o ir Browno kolegijose buvo po tris absolventus, tačiau tą patį padarė ir Ball State, Louisiana State, San Diego State bei daugelis kitų mokyklų.

 

Religijos mokslininkas Jamesas P. Carse'as rašė, kad gyvenimas susideda iš dviejų rūšių žaidimų: baigtinių ir begalinių. Baigtinis žaidimas turi fiksuotą pabaigą, su laimėtojais ir pralaimėtojais. Tai yra priėmimas į kolegiją. Begalinis žaidimas tęsiasi ir tęsiasi ir neturi jokių aiškių laimėtojų. Tai yra karjera, kuri ateina po kolegijos. Bandydami įvaldyti ribotą žaidimo eigą, kad patektume į elitinį koledžą, mes per dažnai pamirštame begalinį gyvenimo žaidimą.

 

Paimkime Colleen McAllister, kuri atmetė Kornelio universiteto pasiūlymą studijuoti Itakos koledže, patraukta jo komunikacijos fakulteto ir dosnaus finansinės paramos paketo. Kai susitikau su ja absolventų renginyje, ji man papasakojo, kad vieną semestrą praleido Itakos Los Andželo programoje, kur atliko praktiką prodiuserinėje kompanijoje. Baigusi studijas, ji galiausiai gavo darbą animacijos studijoje „Illumination“. „Tuo metu buvau atlikusi tiek daug skirtingų praktikų ir pradinio lygio darbų“, – pasakojo ji. „Mielai išnešiau šiukšles, mielai atnešiau kavą.“ Buvau pasirengusi perskaityti viską, kas tik pasitaikydavo ant stalo.“

 

Vienas iš jos konkurentų dėl šio darbo teoriškai buvo „tobulas kandidatas“, Ivy lygos absolventas. Tačiau jis vėlavo į pokalbį ir nebuvo atlikęs namų darbų. „Jis buvo tarsi virš visko“, – prisiminė McAllister. Ji gavo darbą. Laikui bėgant, jos, kaip problemų sprendėjos, reputacija jai pelnė tiesioginį ryšį su generaliniu direktoriumi ir galiausiai kūrybinės prodiuserės vaidmenį „Universal Studios“ pramogų parko atrakcione, paremtame „Slaptu augintinių gyvenimu“.

 

Tokios istorijos kaip McAllister retai patenka į antraštes, nes jos neatitinka tvarkingo naratyvo, kad elitiniai koledžai monopolizuoja galimybes. Tačiau jos rodo, kad karjeros loterijoje laimėjimo skaičiai yra išsibarstę visur. Papildomas bilietas, kurį suteikia elitiniai koledžai, gali padidinti jūsų šansus, bet negarantuoja didysis prizas.

 

---

 

Šis esė yra adaptuota iš naujos Jeffrey Selingo knygos „Svajonių mokykla: kaip rasti jums tinkamą koledžą“, kurią „Scribner“ išleis rugsėjo 9 d." [1]

 

1. REVIEW --- Choosing a School: The Elite College Myth --- Panicky parents often think their children's success in life depends on going to a prestigious school. In reality, there are many paths to achieving great things. Selingo, Jeffrey.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 30 Aug 2025: C1. 

 

 

Dirbtinis intelektas turėjo atpigti. Jis brangesnis, nei bet kada anksčiau. --- Dirbtinis intelektas „mąsto“ daugiau, nei bet kada anksčiau. Mažos įmonės jaučia spaudimą.

„Dirbtiniam intelektui tampant protingesniam, jis turėjo tapti per pigus, kad būtų galima jį matuoti. Pasirodo, visai ne taip.

 

Kūrėjai, perkantys dirbtinį intelektą dideliais kiekiais programoms, kurios atlieka tokias funkcijas kaip programinės įrangos kūrimas ar dokumentų analizė, pastebi, kad jų sąskaitos yra didesnės, nei tikėtasi – ir auga.

 

Kas didina kainas? Naujausi dirbtinio intelekto modeliai daugiau „mąsto“, ypač kai jie naudojami giliems tyrimams, kodavimui arba kaip dirbtinio intelekto agentai. Taigi, nors dirbtinio intelekto vieneto, vadinamo žetono, kaina ir toliau mažėja, daugeliui užduočių atlikti reikalingų žetonų skaičius sparčiai auga.

 

Tai priešingai, nei daugelis analitikų ir ekspertų prognozavo dar prieš kelis mėnesius. Tai sukėlė naujas diskusijas technologijų pasaulyje apie tai, kas bus dirbtinio intelekto nugalėtojai ir pralaimėtojai.

 

„Ginklavimosi varžybos dėl to, kas gali pagaminti protingiausią dalyką, lėmė lenktynes ​​dėl to, kas gali pagaminti brangiausią dalyką“, – sako Theo Browne, „T3 Chat“ generalinis direktorius.

 

Browne turėtų žinoti. Jo paslauga leidžia žmonėms pasiekti dešimtis skirtingų dirbtinio intelekto modelių vienoje vietoje. Jis gali apskaičiuoti tūkstančius vartotojų užklausas, jų santykines įvairių modelių išlaidas.

 

Atminkite, kad DI mokymas ir DI išvadų darymas yra skirtingi dalykai. Šių didžiulių modelių mokymas ir toliau reikalauja vis brangesnio apdorojimo, kurį atlieka tie DI superkompiuteriai, apie kuriuos, tikriausiai, girdėjote. Tačiau atsakymų gavimas iš esamų modelių – išvadų darymas – turėtų sparčiai pigti.

 

Žinoma, išvadų darymo kaina kasmet mažėja 10 kartų, sako Benas Cottieras, buvęs DI inžinierius, dabar dirbantis, ne pelno siekiančios, tyrimų organizacijos „Epoch AI“, anksčiau gavusios finansavimą iš „OpenAI“, tyrėju.

 

Nepaisant to, kad sumažėjo vieno žetono kaina, daugelio DI programų išlaidas didina vadinamasis samprotavimas. Daugelis naujų DI formų pakartotinai atlieka užklausas, kad dar kartą patikrintų savo atsakymus, išsklinda internete, kad surinktų papildomos informacijos, netgi rašo savo mažas programas skaičiavimams, o visa tai daro, prieš pateikdamos atsakymą, kuris gali būti trumpas, kaip sakinys. O DI agentai atliks ilgą veiksmų seką, pagrįstą vartotojo raginimais, kurie gali užtrukti kelias minutes ar net valandas.

 

Dėl to jie pateikia žymiai geresnį rezultatą, geresnius atsakymus, tačiau procese gali išleisti daug daugiau žetonų. Be to, kai pateikiate jiems sudėtingą problemą, jie gali tiesiog tęsti, kol gaus atsakymą, arba, nesėkmingai bandant, užstrigti.

 

Štai apytiksliai, skirtingų lygių užduotims reikalingų, žetonų kiekiai, remiantis įvairiais šaltiniais:

 

-- Pagrindiniai pokalbių robotų klausimai ir atsakymai: nuo 50 iki 500 žetonų;

 

-- Trumpa dokumento santrauka: nuo 200 iki 6000 žetonų;

 

-- Bazinė kodavimo pagalba: nuo 500 iki 2000 žetonų;

 

-- Sudėtingo kodo rašymas: nuo 20 000 iki 100 000 ir daugiau žetonų;

 

-- Teisinių dokumentų analizė: nuo 75 000 iki 250 000 ir daugiau žetonų;

 

-- Daugiapakopė agento darbo eiga: nuo 100 000 iki milijono ir daugiau žetonų.

 

Todėl kyla diskusija: jei naujos dirbtinio intelekto sistemos, kurios naudoja daug daugiau žetonų vien tam, kad atsakytų į vieną užklausą, skatina susirūpinti dėl išaugusios dirbtinio intelekto infrastruktūros paklausos, kas galiausiai apmokės sąskaitą?

 

Ivanas Zhao, produktyvumo programinės įrangos bendrovės „Notion“ generalinis direktorius, teigia, kad prieš dvejus metus jo verslo marža siekė apie 90 %, kaip įprasta debesijos pagrindu veikiančioms programinės įrangos įmonėms. Dabar apie 10 procentinių punktų šio pelno atitenka dirbtinio intelekto įmonėms, kurios yra naujausių „Notion“ pasiūlymų pagrindas.

 

Iššūkiai panašūs, bet potencialiai rimtesni, įmonėms, kurios naudoja dirbtinį intelektą kodą kurti kūrėjams. Šios „nuotaikos kodavimo“ pradedančiosios įmonės, įskaitant „Cursor“ ir „Replit“, neseniai pakoregavo savo kainodarą. Kai kurie „Cursor“ vartotojai, naudodamiesi naujuoju planu, vos per kelias dienas išeikvojo mėnesio kreditus. Dėl to kai kurie skundėsi arba perėjo prie konkurentų.

 

O kai „Replit“ atnaujino savo kainodaros modelį, įvesdami vadinamą, „pastangomis pagrįstą, kainodarą“, pagal kurį sudėtingesnės užklausos galėjo kainuoti brangiau, pasaulinė skundų dėžutė „Reddit“ prisipildė vartotojų įrašų, kuriuose jie pareiškė, kad atsisako nuotaikos kodavimo programėlės.

 

Nepaisant triukšmingos mažumos vartotojų protestų, „mes nematėme jokių reikšmingų“ „pajamų mažėjimų arba sulėtėjimų po kainodaros modelio atnaujinimo“, – sako „Replit“ generalinis direktorius Amjadas Masadas. Jis priduria, kad bendrovės planas verslo klientams vis dar gali užtikrinti 80–90 % pelno maržą.

 

 

Tam tikra konsolidacija dirbtinio intelekto pramonėje yra neišvengiama. Karštos rinkos, galiausiai, sulėtėja, sako Martinas Casado, rizikos kapitalo įmonės „Andreessen Horowitz“ generalinis partneris. Tačiau tai, kad kai kurie dirbtinio intelekto startuoliai trumpuoju laikotarpiu aukoja pelną, kad išplėstų savo klientų bazę, dar neįrodo, kad jiems gresia pavojus, priduria jis.

 

 

Casado yra kelių dirbtinio intelekto startuolių, kurie dabar degina investuotojų lėšas, kad sparčiai plėstųsi, įskaitant „Cursor“, valdybose. Jis teigia, kad kai kurios įmonės, kurių valdybose jis yra, jau siekia sveikos pelno maržos. Kitoms prasminga „tiesiog siekti platinimo“, priduria jis. „Cursor“ neatsakė į prašymus pakomentuoti.

 

 

Didžiosios įmonės, pažangiausius dirbtinio intelekto modelius kuriantys, subjektai bent jau kol kas gali sau leisti išleisti daugiau, nei 100 milijardų, dolerių per metus, kurdami DI mokymo ir teikimo infrastruktūrą. Tai apima gerai finansuojamus startuolius „OpenAI“ ir „Anthropic“, taip pat tokias įmones, kaip „Google“ ir „Meta“, kurios nukreipia pelną iš kitų verslo sričių į savo DI įmones.

 

Kad visos šios investicijos atsipirktų, įmonės ir asmenys, galiausiai, turės išleisti daug lėšų šioms DI valdomoms paslaugoms ir produktams. Yra alternatyva, sako Browne'as: vartotojai galėtų tiesiog naudoti pigesnius, mažiau galingus modelius, kuriems reikia mažiau išteklių.

 

Kalbėdamas apie T3, savo daugelio modelių DI pokalbių robotą, Browne'as pradeda ieškoti būdų, kaip skatinti tokį elgesį. Dauguma vartotojų DI pokalbių robotus naudoja dalykams, kuriems nereikia, daugiausiai išteklių reikalaujančių modelių, ir, anot jo, galėtų būti nukreipti prie „kvailesnių“ DI, sako jis.

 

Tai atitinka vidutinio „ChatGPT“ vartotojo profilį. „OpenAI“ finansų direktorius spalį teigė, kad trys ketvirtadaliai bendrovės pajamų gaunama iš paprastų klientų, mokančių 20 USD per mėnesį. Tai reiškia, kad tik ketvirtadalis bendrovės pajamų gaunama iš įmonių ir startuolių, mokančių už jos modelių naudojimą savo procesuose ir produktuose.

 

Ir kainų skirtumas tarp pakankamai gero ir pažangiausio dirbtinio intelekto nėra mažas.

 

Pigiausi dirbtinio intelekto modeliai, įskaitant naująjį „OpenAI“ GPT-5 Nano, dabar kainuoja apie 10 centų už milijoną žetonų. Palyginkite tai su visaverčiu „OpenAI“ GPT-5, kuris kainuoja apie 3,44 USD už milijoną žetonų, naudojant pramonės standartinį svertinį naudojimo modelių vidurkį, sako Cottier.

 

Nors tarifų apribojimai ir dar kvailesnis dirbtinis intelektas kurį laiką galėtų padėti kai kuriems iš šių, dirbtinį intelektą naudojančių, startuolių, tai juos įstumia į keblią padėtį. Kainų kilimas atbaidys klientus. O tikrai dideli žaidėjai, turintys savo milžiniškus modelius, gali sau leisti prarasti pinigus, tiesiogiai aptarnaudami savo klientus.

 

Birželio pabaigoje „Google“ kūrėjams pasiūlė savo kodo rašymo įrankį visiškai nemokamai [1].

 

Tai kelia keblų klausimą apie dirbtinio intelekto bumo būklę: kiek ilgai jis gali tęstis, jei milžinai konkuruoja su savo klientais?“ [2]

 

1. 2025 m. birželio pabaigoje „Google“ išleido atvirojo kodo „Gemini CLI“ – nemokamą, terminale veikiantį. dirbtinio intelekto kodavimo agentą. Tai įvyko po to, kai 2025 m. vasarį buvo išleista nemokama „Gemini Code Assist“ pakopa. Šie pasiūlymai suteikia kūrėjams nemokamą prieigą prie dirbtinio intelekto kodavimo įrankių, kuriuos palaiko „Google“ „Gemini“ modeliai.

 

„Gemini CLI“

„Gemini CLI“, išleista 2025 m. birželio 25 d., yra atvirojo kodo komandinės eilutės sąsaja, leidžianti kūrėjams naudoti „Gemini“ tiesiai iš savo terminalo. Terminale veikiantis, dirbtinio intelekto kodavimo agentas yra dirbtinio intelekto įrankis, skirtas padėti kūrėjams atlikti kodavimo užduotis tiesiogiai komandinės eilutės sąsajoje (CLI). Šie agentai integruojasi su terminalo aplinka, leisdami vartotojams su jais sąveikauti, naudojant natūralios kalbos raginimus ir gauti kodo pasiūlymus, atlikti funkcijas, derinti problemas arba atlikti kitas su kūrimu susijusias užduotis, neišeinant iš savo įprasto terminalo darbo eigos.

 

Paskirtis: veikia kaip vietinė programa, palaikanti kodavimą, problemų sprendimą, turinio generavimą ir užduočių valdymą.

 

Modeliai: nemokama versija suteikia prieigą prie „Gemini 2.5 Pro“ modelio su 1 milijono žetonų kontekstiniu langu.

Naudojimas: Pateikia iki 1000 užklausų per dieną ir 60 užklausų per minutę.

 

Prieiga: Ją galima naudoti prisijungus naudojant asmeninę „Google“ paskyrą, kuri suteikia nemokamą „Gemini Code Assist“ licenciją.

 

Nemokama „Gemini Code Assist“

Išleista 2025 m. vasario mėn., „Gemini Code Assist“ siūlo nemokamą lygį individualiems kūrėjams.

 

Paskirtis: Įrankis veikia, kaip dirbtinio intelekto poros programuotojas kūrėjo integruotoje kūrimo aplinkoje (IDE).

Funkcijos: Jis gali generuoti ir užbaigti kodą, paaiškinti ir derinti esamą kodą bei atlikti dirbtinio intelekto valdomas kodo peržiūras.

Aukštos ribos: Nemokamas lygis suteikia iki 180 000 kodo užbaigimų per mėnesį.

Integracijos: Nemokamas IDE plėtinys galimas „Visual Studio Code“ ir „JetBrains“ IDE. Papildomas įrankis „Gemini Code Assist for GitHub“ teikia nemokamas dirbtinio intelekto kodo peržiūras, skirtas užklausoms.

 

Prieiga: Registracijai reikalinga asmeninė „Gmail“ paskyra, nereikia kreditinės kortelės.

 

 

2. EXCHANGE --- Keywords: AI Was Supposed to Get Cheaper. It's More Expensive Than Ever. --- Artificial intelligence is doing more 'thinking' than ever before. Small companies are feeling the pinch. Mims, Christopher.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 30 Aug 2025: B2. 

AI Was Supposed to Get Cheaper. It's More Expensive Than Ever. --- Artificial intelligence is doing more 'thinking' than ever before. Small companies are feeling the pinch.

“As artificial intelligence got smarter, it was supposed to become too cheap to meter. It's proving to be anything but.

 

Developers who buy AI by the barrel, for apps that do things like make software or analyze documents, are discovering their bills are higher than expected -- and growing.

 

What's driving up costs? The latest AI models are doing more "thinking," especially when used for deep research, coding or as AI agents. So while the price of a unit of AI, known as a token, continues to drop, the number of tokens needed to accomplish many tasks is skyrocketing.

 

It's the opposite of what many analysts and experts predicted even a few months ago. That has set off a new debate in the tech world about who the AI winners and losers will be.

 

"The arms race for who can make the smartest thing has resulted in a race for who can make the most expensive thing," says Theo Browne, chief executive of T3 Chat.

 

Browne should know. His service allows people to access dozens of different AI models in one place. He can calculate, across thousands of user queries, his relative costs for the various models.

 

Remember, AI training and AI inference are different. Training those huge models continues to demand ever more costly processing, delivered by those AI supercomputers you've probably heard about. But getting answers out of existing models -- inference -- should be getting cheaper fast.

 

Sure enough, the cost of inference is going down by a factor of 10 every year, says Ben Cottier, a former AI engineer who is now a researcher at Epoch AI, a not-for-profit research organization that has received funding from OpenAI in the past.

 

Despite that drop in cost per token, what's driving up costs for many AI applications is so-called reasoning. Many new forms of AI re-run queries to double-check their answers, fan out to the web to gather extra intel, even write their own little programs to calculate things, all before returning with an answer that can be as short as a sentence. And AI agents will carry out a lengthy series of actions based on user prompts, potentially taking minutes or even hours.

 

As a result, they deliver meaningfully better responses, but can spend a lot more tokens in the process. Also, when you give them a hard problem, they may just keep going until they get the answer, or fail trying.

 

Here are approximate amounts of tokens needed for tasks at different levels, based on a variety of sources:

 

-- Basic chatbot Q&A: 50 to 500 tokens;

 

-- Short document summary: 200 to 6,000 tokens;

 

-- Basic code assistance: 500 to 2,000 tokens;

 

-- Writing complex code: 20,000 to 100,000+ tokens;

 

-- Legal document analysis: 75,000 to 250,000+ tokens;

 

-- Multi-step agent workflow: 100,000 to one million+ tokens.

 

Hence the debate: If new AI systems that use orders of magnitude more tokens just to answer a single request are driving much of the spike in demand for AI infrastructure, who will ultimately foot the bill?

 

Ivan Zhao, CEO of productivity software company Notion, says that two years ago, his business had margins of around 90%, typical of cloud-based software companies. Now, around 10 percentage points of that profit go to the AI companies that underpin Notion's latest offerings.

 

The challenges are similar -- but potentially more dire -- for companies that use AI to write code for developers. These "vibecoding" startups, including Cursor and Replit, have recently adjusted their pricing. Some users of Cursor have, under the new plan, found themselves burning through a month's worth of credits in just a few days. That's led some to complain or switch to competitors.

 

And when Replit updated its pricing model with something it calls "effort-based pricing," in which more complicated requests could cost more, the world's complaint box, Reddit, filled up with posts by users declaring they were abandoning the vibecoding app.

 

Despite protests from a noisy minority of users, "we didn't see any significant churn or slowdown in revenue after updating the pricing model," says Replit CEO Amjad Masad. The company's plan for enterprise customers can still command margins of 80% to 90%, he adds.

 

Some consolidation in the AI industry is inevitable. Hot markets eventually slow down, says Martin Casado, a general partner at venture-capital firm Andreessen Horowitz. But the fact that some AI startups are sacrificing profits in the short term to expand their customer bases isn't evidence that they are at risk, he adds.

 

Casado sits on the boards of several of the AI startups now burning investor cash to rapidly expand, including Cursor. He says some of the companies he sits on the boards of are already pursuing healthy margins. For others, it makes sense to "just go for distribution," he adds. Cursor didn't respond to requests for comment.

 

The big companies creating cutting-edge AI models can, at least for now, afford to collectively spend more than $100 billion a year building out infrastructure to train and deliver AI. That includes well-funded startups OpenAI and Anthropic, as well as companies like Google and Meta that redirect profits in other lines of business to their AI ventures.

 

For all of that investment to pay off, businesses and individuals will eventually have to spend big on these AI-powered services and products. There is an alternative, says Browne: Consumers could just use cheaper, less-powerful models that require fewer resources.

 

For T3, his many-model AI chatbot, Browne is beginning to explore ways to encourage this behavior. Most consumers are using AI chatbots for things that don't require the most resource-intensive models, and could be nudged toward "dumber" AIs, he says.

 

This fits the profile of the average ChatGPT user. OpenAI's chief financial officer said in October that three-quarters of the company's revenue came from regular Joes and Janes paying $20 a month. That means just a quarter of the company's revenue comes from businesses and startups paying to use its models in their own processes and products.

 

And the difference in price between good-enough AI and cutting-edge AI isn't small.

 

The cheapest AI models, including OpenAI's new GPT-5 Nano, now cost around 10 cents per million tokens. Compare that with OpenAI's full-fledged GPT-5, which costs about $3.44 per million tokens, when using an industry-standard weighted average for usage patterns, says Cottier.

 

While rate limits and dumber AI could help some of these AI-using startups for a while, it puts them in a bind. Price hikes will drive customers away. And the really big players, which own their own monster models, can lose money while serving their customers directly.

 

In late June, Google offered its own code-writing tool to developers, completely free of charge [1].

 

Which raises a thorny question about the state of the AI boom: How long can it last if the giants are competing with their own customers?” [2]

 

1. In late June 2025, Google released the open-source Gemini CLI, a free, terminal-based AI coding agent. This followed the release of a free tier for Gemini Code Assist in February 2025. These offerings give developers free access to AI coding tools powered by Google's Gemini models.

Gemini CLI

The Gemini CLI, released on June 25, 2025, is an open-source command-line interface that allows developers to use Gemini directly from their terminal. A terminal-based AI coding agent is an artificial intelligence tool designed to assist developers with coding tasks directly within the command-line interface (CLI). These agents integrate with the terminal environment, allowing users to interact with them using natural language prompts and receive code suggestions, complete features, debug issues, or perform other development-related tasks without leaving their familiar terminal workflow.

 

    Purpose: It functions as a local utility supporting coding, problem-solving, content generation, and task management.

    Models: The free version provides access to the Gemini 2.5 Pro model with a 1 million-token context window.

    Usage: It provides up to 1,000 requests daily and 60 requests per minute.

    Access: It can be used by logging in with a personal Google account, which issues a free Gemini Code Assist license.

 

Free Gemini Code Assist

Released in February 2025, Gemini Code Assist offers a free tier for individual developers.

 

    Purpose: The tool acts as an AI pair programmer within a developer's integrated development environment (IDE).

    Features: It can generate and complete code, explain and debug existing code, and perform AI-powered code reviews.

    High limits: The free tier provides up to 180,000 code completions per month.

    Integrations: The free IDE extension is available for Visual Studio Code and JetBrains IDEs. A companion tool, Gemini Code Assist for GitHub, provides free AI code reviews for pull requests.

    Access: A personal Gmail account is required to sign up, with no credit card necessary.

 

2. EXCHANGE --- Keywords: AI Was Supposed to Get Cheaper. It's More Expensive Than Ever. --- Artificial intelligence is doing more 'thinking' than ever before. Small companies are feeling the pinch. Mims, Christopher.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 30 Aug 2025: B2. 

 

 

2. EXCHANGE --- Keywords: AI Was Supposed to Get Cheaper. It's More Expensive Than Ever. --- Artificial intelligence is doing more 'thinking' than ever before. Small companies are feeling the pinch.Mims, Christopher.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 30 Aug 2025: B2. 

Most Western Europeans live in rented housing. Why?

 

 While housing affordability is a serious and growing problem across Europe, the decision to rent is influenced by a combination of affordability issues, historical trends, cultural norms, and tenant protections.

 

This decision, however, varies significantly between countries.

Western European countries with higher renting rates

Some Western European countries have much higher renting rates than the EU average, pushed down by former socialist Eastern Europeans. In Western countries, renting is a common and culturally accepted form of housing, not just a result of financial constraint.

Country

            Homeownership Rate (2023/2024)

Switzerland     42.6%

Germany    47.6%. The majority of citizens in the biggest EU economy are renting.

Austria 54.3%

Denmark         60.0%. Only 5 mln. people live in Denmark.

Key factors influencing renting in Western Europe

In countries with higher rental rates, a blend of economic and cultural factors is at play:

 

    A strong tradition of renting: In Germany, for example, a culture of renting has existed since the post-World War II period. At the time, rebuilding efforts focused on building rental housing, and Germans became comfortable with renting for life.

    Better tenant protections: Countries like Germany have robust regulations that favor tenants. This includes strict rules on rent increases and difficulty with evictions, which makes long-term renting a secure option.

    Aversion to debt: Some cultures, particularly Germany, have a strong aversion to taking on large, long-term debt like a mortgage.

    High property costs: In many Western European cities, particularly major urban centers, real estate prices are exceptionally high. This can make saving for a down payment difficult, even for high earners. Banks in many European countries also have strict lending rules, requiring large down payments.

    A functioning rental market: Countries with lower homeownership often have a large and well-regulated rental market, with higher-quality rental units available. This makes renting a genuinely appealing long-term option, not just a temporary one.

    Greater mobility: Renting offers flexibility, which is attractive to younger people or those who need to move for work. With a large rental stock, it is easier to relocate than it is for homeowners.

 

A growing affordability crisis

While the premise that most Western Europeans cannot afford to buy is an oversimplification, it is true that a housing affordability crisis is affecting many parts of Europe.

 

    House prices have risen significantly in many EU countries, with average prices rising nearly 50% between 2015 and 2023.

    The most vulnerable are young people, low-income households, and city dwellers who are disproportionately affected by rising rents and have fewer affordable options.

Dauguma Vakarų europiečių gyvena nuomojamuose būstuose. Kodėl?

Nors būsto įperkamumas yra rimta ir auganti problema visoje Europoje, sprendimą nuomotis lemia įperkamumo problemos, istorinės tendencijos, kultūrinės normos ir nuomininkų apsauga.

 

Tačiau šis sprendimas skirtingose ​​šalyse labai skiriasi.

 

Vakarų Europos šalys, kuriose nuomos kainos yra didesnės

Kai kuriose Vakarų Europos šalyse nuomos kainos yra daug didesnės nei ES vidurkis, o jas mažina buvę socialistiniai Rytų Europos gyventojai. Vakarų šalyse nuoma yra įprasta ir kultūriškai priimtina būsto forma, o ne vien finansinių apribojimų rezultatas.

 

Šalis

Būsto nuosavybės rodiklis (2023/2024 m.)

Šveicarija 42,6 %

Vokietija 47,6 %. Dauguma piliečių didžiausioje ES ekonomikoje nuomojasi būstą.

Austrija 54,3 %

Danija 60,0 %. Danijoje gyvena tik 5 mln. žmonių. Pagrindiniai veiksniai, darantys įtaką nuomai Vakarų Europoje

Šalyse, kuriose nuomos kainos yra didesnės, veikia ekonominių ir kultūrinių veiksnių derinys:

 

Stipri nuomos tradicija: Pavyzdžiui, Vokietijoje nuomos kultūra egzistuoja nuo Antrojo pasaulinio karo laikų. Tuo metu atstatymo pastangos buvo sutelktos į nuomojamų būstų statybą, o vokiečiai tapo labiau linkę nuomotis būstą visam gyvenimui.

Geresnė nuomininkų apsauga: Tokiose šalyse kaip Vokietija galioja griežti reglamentai, palankūs nuomininkams. Tai apima griežtas nuomos didinimo taisykles ir sunkumus iškeldinant būstą, todėl ilgalaikė nuoma yra saugi galimybė.

Nenoras įsiskolinti: Kai kurios kultūros, ypač Vokietija, labai nenori prisiimti didelių ilgalaikių skolų, tokių kaip hipoteka.

Didelės nekilnojamojo turto kainos: Daugelyje Vakarų Europos miestų, ypač didžiuosiuose miestuose, nekilnojamojo turto kainos yra itin aukštos. Dėl to gali būti sunku sutaupyti pradiniam įnašui net ir daug uždirbantiems asmenims. Daugelio Europos šalių bankai taip pat taiko griežtas skolinimo taisykles, reikalaudami didelių pradinių įnašų.

Veikianti nuomos rinka: Šalyse, kuriose būstų savininkų skaičius mažesnis, dažnai yra didelė ir gerai reguliuojama nuomos rinka, kurioje yra aukštesnės kokybės nuomojamų būstų. Dėl to nuoma yra tikrai patrauklus ilgalaikis, o ne tik laikinas pasirinkimas.

 

Didesnis mobilumas: nuoma suteikia lankstumo, kuris patrauklus jaunesniems žmonėms arba tiems, kuriems reikia persikelti dėl darbo. Esant dideliam nuomojamų būstų kiekiui, persikelti yra lengviau nei namų savininkams.

 

Didėjanti įperkamumo krizė

Nors teiginys, kad dauguma Vakarų europiečių negali sau leisti pirkti būsto, yra pernelyg supaprastintas, tiesa, kad būsto įperkamumo krizė paveikia daugelį Europos šalių.

 

Daugelyje ES šalių būstų kainos gerokai išaugo – vidutinės kainos nuo 2015 iki 2023 m. išaugo beveik 50 %.

Labiausiai pažeidžiami yra jauni žmonės, mažas pajamas gaunantys namų ūkiai ir miestiečiai, kuriuos neproporcingai paveikia didėjančios nuomos kainos ir kurie turi mažiau įperkamų variantų.