Потворна економіка споживчого ШІ | TechCrunch

Після цього тижня можна сказати, що штучний інтелект споживачів повертається.

Особистий помічник Meta, Muse, і її плюшевий талісман, Jolly, стали несподівано популярними. OpenAI’s Dots, випущений лише вчора, схоже, реалізує ту саму мультяшну ідею персонального помічника. Перспективний помічник Instinct досяг оцінки в 10 мільярдів доларів завдяки потужності агентських доручень, зосереджених на бронюванні поїздок, бронюванні ресторанів і скасуванні підписок.

Синій футляр зробити легко. Agent AI нарешті достатньо надійний, щоб виконувати повсякденні завдання. Компанії все більше продають свої послуги громадськості, і люди отримують від них реальну цінність. Якщо ви інвестор, це дуже схоже на оголошення ChatGPT у 2022 році. Саме тут потужний штучний інтелект відкриває категорії продуктів, які раніше були неможливими. Хто не хоче долучитися до події?

Але є причина, чому Frontier Labs обережно ставиться до споживчого ШІ. Це не тому, що технологія недостатньо хороша. Навіть напрочуд популярні високотехнологічні продукти починають досягати максимальної суми, яку споживачі готові платити, і незрозуміло, чи справді кращі моделі призводять до більш прибуткового споживчого бізнесу. Результатом став галузевий перехід до людської моделі, зосередженої на корпоративних контрактах і вертикальному розширенні.

Якщо такі продукти, як Muse та Instinct, протидіють цій тенденції, це тому, що вони не дуже піклуються про монетизацію. Але основна економіка споживчого штучного інтелекту не покращилася, і тим, хто входить у цей бізнес, з часом доведеться мати справу з ними.

Нам нагадали про ці економічні умови в піврічному звіті про ринкову ситуацію Andreessen Horowitz. У цьому звіті взято цифри зі звіту про дослідження PNC цього літа. Дві діаграми відображають повільне зростання частки споживачів, які платять за послуги ШІ, і повільне зростання суми, яку споживачі платять. Станом на травень 2,2% споживачів платили за ШІ, в середньому витрачаючи 31 долар на місяць.

Андріссен оптимістично дивиться на це, кажучи: «Ще занадто рано приймати та використовувати зрілий ШІ». Є куди рости! Однак на обох графіках темпи зростання виглядають дуже лінійними. Незважаючи на значні вдосконалення моделі, не відбулося істотних змін у кількості клієнтів, готових платити за ШІ, або сумі грошей, яку вони готові заплатити за ШІ. Наприклад, значне підвищення продуктивності від GPT-5.2 до Astra ледве помітне на діаграмах.

Хоча показники на одного споживача менш вражаючі, вони все одно значно нижчі за стандартну точку беззбитковості. Якби ми прийняли Netflix як стандарт для насиченого ринком онлайн-сервісу (325 мільйонів передплатників), його річний дохід у 34 долари на клієнта становитиме лише 11 мільярдів доларів, що становить менше третини операційних витрат OpenAI.

Якщо ви вважаєте, що PNC недооцінює впровадження, аналогічні цифри доступні в Bank of America. У березні компанія виявила, що близько 3% споживачів у США платять за ШІ, що на 40% більше, ніж рік тому. Вересневе опитування Менло дає трохи більш позитивний прогноз, виявивши, що чверть дорослих використовують ШІ щодня, а половина з цих користувачів платить за це.

Проблема споживчого підходу пов’язана з вартістю, а не з доходом. Експлуатація штучного інтелекту надзвичайно дорога, особливо в порівнянні з більш легкими попередніми технологіями, такими як соціальні мережі та хмарні обчислення. Навіть якщо у вас є сотні мільйонів платоспроможних клієнтів, ви не можете гарантувати беззбитковість.

До честі OpenAI, здається, добре адаптувався до цих фактів. Трансформація підприємства, про яку широко повідомлялося, була в основному успішною, з липня кількість бронювань підприємства подвоїлася. Запуск Dots також був спрямований на підприємство, показуючи, як новий персональний агент може принести користь розробникам програмного забезпечення та креативним агентам. Один із давніх способів заробити гроші на популярних, але недорогих споживчих послугах — це розцінювати їх і продавати підприємствам, і OpenAI, схоже, дотримується цієї стратегії.

Важко сказати, що це означає для Muse та Instinct. Muse має потужні можливості персоналізованого націлювання реклами Meta, що дає вам більше можливостей монетизації та більше часу для випуску. Примітно, що Meta вже вивчає корпоративний простір.

Instinct має окремий план, який включає отримання відсотка від покупок, зроблених через агентів, що може призвести до вищих лімітів. Ймовірно, це також дозволить уникнути витрат на навчання прикордонних моделей, що дуже допоможе.

Але потворна економіка споживчого штучного інтелекту серйозно обмежує те, наскільки компанія може рости без залучення корпоративних доходів. Це урок, який вже засвоїли великі лабораторії, і одна з небагатьох речей у галузі, яка, здається, не змінилася.