Автор 
Цінова війна у сфері штучного інтелекту розпочалася. Великі корпорації та стартапи, втомлені від стрімко зростаючих витрат на LLM, дедалі частіше переходять на дешевші моделі — зокрема китайські. Це створює серйозний тиск на лідерів галузі OpenAI та Anthropic і загрожує їхнім шансам вийти на прибутковість, пише The Wall Street Journal.
Читайте также: Якраз до відпустки. Колишня керівниця Fitbit представила розумну підвіску, яке відстежує вплив ультрафіолету
Як бізнес скорочує витрати на штучний інтелект на 95%
Нові інструменти оптимізації витрат дозволяють компаніям динамічно перемикатися між різними моделями — сторонніми та власними, побудованими на базі безкоштовних open-source рішень. ШІ-агенти використовують дешеві моделі, зокрема від китайських Alibaba і DeepSeek, для більшості рутинних задач, а до найпотужніших версій ChatGPT і Claude звертаються лише для складних сценаріїв. За словами керівників компаній, які застосовують ці підходи, таке поєднання дозволяє скоротити витрати на ШІ-асистовані задачі до 95%.
«Щойно ми знаходимо щось, що добре працює і подобається програмістам, ми шукаємо способи зробити це економічно ефективним, — каже Ден Робінсон, засновник стартапу Detail, що виявляє баги в коді. — Зараз із боку open-source лабораторій просто безліч можливостей». Робінсон перевів 90% навантаження Detail з Claude та Google Gemini на власні моделі й GLM — сімейство моделей китайської розробки.
Перехід на дешеві моделі вже відображається в статистиці
Зміщення у бік дешевших моделей, схоже, вже впливає на індекс витрат на ШІ. Citadel Securities у своєму звіті цього тижня зазначає, що частка DeepSeek у запитах до LLM на платформі стартапу Vercel зросла з 1% у квітні до 17% у травні.
На OpenRouter — іншому майданчику, що обробляє ШІ-запити, — DeepSeek є найбільш використовуваною компанією з середини травня. За даними OpenRouter, серед їхніх найбільших за витратами клієнтів використання open-source токенів зростає вчетверо швидше, ніж закритих — за період з осені 2025 до весни 2026 року. Понад 500 організацій вже перейшли з пропрієтарних на відкриті моделі.
OpenAI визнає: ціна стала «величезною проблемою»
OpenAI розглядає різке зниження цін, очікуючи аналогічних кроків від Anthropic. Компанія розраховує на конкурентну перевагу завдяки масштабним вкладенням у обчислювальні ресурси, зроблені минулого року за значно нижчими цінами, ніж наразі доступні на ринку. Генеральний директор Сем Альтман на нещодавній корпоративній події визнав, що витрати раптово стали «величезною проблемою».
Цінова війна загрожує поглибити й без того мільярдні збитки обох компаній, які витрачають колосальні суми на обчислювальну інфраструктуру.
Математика заощадження: дешевше за токен ≠ дешевше за задачу
Відкриті моделі коштують значно менше за мільйон токенів — базову одиницю ШІ-обчислень. Нова модель Anthropic Fable 5 коштує у понад 50 разів дорожче, ніж DeepSeek V4 Pro. Втім, провідні пропрієтарні моделі OpenAI, Anthropic і Google залишаються на 4–6 місяців попереду відкритих китайських конкурентів за можливостями, і в ряді випадків можуть виконати складну задачу за меншу кількість токенів — що врівноважує загальну вартість.
Читайте также: Ліна Костенко В Молодості: путь к становлению великой поэтессы
«Компанії дедалі частіше оцінюють моделі за ціною за задачу: скільки коштує виконати задачу від початку до кінця, а не вартістю токенів», — зазначив представник Anthropic.
Стартапи заощаджують мільйони, перейшовши на DeepSeek
Стартап Lindy, який розробляє ШІ-помічника для керівників, два місяці тому почав тестувати DeepSeek V4. Команда з 25 людей перевірила китайську модель на задачах управління поштою та календарем, написання листів і транскрибування нарад. Виявилося, що DeepSeek справляється з цими задачами так само добре, як Anthropic Claude Sonnet, і особливо вправно сортує електронну пошту. При цьому модель у 10 разів дешевша. За словами засновника Фло Кривелло, перехід заощадив компанії мільйони доларів.
Агенти навчились «жадібно» економити
«Наші ШІ-інструменти зараз надзвичайно ощадливі й раціональні, — каже Ендрю Мур, колишній керівник Google Cloud AI, чий стартап Lovelace AI розробляє платформу для підвищення ефективності ШІ-агентів. — Вони точно знають, як отримати результат із найдешевших моделей. А коли стикаються з труднощами — тимчасово переходять на дорожчу, потужнішу модель».
Матан Грінберг, CEO стартапу Factory, який пропонує інструменти автономного кодування, каже, що останніми тижнями його телефон не замовкає: керівники з фінансів, телекомунікацій та інших галузей масово звертаються за допомогою у скороченні витрат на LLM. «Ця цінова війна буде корисною, і ми хочемо допомогти їй розгорнутися», — підсумовує він.
Академічна спільнота поділяє цей оптимізм. «Вам не потрібна модель, яка знає квантову гравітацію, — каже Вішал Місра, проректор з обчислювальних технологій та ШІ Інженерної школи Колумбійського університету. — Відкриті моделі дуже здібні, і можливість брати високу ціну за штучний інтелект буде зменшуватись».
Нагадаємо, не так давно стало відомо, що китайська LLM-модель DeepSeek-R1 генерує небезпечний код, якщо в запитах згадується Тибет або уйгури.
Читайте также: Де Зараз Софія Ротару: Сучасне життя і діяльність легендарної співачки
Підписуйтесь на нас у соцмережах: Telegram | Facebook | LinkedIn