Корпоративный сектор США меняет подход к расходам на искусственный интеллект, переходя от использования самых крупных и дорогих нейросетей к более дешевым и эффективным системам с открытым исходным кодом, сообщает CNBC. Компании все чаще выбирают гибридные решения, которые автоматически направляют простые задачи в доступные модели, а сложные вычисления делегируют в премиальные продукты от OpenAI или Anthropic.

Генеральный директор Perplexity Аравинд Сринивас отмечает, что «сама по себе модель больше не является продуктом», уступая место системам оркестровки*, которые подбирают оптимальный инструмент для конкретной задачи. По словам генерального партнера Benchmark Питера Фентона, в ближайшие полтора-два года более 90% всех сгенерированных токенов** будет приходиться на открытые модели. «Маржа, генерируемая передовыми компаниями, окажется под давлением, когда клиенты смогут запускать хорошие открытые модели без их наценок», — добавил он. Платформа Ollama, упрощающая работу с такими нейросетями, уже внедрена более чем в 85% компаний из списка Fortune 500.

Ранее конкуренция на рынке искусственного интеллекта сводилась исключительно к созданию самых масштабных систем и достижению высоких результатов в тестах. Однако появление мощных открытых моделей, в том числе от китайских лабораторий Z.ai и DeepSeek, заставило инвесторов усомниться в способности крупнейших разработчиков сохранять ценовую власть. Эксперты полагают, что эта тенденция также может изменить подход к строительству центров обработки данных, поскольку часть рутинных вычислений будет выполняться локально на устройствах пользователей.

*Система оркестровки — это программные инструменты, которые управляют взаимодействием нескольких различных нейросетей, автоматически выбирая наиболее подходящую модель для выполнения конкретного запроса. Они позволяют оптимизировать затраты и скорость работы, переключаясь между дешевыми и мощными алгоритмами в зависимости от сложности задачи.

**Токен — это базовая единица учета информации в языковых моделях, представляющая собой часть слова, целое слово или символ. Объем сгенерированных токенов напрямую определяет стоимость использования нейросети и вычислительную нагрузку на серверы, выступая главным показателем активности работы ИИ.

Подпишись на MP в MAX