Американские компании начали использовать китайские нейросети для снижения издержек на искусственный интеллект. Согласно публикации vc.ru, бизнес выбирает более доступные открытые модели вместо дорогостоящих решений от OpenAI и Anthropic. Этот переход стал ответом на резкий рост операционных расходов при массовом внедрении нейросетей в рабочие процессы.
Новый тренд в индустрии получили название «трифтмаксинг». Он стал прямой противоположностью «токенмаксингу» — стратегии, при которой компании стимулировали сотрудников использовать самые мощные и дорогие модели для решения любых задач. Теперь приоритетом становится экономическая эффективность и оптимизация бюджета.
Как снизить расходы на использование нейросетей в бизнесе? Основной метод заключается в комбинировании разных моделей под конкретные задачи. Для сложных аналитических запросов остаются актуальными системы от OpenAI и Anthropic, тогда как простые и рутинные операции передаются более дешевым китайским аналогам.
Ранее американские корпорации практически полностью игнорировали китайские разработки. Основным препятствием выступали риски, связанные с безопасностью конфиденциальных данных и утечками информации. Однако текущая экономическая ситуация и высокие счета за вычислительные мощности заставили компании искать компромисс между безопасностью и затратами.
Разрыв в стоимости между топовыми решениями и бюджетными альтернативами продолжает увеличиваться. Компании адаптируют свои архитектуры так, чтобы минимальное количество токенов обрабатывалось самыми дорогими моделями. Это позволяет удерживать масштабируемость ИИ-инфраструктуры без катастрофического раздувания бюджета.
Переход на гибридные модели меняет структуру затрат в технологических отделах. Компании переходят от неограниченного использования передовых моделей к строгому распределению ресурсов. Это создает спрос на более эффективные и дешевые инструменты, которые способны выполнять базовые задачи на уровне топовых систем.
Интересуетесь эффективностью ИИ и хотите знать, как оптимизировать затраты? AiGENDA сравнит стоимость подписок на разные нейросети, поможет составить план распределения задач между моделями и рассчитает примерную экономию вашего бюджета. Попробуйте бесплатно.
