AT&T stapt naar verluidt over op open-source kunstmatige-intelligentiemodellen nu de telecomgigant zijn uitgaven aan de AI-technologie van Anthropic wil beperken, zo meldt The Information.

De stap weerspiegelt een bredere verschuiving bij grote bedrijven, die manieren zoeken om de stijgende kosten van het inzetten van geavanceerde kunstmatige intelligentie onder controle te houden. In plaats van volledig afhankelijk te zijn van propriëtaire AI-systemen, verkennen bedrijven in toenemende mate open-source alternatieven die meer flexibiliteit en lagere exploitatiekosten kunnen bieden.

De ontwikkeling werd ook belicht in recente berichtgeving die Cointelegraph deelde, wat onderstreept hoe de concurrentie tussen aanbieders van AI-modellen in toenemende mate grote technologie- en telecommunicatiebedrijven raakt.

AT&T wil AI-kosten verlagen

AT&T heeft zwaar geïnvesteerd in kunstmatige intelligentie, aangezien telecommunicatiebedrijven naar manieren zoeken om de bedrijfsvoering te automatiseren en de klantenservice te verbeteren.

Als een van de grootste mobiele providers van de Verenigde Staten opereert AT&T op een schaal waarop gebruiksgedreven tarieven voor commerciële AI-modellen zich snel kunnen oplopen, over klantenservice, netwerkbeheer en interne tools heen.

Geavanceerde AI-modellen kunnen helpen bij taken zoals klantondersteuning, softwareontwikkeling, data-analyse en interne bedrijfsprocessen.

Het draaien van geavanceerde AI-systemen kan echter kostbaar worden, vooral wanneer bedrijven sterk afhankelijk zijn van commerciële modellen en betalen op basis van gebruik.

Naarmate het gebruik van AI toeneemt, kunnen die kosten een aanzienlijk deel van de technologiebudgetten gaan uitmaken.

De gerapporteerde stap van AT&T richting open-source modellen suggereert dat het bedrijf zoekt naar een kostenefficiëntere aanpak.

Waarom open-source AI aandacht krijgt

Open-source AI-modellen worden voor bedrijven steeds aantrekkelijker.

Anders dan propriëtaire systemen die door één aanbieder worden beheerd, kunnen open-source modellen vaak door bedrijven zelf worden gedownload, aangepast en ingezet, afhankelijk van de licentievoorwaarden van het model.

Dat kan bedrijven meer controle geven over de manier waarop AI-systemen in hun bedrijfsvoering worden geïntegreerd.

Bedrijven kunnen modellen mogelijk ook optimaliseren voor specifieke workloads in plaats van te betalen voor toegang tot grotere propriëtaire systemen.

Voor organisaties die enorme hoeveelheden informatie verwerken, kunnen zelfs bescheiden verlagingen van AI-kosten mogelijk leiden tot aanzienlijke besparingen.

Anthropic krijgt te maken met toenemende concurrentie

Anthropic heeft zich via zijn Claude-platform ontpopt tot een van de vooraanstaande aanbieders van geavanceerde AI-modellen.

De technologie van het bedrijf wordt door bedrijven en ontwikkelaars gebruikt voor programmeren, schrijven, onderzoek, analyse en andere taken.

Anthropic heeft grote investeringen aangetrokken en partnerschappen opgezet met grote technologiebedrijven. Het bedrijf heeft miljarden dollars opgehaald bij investeerders waaronder Google en Amazon, wier cloudactiviteiten ook AI-diensten verkopen aan zakelijke klanten.

De concurrentie op de AI-markt neemt echter toe.

OpenAI, Google, Meta en een groeiend aantal open-source AI-ontwikkelaars concurreren om zakelijke klanten.

De opkomst van capabele open-source modellen kan extra druk zetten op commerciële AI-aanbieders om aan te tonen dat hun systemen voldoende waarde bieden om de kosten te rechtvaardigen.

De economie van kunstmatige intelligentie

De AI-industrie is een fase binnengegaan waarin prestaties voor bedrijven niet langer de enige overweging zijn.

Bedrijven moeten ook evalueren hoeveel het kost om AI op grote schaal te draaien.

Het trainen van geavanceerde modellen vereist aanzienlijke rekenkracht, terwijl het bedienen van miljoenen gebruikers aanzienlijke doorlopende infrastructuurkosten met zich mee kan brengen.

Voor zakelijke klanten kunnen de economische aspecten bijzonder belangrijk worden.

Een bedrijf kan aanvankelijk voor een premium AI-model kiezen vanwege de prestaties, maar later ontdekken dat het gebruik van het systeem door duizenden medewerkers leidt tot een grote terugkerende rekening.

Dat kan bedrijven ertoe aanzetten alternatieven te verkennen.

Open-source modellen bieden meer controle

Een van de grootste troeven van open-source AI is controle.

Bedrijven kunnen modellen mogelijk draaien op hun eigen infrastructuur of via een cloudaanbieder naar keuze.

Ze kunnen bepaalde modellen ook aanpassen om ze beter te laten passen bij specifieke toepassingen.

Deze flexibiliteit kan vooral nuttig zijn voor grote organisaties met aanzienlijke technische middelen.

In plaats van elk AI-verzoek naar een externe aanbieder te sturen, kunnen bedrijven bepaalde workloads mogelijk intern verwerken.

Dat kan de kosten verlagen en organisaties tegelijk meer controle geven over hun gegevens en AI-infrastructuur.

Dataprivacy is een andere factor

Kosten zijn niet noodzakelijk de enige reden waarom bedrijven open-source AI overwegen.

Ook dataprivacy kan een belangrijke rol spelen.

Grote bedrijven verwerken gevoelige informatie, waaronder klantgegevens, financiële informatie en propriëtaire bedrijfsdata.

Het draaien van AI-modellen in gecontroleerde omgevingen kan de noodzaak om gevoelige informatie naar systemen van derden te sturen mogelijk verminderen.

Dat maakt open-source AI niet automatisch veiliger, maar het kan bedrijven meer controle geven over de manier waarop hun gegevens worden verwerkt.

Voor een telecommunicatiebedrijf zoals AT&T zijn gegevensbeheer en beveiliging extra belangrijk.

AI wordt een strategische technologie

Telecommunicatiebedrijven behoren tot de bedrijven met aanzienlijke mogelijkheden om kunstmatige intelligentie in te zetten.

AI kan helpen netwerken te optimaliseren, uitval van apparatuur te voorspellen, klantenservice te automatiseren en de operationele efficiëntie te verbeteren.

Het kan ontwikkelaars die aan steeds complexere softwaresystemen werken ook ondersteunen.

Naarmate deze toepassingen groeien, hebben bedrijven AI-systemen nodig die niet alleen krachtig zijn, maar ook economisch duurzaam.

De beslissing om open-source modellen te verkennen kan daarom een bredere inspanning weerspiegelen om een efficiëntere AI-infrastructuur op te bouwen.

De verschuiving kan druk zetten op AI-prijzen

Als grote ondernemingen meer workloads naar open-source modellen verplaatsen, kunnen commerciële AI-aanbieders te maken krijgen met grotere prijdruk.

Bedrijven zoals Anthropic en OpenAI hebben miljarden dollars geïnvesteerd in de ontwikkeling van geavanceerde modellen.

Hun verdienmodellen zijn afhankelijk van het aantrekken van klanten die bereid zijn te betalen voor toegang tot die systemen.

Als klanten voor bepaalde workloads steeds vaker goedkopere alternatieven kiezen, moeten aanbieders mogelijk reageren met lagere prijzen, betere prestaties of extra zakelijke functies.

Die concurrentie kan uiteindelijk voordelig zijn voor bedrijven die AI toepassen.

Niet elke AI-taak kan worden vervangen

Ondanks de groeiende mogelijkheden van open-source modellen zullen bedrijven propriëtaire AI-systemen waarschijnlijk niet volledig loslaten.

Geavanceerde commerciële modellen kunnen sterke prestaties, betrouwbaarheid en gespecialiseerde zakelijke functies bieden.

Bedrijven kunnen daarom een hybride strategie hanteren.

Ze zouden premium propriëtaire modellen kunnen gebruiken voor complexe taken, terwijl ze voor routinematige of volumineuze workloads op open-source systemen leunen.

Een dergelijke aanpak kan bedrijven in staat stellen prestaties en kosten met elkaar in evenwicht te brengen.

De gerapporteerde strategie van AT&T kan deel uitmaken van die bredere trend.

Concurrentie tussen AI-modellen versnelt

De AI-markt is de afgelopen jaren snel veranderd.

De vroege race richtte zich sterk op het bouwen van almaar krachtiger wordende modellen.

Nu concurreren bedrijven ook op efficiëntie.

Kleinere modellen kunnen soms sterke prestaties leveren tegen aanzienlijk lagere rekenkosten.

Ook open-source ontwikkelaars hebben snelle voortgang geboekt, waardoor ondernemingen meer opties hebben dan voorheen. De vrij beschikbaar gestelde Llama-modellen van Meta behoren tot de bekendste voorbeelden en hebben eraan bijgedragen dat open beschikbare AI een geloofwaardige optie is geworden voor grote organisaties.

Dat betekent dat bedrijven niet langer beperkt zijn tot een keuze tussen een klein aantal grote AI-aanbieders.

Wat het voor Anthropic betekent

Voor Anthropic vertegenwoordigt de gerapporteerde stap van AT&T een deel van de bredere uitdaging waar aanbieders van AI-modellen voor staan.

Zakelijke klanten worden steeds geavanceerder.

Ze beoordelen niet alleen de kwaliteit van modellen, maar ook prijs, latentie, beveiliging, maatwerk en implementatieopties.

Anthropic zal daarom moeten blijven aantonen waarom zijn technologie voldoende waarde biedt om de kosten te rechtvaardigen.

Sterke prestaties alleen zijn mogelijk niet voldoende als bedrijven vergelijkbare resultaten kunnen behalen met goedkopere alternatieven.

Het grotere geheel

De gerapporteerde beslissing van AT&T om zich tot open-source AI-modellen te wenden, benadrukt een grote verschuiving in de industrie van kunstmatige intelligentie.

Nu bedrijven overstappen van experimenteren met AI naar het inzetten ervan in grote delen van hun bedrijfsvoering, worden de economische aspecten van AI steeds belangrijker.

Het verminderen van de afhankelijkheid van dure propriëtaire modellen kan bedrijven helpen die kosten te beheersen en tegelijk meer controle te krijgen over hun technologische infrastructuur.

Voor Anthropic en andere toonaangevende AI-bedrijven laat de ontwikkeling zien dat zakelijke klanten meer keuzemogelijkheden hebben dan ooit.

De toekomst van AI wordt mogelijk niet gedomineerd door één type model of aanbieder.

In plaats daarvan kunnen bedrijven in toenemende mate propriëtaire en open-source systemen combineren, afhankelijk van de specifieke taak, kosten en beveiligingseisen.

Voor AT&T kan de gerapporteerde strategie een manier bieden om het gebruik van AI uit te breiden zonder dat de technologiekosten onbeperkt groeien.

Voor de bredere AI-industrie is het nog een teken dat de volgende fase van de concurrentie niet alleen zal gaan over het bouwen van de slimste modellen. Het zal ook gaan over het betaalbaar, efficiënt en praktisch genoeg maken van die modellen zodat bedrijven ze op enorme schaal kunnen gebruiken.

Schrijver: Ethan Collins

Cryptojournalist

Ethan Collins bericht over ontwikkelingen in de cryptocurrency- en blockchainsector. Zijn werk behandelt marktbewegingen, protocolupdates, regelgevingswijzigingen en opkomende trends in digitale activa. Hij richt zich erop complexe onderwerpen op een heldere en toegankelijke manier te presenteren voor een breed publiek.