По сообщениям The Information, AT&T, по имеющимся данным, обращается к моделям искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, поскольку телекоммуникационный гигант стремится сократить расходы на ИИ-технологии Anthropic.

Этот шаг отражает более широкую тенденцию среди крупных компаний, которые ищут способы контролировать растущую стоимость внедрения передового искусственного интеллекта. Вместо того чтобы полностью полагаться на проприетарные системы ИИ, компании всё чаще рассматривают альтернативы с открытым исходным кодом, которые могут обеспечить большую гибкость и более низкие эксплуатационные расходы.

Эта новость также была отмечена в недавней публикации Cointelegraph, что подчёркивает, как конкуренция между поставщиками моделей ИИ всё сильнее влияет на крупные технологические и телекоммуникационные компании.

AT&T стремится снизить расходы на ИИ

AT&T вложила значительные средства в искусственный интеллект, поскольку телекоммуникационные компании ищут способы автоматизировать операции и улучшить обслуживание клиентов.

Являясь одним из крупнейших операторов беспроводной связи в США, AT&T работает в масштабах, при которых платы за использование коммерческих моделей ИИ могут быстро накапливаться в сферах обслуживания клиентов, сетевых операций и внутренних инструментов.

Передовые модели ИИ могут помогать в решении таких задач, как поддержка клиентов, разработка программного обеспечения, анализ данных и внутренние бизнес-операции.

Однако эксплуатация сложных систем ИИ может оказаться дорогостоящей, особенно когда компании сильно зависят от коммерческих моделей и платят в зависимости от объёма использования.

По мере расширения внедрения ИИ эти расходы могут стать значительной частью технологических бюджетов.

Сообщаемый переход AT&T к моделям с открытым исходным кодом свидетельствует о том, что компания ищет более экономически эффективный подход.

Почему ИИ с открытым исходным кодом привлекает всё больше внимания

Модели ИИ с открытым исходным кодом становятся всё более привлекательными для бизнеса.

В отличие от проприетарных систем, контролируемых единственным поставщиком, модели с открытым исходным кодом зачастую могут быть загружены, настроены и развёрнуты самими компаниями в зависимости от условий лицензии модели.

Это может дать компаниям больший контроль над тем, как системы ИИ интегрируются в их деятельность.

Компании также могут оптимизировать модели под конкретные рабочие нагрузки вместо того, чтобы платить за доступ к более крупным проприетарным системам.

Для организаций, обрабатывающих огромные объёмы информации, даже умеренное снижение расходов на ИИ может потенциально обернуться значительной экономией.

Anthropic сталкивается с растущей конкуренцией

Anthropic стала одним из ведущих поставщиков передовых моделей ИИ благодаря своей платформе Claude.

Технологии компании используются бизнесом и разработчиками для программирования, написания текстов, исследований, анализа и других задач.

Anthropic привлекла крупные инвестиции и установила партнёрские отношения с крупными технологическими компаниями. Компания привлекла миллиарды долларов от инвесторов, включая Google и Amazon, чьи облачные бизнесы также продают услуги ИИ корпоративным клиентам.

Однако рынок ИИ становится всё более конкурентным.

OpenAI, Google, Meta и растущее число разработчиков ИИ с открытым исходным кодом борются за корпоративных клиентов.

Появление способных моделей с открытым исходным кодом может оказать дополнительное давление на коммерческих поставщиков ИИ, вынуждая их доказывать, что их системы предлагают достаточную ценность для оправдания своей стоимости.

Экономика искусственного интеллекта

Индустрия ИИ вступила в фазу, когда производительность больше не является единственным соображением для бизнеса.

Компаниям также необходимо оценивать, сколько стоит запуск ИИ в масштабе.

Обучение передовых моделей требует значительных вычислительных ресурсов, а обслуживание миллионов пользователей может генерировать существенные постоянные расходы на инфраструктуру.

Для корпоративных клиентов экономические факторы могут приобретать особое значение.

Компания может поначалу выбрать премиальную модель ИИ из-за её производительности, но позже обнаружить, что использование системы тысячами сотрудников создаёт крупный регулярный счёт.

Это может побудить компании искать альтернативы.

Модели с открытым исходным кодом дают больше контроля

Одно из главных преимуществ ИИ с открытым исходным кодом — контроль.

Компании потенциально могут запускать модели на собственной инфраструктуре или через облачного провайдера по своему выбору.

Они также могут модифицировать определённые модели, чтобы лучше адаптировать их под конкретные приложения.

Такая гибкость может быть особенно полезна для крупных организаций с существенными техническими ресурсами.

Вместо отправки каждого запроса к ИИ внешнему поставщику компании, возможно, смогут обрабатывать определённые рабочие нагрузки внутри.

Это могло бы снизить расходы, а также дать организациям больший контроль над своими данными и ИИ-инфраструктурой.

Конфиденциальность данных — ещё один фактор

Стоимость не обязательно является единственной причиной, по которой компании рассматривают ИИ с открытым исходным кодом.

Конфиденциальность данных также может играть важную роль.

Крупные компании обрабатывают конфиденциальную информацию, включая данные клиентов, финансовые сведения и корпоративные данные, составляющие коммерческую тайну.

Запуск моделей ИИ в контролируемых средах потенциально может снизить необходимость передачи конфиденциальной информации сторонним системам.

Это не делает ИИ с открытым исходным кодом автоматически более безопасным, но может дать компаниям больше контроля над тем, как обрабатываются их данные.

Для телекоммуникационной компании, такой как AT&T, управление данными и безопасность имеют особое значение.

ИИ становится стратегической технологией

Телекоммуникационные компании входят в число бизнесов с значительными возможностями использования искусственного интеллекта.

ИИ может помочь оптимизировать сети, прогнозировать отказы оборудования, автоматизировать обслуживание клиентов и повышать операционную эффективность.

Он также может помогать разработчикам, работающим над всё более сложными программными системами.

По мере расширения этих применений компаниям нужны системы ИИ, которые не только мощные, но и экономически устойчивые.

Поэтому решение изучить модели с открытым исходным кодом может отражать более широкие усилия по созданию более эффективной ИИ-инфраструктуры.

Этот сдвиг может оказать давление на цены на ИИ

Если крупные предприятия начнут переносить больше рабочих нагрузок на модели с открытым исходным кодом, коммерческие поставщики ИИ могут столкнуться с возросшим ценовым давлением.

Такие компании, как Anthropic и OpenAI, вложили миллиарды долларов в разработку передовых моделей.

Их бизнес-модели зависят от привлечения клиентов, готовых платить за доступ к этим системам.

Если клиенты всё чаще будут выбирать более дешёвые альтернативы для определённых рабочих нагрузок, поставщикам, возможно, придётся реагировать более низкими ценами, улучшенной производительностью или дополнительными корпоративными функциями.

Такая конкуренция в конечном итоге может принести пользу компаниям, внедряющим ИИ.

Не всякую задачу ИИ можно заменить

Несмотря на растущие возможности моделей с открытым исходным кодом, компании вряд ли полностью откажутся от проприетарных систем ИИ.

Передовые коммерческие модели могут предложить высокую производительность, надёжность и специализированные корпоративные функции.

Поэтому компании могут принять гибридную стратегию.

Они могли бы использовать премиальные проприетарные модели для сложных задач, полагаясь на системы с открытым исходным кодом для рутинных или объёмных рабочих нагрузок.

Такой подход мог бы позволить компаниям сбалансировать производительность и стоимость.

Сообщаемая стратегия AT&T может быть частью этой более широкой тенденции.

Конкуренция между моделями ИИ ускоряется

Рынок ИИ стремительно изменился за последние несколько лет.

Ранняя гонка была сосредоточена в основном на создании всё более мощных моделей.

Теперь компании также конкурируют в эффективности.

Меньшие модели иногда могут обеспечивать высокую производительность при значительно более низких вычислительных затратах.

Разработчики с открытым исходным кодом также добились быстрого прогресса, предоставив предприятиям больше вариантов, чем раньше. Открыто выпущенные модели Llama от Meta входят в число наиболее заметных примеров, помогая утвердить общедоступный ИИ как надёжный вариант для крупных организаций.

Это означает, что компании больше не ограничены выбором между небольшим числом крупных поставщиков ИИ.

Что это значит для Anthropic

Для Anthropic сообщаемый шаг AT&T отражает часть более широкого вызова, стоящего перед поставщиками моделей ИИ.

Корпоративные клиенты становятся более искушёнными.

Они оценивают не только качество моделей, но и цену, задержку, безопасность, возможности кастомизации и варианты развёртывания.

Поэтому Anthropic необходимо будет продолжать демонстрировать, почему её технологии обеспечивают достаточную ценность для оправдания их стоимости.

Одной высокой производительности может быть недостаточно, если компании могут достичь схожих результатов с помощью более дешёвых альтернатив.

Более широкая картина

Сообщаемое решение AT&T обратиться к моделям ИИ с открытым исходным кодом подчёркивает серьёзный сдвиг в индустрии искусственного интеллекта.

По мере того как компании переходят от экспериментов с ИИ к его развёртыванию в значительных частях своих операций, экономика ИИ приобретает всё большее значение.

Снижение зависимости от дорогих проприетарных моделей могло бы помочь компаниям управлять этими расходами, одновременно получая больший контроль над своей технологической инфраструктурой.

Для Anthropic и других ведущих ИИ-компаний это развитие показывает, что у корпоративных клиентов больше выбора, чем когда-либо.

Будущее ИИ, возможно, не будет определяться доминированием одного типа модели или поставщика.

Вместо этого компании всё чаще могут сочетать проприетарные системы и системы с открытым исходным кодом в зависимости от конкретной задачи, требований к стоимости и безопасности.

Для AT&T сообщаемая стратегия могла бы обеспечить способ расширить внедрение ИИ, не позволяя технологическим расходам расти бесконтрольно.

Для более широкой индустрии ИИ это ещё один признак того, что следующий этап конкуренции будет заключаться не только в создании самых умных моделей. Он также будет заключаться в том, чтобы сделать эти модели достаточно доступными, эффективными и практичными для использования бизнесом в массовых масштабах.

Автор: Ethan Collins

Криптожурналист

Ethan Collins освещает события в сфере криптовалют и блокчейна. Его работы охватывают рыночные движения, обновления протоколов, регуляторные изменения и новые тенденции в области цифровых активов. Он стремится представить сложные темы ясно и доступно для широкой аудитории читателей.