В понеделник изпълнителният директор на Decagon Джеси Джан представи провокативна теория, озаглавена „Всички грешат относно изкуствения интелект с отворен код в предприятието“. Той анализира едно от най-значимите противоречия в съвременната ИИ икономика, при което компаниите преминават към по-леки модели, но общите разходи за най-съвременни технологични решения остават непроменени. Според Джан моделите с отворен код не са конкуренти на граничните лаборатории, а представляват втора фаза от жизнения цикъл на една технология.
Първоначално скъпите гранични модели доказват ефективността на даден случай на употреба, който след това се оптимизира чрез алтернативи с отворен код. Въпреки тези трансформации, общите разходи за гранични модели не намаляват значително, тъй като непрекъснато възникват нови предизвикателства. Данните от Vercel AI Gateway потвърждават тази тенденция, като DeepSeek доминира по обем на токените, а моделът GLM-5.2 на Z.ai заема четвърто място.
Въпреки покачването на обемите при моделите с отворен код, разходите за Anthropic остават водещи на платформата Vercel, съставлявайки повече от половината от общия бюджет за ИИ. Подобна закономерност се наблюдава и при OpenRouter, където DeepSeek V4 Flash обработва 5,3 трилиона токена седмично в сравнение с 2 трилиона при Opus 4.8. Въпреки това, Opus поддържа средна цена на токен, която е приблизително 23 пъти по-висока от тази на V4 Flash.
Тази двустепенна икономика показва, че граничните лаборатории не губят позиции, тъй като пазарът на ИИ задачи расте изключително бързо. Както отбелязва Джан, граничните лаборатории запазват водещата роля в откритията, докато отвореният код все повече се фокусира върху производството. В бъдеще се очаква дори по-голямо навлизане на решения като Nemotron на Nvidia, което може допълнително да промени конкурентната среда.
Въпреки че прогнози от септември предполагаха, че фундаменталните лаборатории ще се превърнат в стоков ресурс, граничните доставчици успяват да запазят високата премия в цената на токените. Много случаи на употреба остават толкова сложни, че не могат да бъдат напълно заменени с по-евтини алтернативи. Тази пазарна структура вероятно ще остане стабилна характеристика на икономиката на изкуствения интелект в дългосрочен план.
