وهم تكلفة نماذج اللغة الكبيرة: كيف أدت التوسعة إلى قتل اشتراك السعر الثابت

راهن العديد من شركات الذكاء الاصطناعي على اتجاه انخفاض تكلفة نماذج اللغة الكبيرة بمقدار 10 أضعاف سنويًا، بافتراض أن الخسائر الأولية ستعوضها هوامش ربح عالية في المستقبل. لكن الواقع مختلف. فبينما تنخفض تكلفة النماذج، تزداد طلب المستخدمين على أفضل النماذج، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في استخدام الحوسبة. وقد زاد طول استجابات النماذج مثل ChatGPT بشكل كبير، مما أدى إلى زيادة أسية في استهلاك الرموز. وهذا يعني أنه حتى مع انخفاض التكاليف، فإن إجمالي الإنفاق يتجاوز بكثير التوقعات. يحلل المقال ثلاث استراتيجيات مضادة: التسعير القائم على الاستخدام من اليوم الأول، وخلق تكاليف تحويل عالية للحصول على هوامش ربح عالية، والاندماج الرأسي للربح من البنية التحتية. ويخلص الكاتب إلى أن التمسك بنموذج الاشتراك بسعر ثابت سيؤدي في النهاية إلى الإفلاس.