Nội dung bài viết
Microsoft gần đây đã công bố những thay đổi lớn về giá cho GitHub Copilot, những thay đổi mạnh mẽ đến mức một người dùng Reddit cho biết công ty của họ đã bắt đầu gọi nó là Tokenpocalypse.
Trong tập mới nhất của podcast Equity của TechCrunch, Kirsten Korosec, Sean O'Kane và tôi đã thảo luận về những thay đổi đó có thể có ý nghĩa gì đối với hệ sinh thái AI lớn hơn.
Rốt cuộc, khi Anthropic và các công ty AI lớn khác có kế hoạch IPO, dẫn đến những câu hỏi khó xử về lợi nhuận, chúng ta có thể thấy mức giá tăng tương tự đối với các sản phẩm AI khác và nhiều hạn chế sử dụng hơn khi các doanh nghiệp cố gắng kiểm soát chi phí.
“Liệu các phòng thí nghiệm AI này có thể thu gọn chi phí [và] phát triển công nghệ đủ để đáp ứng nhu cầu chi tiêu của khách hàng không?” Sean thắc mắc. Trong khi đó, Kirsten cho rằng điều này cũng phản ánh “mọi thứ đang diễn ra nhanh như thế nào”.
Chỉ trong vài tháng, các công ty bị ám ảnh bởi “tokenmaxxxing”, sau đó quay lưng lại với nó do chi phí cao.
Vì vậy, khi các công ty AI viết hồ sơ IPO của họ, cô ấy hỏi, "Làm thế nào để bạn viết những rủi ro này vào, bởi vì chúng đang phát triển trước mắt chúng ta?" Hãy tiếp tục đọc để xem trước cuộc trò chuyện của chúng tôi, được chỉnh sửa theo độ dài và rõ ràng y.
Anthony Ha: Khi chúng tôi lên kế hoạch cho việc này, Sean, anh đã gọi đây là Tokenpocalypse. Và tôi muốn biết thêm về suy nghĩ của bạn về nó, nhưng đã có một ví dụ về việc Microsoft quyết định với GitHub Copilot rằng họ sẽ bắt đầu tính phí nhiều hơn cho mỗi mã thông báo [thay vì mức giá cố định].
Toàn bộ hệ sinh thái này được trợ cấp rất nhiều bằng tiền của nhà đầu tư. Và những thứ tưởng chừng như không mất phí thực tế lại cực kỳ đắt đỏ.
Và bây giờ chúng ta sắp đi đến điểm mà phần lớn chi phí đó sẽ được chuyển cho người tiêu dùng cuối cùng, cho khách hàng. Điều đó sẽ thay đổi hành vi như thế nào?
Tôi không nghĩ chúng ta biết, nhưng sẽ có rất nhiều đau đớn. Sean O'Kane: Ý tôi là, chúng tôi nghĩ có bao nhiêu yếu tố rủi ro liên quan đến mã thông báo sẽ có trong S-1 của Anthropic?
Đây là một câu hỏi lớn.
Đó là điều mà tôi đã đề cập rất nhiều trong chương trình này và chúng tôi dường như vẫn tiếp tục đề cập đến nó, nơi Uber đã thực hiện đầy đủ trong khoảng thời gian một tháng rưỡi khi nói, "Cậu bé, chúng tôi gần như đã tiêu hết ngân sách cho nội dung này nhanh hơn chúng tôi nghĩ trong năm nay." Và sau đó, “Ồ, có lẽ cái này sẽ hơi đắt một chút, chúng ta cần giới hạn mức này và chúng ta cần hạn chế khả năng chi tiêu của mọi người ở Hoa Kỳ.
ge bên trong công ty. Đó chỉ là một chút đáng lo ngại.
Hãy tưởng tượng nếu bạn thấy điều đó xảy ra quá nhanh ở một công ty như Uber, công ty đang sử dụng công cụ này rất nhiều, và đó chỉ là câu hỏi: Liệu các phòng thí nghiệm AI này có thể thu gọn chi phí đó [và] phát triển công nghệ đủ để đáp ứng nhu cầu chi tiêu của khách hàng không?
Một điều buồn cười khi nghĩ lại là, tôi không nghĩ thực sự có bất kỳ chiến lược nào liên quan đến việc tính phí 20 đô la một tháng [cho ChatGPT Plus] khi ChatGPT mới ra mắt. Nó giống như là, "Hãy đưa ra một con số." Và tất cả chúng ta đều đã tính đến điều đó kể từ đó.
Rõ ràng, mọi người trả nhiều tiền hơn cho những mẫu máy cao cấp hơn, nhưng ngay cả điều đó vẫn không đủ để thu hẹp khoảng cách với chi phí thực sự. Vì vậy, đó rõ ràng là câu hỏi lớn nhất ở đây.
Kirsten: Đối với tôi, tất cả những điều này cho thấy mọi thứ đang diễn ra nhanh chóng như thế nào. Ý tôi là, khi bạn thực sự nghĩ về nó, toàn bộ thứ tokenmaxxxing đã trở thành một thứ, đạt đến đỉnh điểm và bây giờ được nhìn nhận một cách tiêu cực, trong vòng sáu tháng.
Theo quan điểm của bạn, quy mô của điều này, toàn bộ cơ chế định giá, đã được áp dụng trước khi các mô hình kinh doanh thực sự được định hình và củng cố xung quanh các phòng thí nghiệm AI. Và đồng thời, bạn có chính phủ đang cố gắng bắt kịp.
Cũng trong tuần này, Tổng thống Trump đã ký một sắc lệnh hành pháp, đây là một phiên bản thu hẹp nhưng được thiết kế để giúp chính phủ có cơ hội xem xét các mô hình AI mạnh mẽ. Vì vậy, tất cả những điều này đang diễn ra với tốc độ mà tôi không nghĩ mình từng trải qua.
Đó là lý do tại sao tôi thực sự mong đợi một số tuyên bố đăng ký IPO S-1 này, vì [các yếu tố] rủi ro. Làm thế nào để bạn viết những rủi ro này vào, bởi vì chúng đang phát triển trước mắt chúng ta và từng ngày?
Anthony: Uber là một ví dụ thú vị, Sean, vì bạn đã đề cập đến việc chi tiêu cho AI của họ, nhưng họ cũng đã xuất hiện trong các cuộc thảo luận về AI bởi vì đôi khi, những người nghĩ rằng có bong bóng này, họ sẽ chỉ ra rằng những công cụ này cực kỳ kém lợi nhuận như thế nào, những công ty này đang như thế nào, và sau đó mọi người sẽ nhắc đến Uber như một phản ứng.
Mọi người nói về việc Uber thua lỗ như thế nào, nhưng cuối cùng bạn sẽ mở rộng quy mô và thu hẹp khoảng cách đó. Và tôi nghĩ điều đó đúng.
Tuy nhiên, để Uber làm được điều đó, họ phải thực sự chuyển mình thành một công ty theo nhiều cách. Uber lúc đầu là gì và bây giờ là gì, tất cả các lĩnh vực kinh doanh khác nhau mà công ty phải mở rộng sang, những cách khác nhau mà khách hàng và tài xế có thể thực hiện.
đã bị siết chặt, đó là những điều phải xảy ra để có thể trở thành một công ty có lãi. Và tôi nghĩ bạn sẽ phải chứng kiến sự chuyển đổi tương tự đối với nhiều công ty AI này nếu họ muốn tồn tại.
Sean: Có cách nào để các phòng thí nghiệm này có thể siết chặt từng xu như Uber đã ép các tài xế trong nhiều năm qua không? Có thứ gì đó đủ mạnh để họ làm điều đó không?
Tôi không biết. Điều này có vẻ khó hơn, chi phí đơn giản hơn theo nhiều cách, vì vậy sẽ rất thú vị.
Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể kiếm được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập biên tập của chúng tôi.
Gợi ý thực hành:
1. Theo dõi thông báo từ cơ quan địa phương tại California.
2. Kiểm tra nguồn chính thức trước khi chia sẻ lại thông tin.