Виявилося, що фіксована щомісячна плата, яка сприяла стрімкій популяризації таких потужних штучних інтелектів, як ChatGPT та Claude, насправді не покриває реальних витрат на активних користувачів, як свідчить новий аналіз, опублікований TechSpot. Ця модель ціноутворення, хоч і приваблива для споживачів, створює значні фінансові виклики для розробників цих технологій, ставлячи під сумнів їхню довгострокову прибутковість.
Аналітична компанія SemiAnalysis провела детальне дослідження, тестуючи тарифи OpenAI та Anthropic шляхом виконання тривалих завдань з програмування та агентних сценаріїв до вичерпання тижневих лімітів. Результати дослідження шокували: вартість максимального використання підписок за стандартними API-тарифами значно перевищує суму, яку користувачі сплачують насправді.
Наприклад, передплата ChatGPT Pro 20x вартістю $200 на місяць може обійтися OpenAI до $14 000, якщо користувач задіє її на повну потужність. Аналогічно, для тарифу Claude Max 20x від Anthropic, який має таку ж вартість, потенційні витрати на використання сягають $8 000. Ці цифри чітко ілюструють невідповідність між доходами від підписок та реальними витратами на обслуговування користувачів, що потребують значних обчислювальних ресурсів.
Економічна криза або стратегічні зміни?
Ці дані пояснюють, чому для розробників штучного інтелекту критично важливим є моніторинг рівня фактичного використання підписок. За підрахунками SemiAnalysis, Anthropic досягає точки беззбитковості для своїх тарифів Claude Pro та Claude Max 5x, коли користувачі задіюють близько 20% доступного ліміту. Ситуація з OpenAI є складнішою: компанія починає втрачати кошти на передплатах ChatGPT Plus та ChatGPT Pro 5x, коли рівень використання перевищує 11,4%.
Для найдорожчих тарифів ситуація ще менш сприятлива. Anthropic виходить на беззбитковість при приблизно 10% використання, тоді як OpenAI – лише за 5,7%. Це означає, що навіть не екстремальне навантаження може зробити передплату невигідною для компанії.
Наслідки для ринку ШІ
Підвищення цін або запровадження жорстких обмежень, хоча й здаються логічними кроками, не є простим рішенням. Модель підписки сама по собі стала ключовим фактором стрімкого зростання аудиторії, і будь-які радикальні зміни можуть загальмувати розвиток ринку. Водночас, споживання ресурсів штучного інтелекту постійно зростає, особливо з появою агентних систем, які можуть потребувати в тисячі разів більше токенів, ніж звичайний запит.
Існують показові випадки, коли одна компанія витратила $500 мільйонів за місяць на використання Claude від Anthropic через відсутність встановлених обмежень для співробітників. У відповідь на зростання витрат, такі гіганти, як Microsoft, Meta та Amazon, вже скорочують внутрішні програми, що заохочували активне використання генеративного ШІ.
- Контрольована модель використання: компанії розглядають можливість розподілу завдань між різними моделями ШІ залежно від їх складності. Дорожчі моделі виконуватимуть найскладніші запити, тоді як рутинні завдання передаватимуться дешевшим альтернативам. За даними The Wall Street Journal, такий підхід може зменшити витрати до 95%.
- Використання альтернативних моделей: стартап Lindy вже повністю відмовився від моделей Anthropic на користь DeepSeek V4, яка, за їхніми словами, забезпечує рівень Claude Sonnet за значно нижчою ціною, що дозволяє заощадити мільйони доларів.
- Розробка власних ШІ-систем: деякі компанії йдуть ще далі, створюючи власні ШІ-системи, навчені на внутрішніх даних. Цей підхід вимагає більших початкових інвестицій, але забезпечує жорсткіший контроль витрат і зменшує залежність від сторонніх постачальників.
Експерти прогнозують, що витрати на розгортання моделей середнього рівня зменшуватимуться з часом завдяки розширенню інфраструктури та заміні старих моделей новими. За оцінками SemiAnalysis, штучний інтелект рівня Opus 4.8 у майбутньому можна буде пропонувати за тариф близько $20 на місяць без збитків для компанії. Натомість передові моделі залишаться дорогими в експлуатації та, ймовірно, дедалі частіше монетизуватимуться через API, а не в рамках споживчих підписок.
