Potrivit unei analize CNBC, marile companii din industrie încep să renunțe la ideea folosirii unui singur model pentru toate activitățile și adoptă sisteme inteligente care aleg automat cel mai potrivit model AI pentru fiecare solicitare, transmite Ultimelestiri.md cu referire la playtech.ro.
Nu mai câștigă cel mai mare, ci cel mai eficient
Schimbarea este alimentată de costurile tot mai mari ale inteligenței artificiale. Pentru întrebări simple, firmele preferă modele rapide și ieftine, iar doar sarcinile complexe ajung la sisteme precum ChatGPT sau Claude.
Un exemplu este Perplexity, care folosește noul model chinezesc GLM-5.2 pentru o mare parte dintre operațiuni și apelează la modele mai scumpe doar atunci când este nevoie. Strategia reduce costurile și accelerează răspunsurile. În același timp, modelele open-weight, care pot fi instalate și rulate pe infrastructura proprie a companiilor, devin tot mai populare.
Noi am scris recent despre GLM-5.2, modelul chinezesc care începe să concureze direct ChatGPT și Claude, iar evoluția din ultimele săptămâni arată că acesta nu mai este un simplu experiment, ci un concurent luat în serios de industrie.
OpenAI și Anthropic sunt obligate să schimbe strategia
Specialiștii cred că avantajul modelelor deschise nu este doar prețul. În multe situații, acestea sunt mai rapide și mai eficiente pentru sarcini specifice decât modelele universale uriașe dezvoltate de OpenAI sau Anthropic.
Tot mai multe companii preferă astfel să combine mai multe modele AI într-o singură platformă, alegând automat soluția optimă pentru fiecare cerere. Practic, valoarea nu mai stă doar în modelul de inteligență artificială, ci în modul în care acesta este orchestrat împreună cu alte instrumente și baze de date.
Noi am mai explicat și cum OpenAI și Anthropic atrag investiții uriașe, însă investitorii încep să se întrebe dacă modelele extrem de scumpe își vor mai putea păstra avantajul într-o piață în care alternativele devin tot mai performante.
Pe termen lung, această schimbare ar putea influența inclusiv investițiile în centre de date. Dacă o parte tot mai mare din procesarea AI va putea fi făcută local, pe calculatoarele utilizatorilor sau cu modele open-source, presiunea asupra marilor furnizori de infrastructură s-ar putea reduce. Pentru OpenAI și Anthropic, provocarea nu mai este doar să construiască cel mai inteligent model, ci să demonstreze că acesta merită și costul pe care îl implică.
