Kaip „OpenAI“ konkuruos?

AI ginklavimosi lenktynės turi naują frontą – ir OpenAI jaučia karštį

Didžiąją 2023 m. dalį OpenAI atrodė neliečiama. „ChatGPT“ perkopė 100 milijonų vartotojų greičiau nei bet kuri vartotojų programa istorijoje, o įmonės įvertinimas 86 milijardais dolerių padarė neginčijamą generatyvaus AI eros standartą. Tačiau technologijų pramonė turi negailestingą talentą pažeminti savo čempionus, o iki 2025 m. pradžios konkurencinė aplinka pasikeitė taip dramatiškai, kad net aršiausi OpenAI šalininkai uždavė tą patį nepatogų klausimą: kas atsitiks, kai baigsis pirmojo žaidėjo pranašumas?

Atsakymas į šį klausimą yra svarbus ne tik Silicio slėnyje. Šimtai tūkstančių įmonių – nuo ​​individualių verslininkų, naudojančių dirbtinio intelekto įrankius, iki „Fortune 500“ pirkimų komandų – šiuo metu priima sprendimus dėl platformos, kuri apibrėžs jų veiklos infrastruktūrą ateinančiam dešimtmečiui. Supratimas, kaip „OpenAI“ planuoja konkuruoti ir kur tai gali nepasisekti, nebėra tik įdomus technologijų komentaras. Tai strateginis reikalavimas kiekvienam, kuriančiam modernų verslą.

Iššūkiai nebesusilaiko

2024 m. pradžioje „Google“ paleidus „Gemini Ultra“, etalonai papasakojo sudėtingą istoriją. Kai kuriose samprotavimo užduotyse jis pranoko GPT-4. Kitiems jis atsiliko. Tačiau tikrasis signalas buvo ne skaičiuose, o paskirstyme. „Google“ galėtų įterpti savo modelius tiesiai į „Workspace“, „Search“, „Android“ ir „Cloud“ taip, kad „OpenAI“ tiesiog negalėtų pakartoti be partnerystės. Tokia gili platformų integracija yra konkurencinis griovys, leidžiantis įmonės klientus išlaikyti lojalius, nepaisant to, kuris modelis bet kurį antradienį yra techniškai pranašesnis.

Anthropic Claude 3 Opus parodė, kad į saugą orientuotas dirbtinis intelektas taip pat gali būti tikrai pajėgus, pritraukdamas tam tikrą įmonių klientų klasę – sveikatos priežiūros sistemas, teisines įmones, finansų institucijas –, kurioms teisės aktų laikymasis yra toks pat svarbus kaip neapdorotas našumas. Tuo tarpu „Meta“ sprendimas naudoti atvirojo kodo „Llama 3“ iš esmės sutrikdė visos pramonės kainodaros dinamiką. Kai galimą modelį galima nemokamai atsisiųsti ir priglobti, kiekvienas komercinis paslaugų teikėjas turi pagrįsti savo prenumeratos mokesčius ne tik modelio kokybe.

Mistral, Cohere ir vis daugiau specializuotų vertikalių dirbtinio intelekto kompanijų išskiria nišas, kurias dėl bendro OpenAI pozicionavimo sunku apginti. „Fintech“ startuolis nebūtinai nori turėti galingiausią pasaulyje bendrosios paskirties modelį – jis nori modelio, kuris supranta atitikties kalbą, laisvai kalba apie išvestinių finansinių priemonių kainodarą ir puikiai integruojasi į esamą duomenų krūvą.

OpenAI strateginiai posūkiai: į ką įmonė iš tikrųjų stato

OpenAI atsakas į šį konkurencinį spaudimą buvo daugialypis, todėl verta rimtai žiūrėti į kiekvieną kryptį, o ne atmesti įmonę kaip vieno produkto stebuklą, su kuriuo susiduriama neišvengiamai pakeitus prekėmis. Svarbiausias strateginis žingsnis buvo agresyvus postūmis į įmonių sutartis – ypač didelius, daugiamečius sandorius su organizacijomis, norinčiomis mokėti didesnę kainą už pritaikymą, specialią infrastruktūrą ir paslaugų lygio susitarimus, kurių laisvos pakopos produktai negali suteikti.

Bendrovės investicijos į samprotavimo modelius – o1 ir o3 serijas – rodo tyčinį bandymą įgyti aukščiausios kokybės galimybių spektrą. Nors konkurentai siekia lygiaverčių standartinių kalbos užduočių, OpenAI lažinasi, kad sudėtingas daugiapakopis samprotavimas yra tikrai diferencijuota galimybė, pateisinanti aukščiausios kokybės kainodarą. Ankstyvas teisės firmų, naudojančių šiuos modelius sutarčių analizei, ir farmacijos įmonių, taikančių juos vaistų sąveikos tyrimams, pritaikymas leidžia manyti, kad statymas yra bent iš dalies naudingas.

Galbūt svarbiausia, kad „OpenAI“ tyliai kūrė ryšius operatorių lygiu – savo API taip giliai įtraukė į trečiųjų šalių produktus, kad pakeitimo išlaidos tampa pernelyg didelės. Kai jūsų klientams skirtas pokalbių robotas, vidinė žinių valdymo sistema ir kodavimo asistentas veikia ta pačia pagrindine API, perėjimo išlaidos nėra tik techninės – tai organizacinė, institucinė ir labai žmogiška.

Įmonių integravimo problema, apie kurią niekas pakankamai nekalba

Štai konkurencijos dinamika, kurią dauguma DI aprėpties nusveria: kova dėl įmonės AI dominavimo pirmiausia nėra susijusi su tuo, kuris modelis surinko aukščiausius balus pagal MMLU etalonus. Apie tai, kurios AI galimybės sklandžiausiai integruojamos į platformas, kuriose įmonės iš tikrųjų vykdo savo veiklą.

Komplektinio intelekto erą laimės nebūtinai tos, kurios turi galingiausius modelius – jos bus tos, kurių dirbtinio intelekto galimybės yra nematomos, nes jos neatsiejamos nuo darbo eigos, kurią žmonės naudoja kasdien.

Ši įžvalga iš naujo apibrėžia visą konkurencinę aplinką. Vidutinio dydžio logistikos įmonė, turinti 200 darbuotojų, nevertina dirbtinio intelekto pardavėjų atskirai – ji klausia, kurie dirbtinio intelekto įrankiai veikia jos CRM, parko valdymo sistemoje, HR platformoje ir sąskaitų faktūrų išrašymo programinėje įrangoje. Kai dirbtinis intelektas įterpiamas darbo eigos lygiu, o ne siūloma kaip atskira pokalbių sąsaja, jis tampa eksponentiškai lipnesnis.

Platformos, pvz., „Mewayz“, jungiančios daugiau nei 207 verslo modulius – nuo CRM ir darbo užmokesčio iki užsakymo sistemų ir susiejimo į biologinius įrankius – 138 000 naudotojų visame pasaulyje, yra tokia veiklos infrastruktūra, kurioje dirbtinio intelekto galimybės turi veikti. Įmonės, vykdančios savo pardavimo vamzdyną, žmogiškųjų išteklių operacijas ir finansines darbo eigas per vieną modulinę OS, neieško atskiro AI įrankio mokytis. Jie ieško intelekto, kuris natūraliai atsiranda iš jau naudojamų sistemų. Štai kodėl įdomiausias konkurencinis OpenAI klausimas nėra „kuris modelis yra geriausias? – tai „kurios platformos mus įdės ir kokiomis sąlygomis?“

Penki dimensijos, kuriose iš tikrųjų bus sprendžiamas konkursas

Kalbant apie etaloninių karų triukšmą ir pranešimus apie finansavimą, konkurencinė kova dėl AI dominavimo įmonių rinkoje bus sprendžiama pagal penkis konkrečius aspektus:

1. Konteksto langas ir atminties architektūra – verslo darbo eigoms reikalingas AI, kuris įsimena kontekstą seansuose, projektuose ir naudotojuose. Kas išsprendžia nuolatinę, atkuriamą atmintį dideliu mastu, laimi įmonę.
2. Kainodaros modelio naujovės – fiksuoto tarifo prenumeratos užleidžia vietą vartojimu pagrįstai kainodarai, rezultatais pagrįstai kainodarai ir hibridiniams modeliams. OpenAI kainodaros lankstumas lems, kuriuos rinkos segmentus jis gali aptarnauti pelningai.
3. Daugiarūšis gylis – galimybė vienu metu apdoroti dokumentus, vaizdus, garsą ir vaizdo įrašus daugeliui įmonių nėra malonu – tai yra skirtumas tarp įrankio, kuris padeda, ir įrankio, kuris keičia operacijas.
4. Atitiktis ir duomenų rezidencija – Europos įmonėms, veikiančioms pagal BDAR, sveikatos priežiūros organizacijoms, kurioms taikomas HIPAA, ir finansų įstaigoms pagal įvairius reguliavimo režimus reikalingas dirbtinis intelektas, galintis garantuoti, kur yra jų duomenys ir kaip jie yra tvarkomi.
5. Platformos ekosistemos gylis – kaip jau buvo aptarta, pats klampiausias DI yra giliausiai kasdienėse darbo eigose įterptas DI. Kompaniją, kuri sukuria turtingiausią integracijų ekosistemą arba tampa numatytuoju žvalgybos sluoksniu dominuojančiose verslo platformose, bus sunkiausia išstumti.

Keliose iš šių dimensijų OpenAI turi reikšmingų pozicijų, o kitose – rimtų pažeidžiamumų. Jo multimodalinės galimybės su GPT-4o yra tikrai įspūdingos. Jo atitikties infrastruktūra pagerėjo, tačiau atsilieka nuo atsargesnių konkurentų. Jos ekosistema labai priklauso nuo trečiųjų šalių kūrėjų, kurie vis dažniau vertina alternatyvas.

Atvirojo kodo pakaitos simbolis Niekas visiškai neįvertino

Labiausiai neįvertinta konkurencinė grėsmė OpenAI ir visai komercinei AI pramonei yra nuolatinis atvirojo kodo modelių brendimas. „Meta's Llama“ serija, „Mistral“ atviri leidimai ir vis daugiau bendruomenės sukurtų modelių sukūrė tikrą alternatyvą komerciniam AI organizacijoms, turinčioms techninių išteklių.

Kai įmonė gali patikslinti atvirojo kodo modelį naudodama savo patentuotus duomenis, įdiegti jį savo infrastruktūroje ir visiškai išvengti API sąnaudų už žetoną, komercinių API vertės pasiūlymą tampa sunkiau suformuluoti vien dėl galimybių. Komerciniai žaidėjai, įskaitant OpenAI, turi pasiūlyti tai, ko atvirasis šaltinis negali lengvai pakartoti: patikimumo garantijas, saugos filtravimą, nuolatinius atnaujinimus be vidinių ML žinių ir integracijos palaikymą.

Mažoms įmonėms ir individualiems verslininkams, dirbantiems platformose, kurios abstrahuoja AI sudėtingumą, šis skirtumas vos pastebimas. Įmonės savininkui, valdančiam visą savo veiklą per integruotą platformą, pvz., „Mewayz“, nereikia vertinti AI modelių architektūros – jiems reikia savo CRM, kad pateiktų reikiamas įžvalgas, sąskaitų faktūrų išrašymas, kad būtų pažymėtos anomalijas, o planavimo sistema būtų automatiškai optimizuota. AI yra platformos problema. Toks abstrakcijos sluoksnis, kai pagrindinis modelis galutiniam vartotojui nėra svarbus, yra ir geriausias komercinės AI pramonės draugas, ir didžiausias ilgalaikis iššūkis.

Ką tai reiškia įmonėms, šiandien priimančioms DI sprendimus

Jei esate verslo lyderis, bandantis naršyti dirbtinio intelekto aplinkoje, o OpenAI ir jos konkurentai vis dar sprendžia savo pozicijas, galioja keli principai, neatsižvelgiant į tai, kaip rinka galiausiai išsikraus:

• Pirmenybę teikite integracijai, o ne galimybėms – AI, pagerinantis jūsų faktines darbo eigas, lenkia teoriškai pranašesnį modelį, kurio niekada iki galo nesupratote, kaip įdiegti.
• Venkite gilaus vieno tiekėjo blokavimo modelio lygmenyje – kurkite savo procesus pagal rezultatus ir darbo eigą, o ne pagal konkrečias modelio API, kurios gali pakeisti kainas ar prieinamumą.
• Įvertinkite dirbtinį intelektą kaip savo operacinio paketo dalį, o ne atskirai nuo jo – vertingiausias dirbtinio intelekto investicijų kompleksas, kai jie yra įterpti į sistemas, kurias jūsų komanda naudoja kas valandą ir nepasiekiama per atskirą pokalbių sąsają.
• Duomenų tvarkymo skaidrumo reikalavimas – Supratimas, kaip jūsų verslo duomenys naudojami modelių mokymui, kur jie saugomi ir kas gali juos pasiekti, nėra paranoja – tai pagrindinis 2025 m. veiklos patikrinimas.
• Galvokite apie darbo eigą, o ne apie funkcijas – modelis, galintis rašyti kodą, apibendrinti dokumentus ir atsakyti į klausimus, yra įspūdingas. Platforma, kuri naudoja šias galimybes faktiniam sąskaitų faktūrų patvirtinimo procesui automatizuoti, rizikuojančių klientų paskyroms pažymėti ir veiksmingoms žmogiškųjų išteklių įžvalgoms pateikti, yra transformuojanti.

Ilgas žaidimas: konsolidavimas, pavertimas prekėmis ir tai, kas išgyvena

Jei istorija yra koks nors vadovas, dabartinis dirbtinio intelekto modelių ir platformų plitimas ilgainiui sustiprės. Matėme šį modelį debesų kompiuterijoje, CRM programinėje įrangoje ir el. prekybos infrastruktūroje – sprogstamos įvairovės laikotarpis, po kurio susijungė keletas dominuojančių žaidėjų, kurių kiekvienas aptarnauja skirtingus rinkos segmentus su skirtingais vertės pasiūlymais.

Geriausias „OpenAI“ kelias į ilgalaikę konkurencinę sveikatą greičiausiai eina taikant dvi strategijas vienu metu: tapti numatytuoju argumentavimo sluoksniu didžiausių įmonių naudojimo atvejais, kai verta mokėti už pajėgumų įmoką, ir sukurti arba įgyti platformos gylį, kuris sukuria darbo eigos lygio blokavimą. Bendrovė turi kapitalo, talentų ir prekės ženklo pripažinimo, kad galėtų įgyvendinti bet kurią strategiją. Nesvarbu, ar jis gali įvykdyti abu veiksmus pakankamai greitai, prieš konkurentus, turinčius didelę kapitalą, kurie nebepasiveja – tai tikras netikrumas.

138 000 įmonių, naudojančių integruotas veiklos platformas, tokias kaip „Mewayz“, savo kasdieniniam darbui atlikti, konkurencijos dinamika tarp AI teikėjų yra šiek tiek antraeilė. Svarbu tai, kad platformos, nuo kurių jie priklauso, priima protingus sprendimus dėl to, kurias AI galimybes integruoti ir kaip padaryti, kad šios galimybės būtų ne tokios atskiros priemonės, o labiau kaip nematomas intelektas, įtrauktas į kiekvieną darbo eigą. Įkaistant AI karams, daugiausia naudos gaus tos įmonės, kurių veiklos infrastruktūra buvo sukurta taip, kad ji būtų pakankamai modulinė, kad rinkai vystantis būtų galima atnaujinti intelektualinį lygmenį – ir pakankamai lanksti, kad būtų galima jį pakeisti, jei atsirastų kažkas geresnio.

Dažniausiai užduodami klausimai

Kas šiuo metu yra didžiausi OpenAI konkurentai dirbtinio intelekto rinkoje?

OpenAI dabar susiduria su spaudimu iš kelių krypčių. „Google“ atgaivino savo dirbtinio intelekto pastangas su „Gemini“, „Anthropic's Claude“ tapo rimtu konkurentu verslui, o „Meta“ platina atvirojo kodo modelius, kurie visiškai sumažina mokamą API metodą. Vidaus rinkoje startuoliai, tokie kaip „Mistral“ ir „Cohere“, dominuoja nišoje, o tarptautiniu mastu Kinijos laboratorijos pajėgumų atotrūkį užpildė greičiau, nei prognozavo dauguma analitikų.

Kas suteikė OpenAI ankstyvą pranašumą ir ar jis vis dar tvarus?

„OpenAI“ pradėjo veikti pirmą kartą gaminant didelius kalbų modelius – 2022 m. pabaigoje virusinė „ChatGPT“ programa iš tikrųjų sukūrė šią kategoriją. Tačiau pirmųjų programinės įrangos pranašumai greitai nyksta. Kadangi konkurentai dabar atitinka GPT-4 lygio našumą ir dažnai siūlo mažesnes kainas, OpenAI griovys priklauso nuo jos ekosistemos, įmonių santykių ir nuolatinio MTTP greičio – nė vienas iš šių dalykų nėra garantuotas.

Kaip įmonės turėtų reaguoti į tokį greitai kintantį AI aplinką?

Verslo įmonės turėtų vengti tiekėjų užsiblokavimo ir naudoti platformas, skirtas lanksčiai integruoti dirbtinį intelektą. Tokie įrankiai kaip „Mewayz“ – 207 modulių verslo OS, kurią galima įsigyti nuo 19 USD per mėnesį adresu app.mewayz.com – yra sukurti taip, kad būtų prisitaikę prie AI kraštovaizdžio tobulėjimo, suteikdami operatoriams reikiamas darbo eigas, nestatydami viso jų krūvos dėl vieno tiekėjo nuolatinio dominavimo. Lankstumas yra vienintelė patikima apsidraudimo priemonė.

Ar „OpenAI“ gali realiai išlaikyti savo lyderio poziciją ilgą laiką?

Pirmą kartą tikrai galima ginčytis dėl OpenAI lyderystės. Norint jį išlaikyti, reikės daugiau nei išleisti kitą GPT iteraciją – tam reikia įtikinamų kūrėjo įrankių, sandaraus įmonės pasitikėjimo ir patikimo atsako į atvirojo kodo grėsmę. OpenAI turi nepaprastų talentų ir kapitalo, tačiau be pastangų dominavimo era baigėsi. Kitą skyrių lems vykdymas, o ne pagreitis.