Неприглядная экономическая сторона искусственного интеллекта для потребителей

По итогам этой недели можно сказать, что ИИ для потребителей переживает второе рождение.

Персональный ИИ-помощник Meta под названием Muse и его плюшевый талисман Джолли стали неожиданным хитом. Проект Dots от OpenAI, выпущенный буквально вчера, судя по всему, развивает ту же концепцию мультяшного персонального помощника. А перспективный помощник Instinct достиг оценки в 10 миллиардов долларов благодаря своим способностям выполнять поручения, сосредоточившись на бронировании поездок, столиков в ресторанах или отмене подписок.

Аргументы в пользу роста легко найти. Агентный ИИ наконец стал достаточно надежным, чтобы справляться с повседневными задачами. Компании всё чаще предлагают эту услугу обычным людям, которые получают от неё реальную пользу. Если вы инвестор, это очень напоминает запуск ChatGPT в 2022 году — когда мощь ИИ открыла категорию продуктов, которая раньше была невозможна. Кто бы не хотел принять участие в этом?

Но есть причина, по которой передовые лаборатории стали осторожно относиться к потребительскому ИИ — и дело не в том, что технология недостаточно хороша. Даже потрясающе популярные технологические продукты начинают сталкиваться с пределом того, сколько денег потребители готовы платить, и неясно, действительно ли более совершенные модели приводят к более прибыльному потребительскому бизнесу. Результатом стал общеотраслевой сдвиг в сторону модели Anthropic, ориентированной на корпоративные контракты и вертикальное расширение.

Если такие продукты, как Muse и Instinct, идут вразрез с этой тенденцией, то только потому, что они меньше озабочены монетизацией. Однако экономическая основа потребительского ИИ не улучшается, и любому, кто входит в этот бизнес, рано или поздно придется с этим столкнуться.

Нам напомнили об этих экономических реалиях в полугодовом отчете Andreessen Horowitz «State of Markets», в котором приведены данные из исследовательского отчета PNC, опубликованного этим летом. На двух графиках отслеживается медленно растущая доля потребителей, платящих за услуги ИИ, наряду с медленно растущей суммой их расходов. По состоянию на май 2,2 % потребителей платили за ИИ, при этом средние расходы составляли 31 доллар в месяц.

Andreessen интерпретирует эти данные в позитивном ключе, заявляя: «Еще слишком рано говорить о зрелом внедрении и использовании ИИ». Есть огромный потенциал для роста! Но на обоих графиках темпы роста выглядят чрезвычайно линейными. Даже несмотря на значительные усовершенствования моделей, количество клиентов, готовых платить за ИИ, и суммы, которые они готовы за это платить, практически не меняются. Например, огромный скачок в производительности от GPT-5.2 до Astra едва заметен на графике.

Если вам кажется, что PNC занижает показатели внедрения, то аналогичные цифры можно получить и от Bank of America. В марте компания обнаружила, что примерно 3 % американских потребителей платили за ИИ, что на 40 % больше, чем годом ранее. Опрос Menlo, проведённый в сентябре, даёт несколько более оптимистичную картину: согласно его результатам, четверть взрослых используют ИИ ежедневно, и половина из этих пользователей платят за него.

Проблема с ориентацией на потребителей связана не столько с выручкой, сколько с затратами. ИИ — необычайно дорогая в эксплуатации технология, особенно по сравнению с более «легкими» предшественниками, такими как социальные сети или облачные вычисления. Даже сотни миллионов платных клиентов не гарантируют, что вы выйдете в плюс.

К чести OpenAI, компания, похоже, хорошо адаптировалась к этим реалиям. Широко освещаемый в прессе переориентация компании на корпоративный сектор оказалась в целом успешной: по имеющимся данным, объем заказов от корпоративных клиентов с июля удвоился. Даже запуск Dots имел ярко выраженную корпоративную направленность, демонстрируя, как новый личный агент может быть полезен программистам и креативщикам из рекламных агентств. Один из давно известных способов зарабатывать на популярных, но недорогих потребительских сервисах — продавать их компаниям с наценкой, и OpenAI, похоже, следует этой стратегии.

Трудно сказать, что это означает для Muse и Instinct. За Muse стоит мощная поддержка персонализированной рекламной таргетированной рекламы от Meta, что дает ей больше возможностей для монетизации и больше времени, прежде чем этот вопрос станет неотложным. Примечательно, что Meta уже изучает возможности работы с корпоративным сектором.

У Instinct есть отдельный план, предполагающий получение комиссии с покупок, совершаемых через агента, что может повысить потолок доходов. Предположительно, компания также сможет избежать затрат на обучение передовой модели, что станет большим подспорьем.

Однако неблагоприятная экономика потребительского ИИ устанавливает жесткий предел тому, насколько компания может реально вырасти, не прибегая к доходам от корпоративного сегмента. Этот урок уже усвоили крупные исследовательские лаборатории, и это одна из немногих вещей в отрасли, которая, похоже, не меняется.

Когда вы совершаете покупку по ссылкам в наших статьях, мы можем получить небольшую комиссию. Это не влияет на нашу редакционную независимость.