Ожидается, что к 2028 году стоимость агентного ИИ вырастет в пять раз
По прогнозам Gartner, к концу 2028 года стоимость рабочих процессов, использующих агентный искусственный интеллект, вырастет более чем в пять раз, поскольку пользователи будут внедрять более сложные приложения этой технологии. Компания Nvidia и другие технологические гиганты продвигают вывод данных и агентный ИИ как следующий этап развития искусственного интеллекта, однако Gartner предупреждает, что стоимость внедрения этих систем будет расти, даже несмотря на удешевление базовых моделей.
Аналитическая фирма изучила зарождающийся мир агентов искусственного интеллекта — систем, предназначенных для самостоятельных действий, направленных на достижение поставленных задач, — и выявила ряд проблем, с которыми они столкнутся. Если оставить в стороне серьёзные вопросы безопасности, то эти программные агенты значительно сложнее чат-ботов.
По мнению аналитиков Gartner, снижение цен на модели побуждает пользователей создавать более сложные рабочие процессы, в которых увеличение потребления токенов может перевесить экономию от снижения цен и привести к росту общих затрат на вывод результатов. Иными словами, токены становятся более экономически эффективными, но эта экономия не успевает за ростом стоимости более совершенных возможностей искусственного интеллекта. По утверждению Gartner, темпы инноваций опережают кривую издержек.
«Жесткие экономические аспекты парадокса вывода наглядно демонстрируются различиями между простым чат-ботом и агентом искусственного интеллекта», — говорит старший аналитик Gartner Уилл Соммер. «В то время как чат-боту необходимо просто прочитать, интерпретировать запрос и быстро ответить вероятностно обоснованным ответом, агент искусственного интеллекта должен постоянно рассуждать, вести переговоры и задавать вопросы».
Эти процессы суммируются: передача задачи модели агентного мышления увеличивает затраты на вывод как минимум в пять раз, а потенциально, по мере усложнения задачи, и значительно больше. Таким образом, чтобы обеспечить возврат инвестиций от использования таких продвинутых инструментов искусственного интеллекта, необходимо либо добиться гораздо более высокой доходности, чем обеспечивают базовые модели, либо лучше оптимизировать логические выводы, маршрутизацию и оркестрацию, предупреждает Gartner. Это может означать, что для выполнения каждой задачи потребуется выбирать наиболее экономически эффективную модель, способную с справиться с этой задачей.
В прошлом месяце сообщалось, что переход некоторых поставщиков искусственного интеллекта от фиксированных подписок к оплате по факту использования не помог. В новой модели рабочие процессы, требующие большого количества токенов, могут привести к непомерным затратам.
Возможно, неудивительно, что ранее в этом году компания Gartner предсказала, что 40% организаций откажутся от использования ИИ-агентов или выведут их из эксплуатации из-за проблем с этой разрекламированной технологией. Аналитики также прогнозировали в прошлом году, что по меньшей мере половина всех проектов в области генеративного искусственного интеллекта превысит свои бюджеты из-за неудачных архитектурных решений и недостатка опыта, а большинство попыток создания собственных моделей будут заброшены.
