Непривлекателната икономика на потребителския ИИ

След тази седмица може да се твърди, че потребителският изкуствен интелект се завръща. 

Личният AI асистент на Meta — Muse — и неговият плюшен талисман Jolly се оказаха изненадващ хит. Dots на OpenAI, пуснат едва вчера, изглежда преследва същата идея за анимационен личен асистент. А набиращият популярност асистент Instinct достигна оценка от 10 милиарда долара благодарение на способността си да изпълнява поръчки като агент, съсредоточен върху резервиране на пътувания, правене на резервации в ресторанти или анулиране на абонаменти. 

Оптимистичният сценарий е лесен за формулиране. Агентният AI най-сетне е станал достатъчно надежден, за да се справя с ежедневни задачи. Компаниите все по-често предлагат тази услуга на обикновените хора, които получават реална стойност от нея. Ако сте инвеститор, това много прилича на старта на ChatGPT през 2022 г. — суровата мощ на AI отваря продуктова категория, която преди не е била възможна. Кой не би искал да участва?

Но има причина водещите лаборатории да подхождат предпазливо към потребителския AI — и тя не е, че технологията не е достатъчно добра. Дори изключително популярните технологични продукти започват да достигат тавана на сумата, която потребителите са готови да плащат, а не е ясно дали по-добрите модели действително водят до по-печеливш потребителски бизнес. В резултат индустрията като цяло се насочи към модела на Anthropic, съсредоточен върху корпоративни договори и разширяване вертикал по вертикал.

Ако продукти като Muse и Instinct вървят срещу тази тенденция, то е защото са по-малко загрижени за монетизацията. Но фундаменталната икономика на потребителския AI не се подобрява и всеки, който навлиза в този бизнес, рано или късно ще трябва да се справи с нея.

Получихме напомняне за тази икономика в полугодишния доклад „Състояние на пазарите“ на Andreessen Horowitz, който използва данни от изследователски доклад на PNC от това лято. В две графики те проследяват бавно нарастващия процент потребители, които плащат за AI услуги, наред с бавно нарастващата сума, която плащат. Към май 2,2% от потребителите са плащали за AI при среден разход от 31 долара месечно.

Andreessen представя това в положителна светлина, заявявайки: „все още сме в много ранен етап що се отнася до широкото възприемане и използване на AI“. Има много място за растеж! Но и в двете графики темпът на растеж изглежда поразително линеен. Дори когато моделите постигат огромни подобрения, няма особено движение нито в броя на клиентите, готови да плащат за AI, нито в сумата, която са готови да плащат. Огромният скок в производителността от GPT-5.2 до Astra например едва се вижда на графиката.

Показателите на потребител са по-малко впечатляващи, но все пак са далеч под стандартната точка на рентабилност. Ако приемем Netflix за стандарт при онлайн услугите, наситили пазара — с 325 милиона абонати — тогава 34 долара на клиент осигуряват едва 11 милиарда долара годишни приходи, по-малко от една трета от оперативните разходи на OpenAI. 

Ако смятате, че PNC подценява степента на възприемане, можете да получите сходни данни от Bank of America. През март компанията установи, че приблизително 3% от потребителите в САЩ са плащали за AI — с 40% повече в сравнение с предходната година. Проучване на Menlo от септември представя малко по-оптимистична картина, като установява, че една четвърт от пълнолетните използват AI ежедневно, а половината от тези потребители плащат за него.

Проблемът с потребителския подход е свързан по-малко с приходите, отколкото с разходите. AI е необичайно скъпа технология за експлоатация, особено в сравнение с по-леките ѝ предшественици като социалните мрежи или облачните изчисления. Дори стотици милиони плащащи клиенти не гарантират, че ще достигнете рентабилност.

В своя защита OpenAI изглежда се е адаптирала добре към тези факти. Широко отразеният завой на компанията към корпоративния сектор до голяма степен е успешен, като корпоративните поръчки според съобщенията са се удвоили от юли насам. Дори пускането на Dots имаше силен корпоративен елемент, показвайки как новият личен агент може да бъде полезен за софтуерни инженери и творчески агенции. Един от утвърдените начини да се печели от популярни, но евтини потребителски услуги, е те да се продават на бизнеса с надценка — и OpenAI изглежда следва този модел.

По-трудно е да се каже какво означава това за Muse и Instinct. Зад Muse стои мощта на персонализираното рекламно таргетиране на Meta, което му дава повече възможности за монетизация и повече време, преди въпросът да стане спешен. Показателно е, че Meta вече проучва корпоративния сегмент.

Instinct има отделен план, който включва получаване на процент от покупките, направени чрез агента, което би могло да повиши тавана. Предполага се, че също така ще може да избегне разходите за обучение на водещ модел, което ще помогне значително.

Но мрачната икономика на потребителския AI поставя твърд таван на това колко голяма може реалистично да стане компанията, ако не се насочи към корпоративни приходи. Това е урок, който големите лаборатории вече са научили, и е едно от малкото неща в индустрията, които изглежда не се променят.