Неприглядная экономика потребительского ИИ

После этой недели можно утверждать, что потребительский ИИ возвращается.

Персональный ИИ-ассистент Meta Muse и его плюшеподобный маскот Джолли стали неожиданным хитом. Dots от OpenAI, выпущенный всего вчера, похоже, пытается реализовать ту же идею мультяшного персонального ассистента. А набирающий популярность ассистент Instinct достиг оценки в $10 млрд благодаря своему агентному выполнению поручений — бронированию путешествий, столиков в ресторанах и отмене подписок.

Аргументы в пользу оптимистичного сценария очевидны. Агентный ИИ наконец стал достаточно надёжным, чтобы справляться с повседневными задачами. Компании всё чаще предлагают такие услуги обычным людям, которые получают от них реальную пользу. Если вы инвестор, всё это очень напоминает запуск ChatGPT в 2022 году — необузданная мощь ИИ открывает категорию продуктов, которая раньше была невозможна. Кто не захочет урвать свой кусок?

Но не случайно разработчики передовых моделей стали осторожнее относиться к потребительскому ИИ — и дело не в том, что технологии недостаточно хороши. Даже невероятно популярные технологические продукты начинают упираться в потолок суммы, которую потребители готовы платить, и неясно, действительно ли более совершенные модели ведут к более прибыльному потребительскому бизнесу. В результате вся индустрия сместилась в сторону модели Anthropic, сосредоточившись на корпоративных контрактах и последовательном расширении в отдельных вертикалях.

Если такие продукты, как Muse и Instinct, идут против этой тенденции, то потому, что они меньше озабочены монетизацией. Но базовая экономика потребительского ИИ не становится лучше, и любой, кто выходит на этот рынок, в конечном счёте будет вынужден с ней считаться.

Нам напомнил об этой экономике полугодовой отчёт Andreessen Horowitz о состоянии рынков, составленный на основе данных исследовательского отчёта PNC, опубликованного этим летом. На двух графиках отслеживаются постепенно растущая доля потребителей, платящих за ИИ-сервисы, и постепенно увеличивающаяся сумма их расходов. По состоянию на май 2,2% потребителей платили за ИИ, тратя в среднем $31 в месяц.

Andreessen трактует эти данные позитивно, заявляя: «Когда речь идёт о зрелом внедрении и использовании ИИ, всё ещё очень рано». Пространства для роста много! Но на обоих графиках темпы роста выглядят до неприятного линейными. Даже несмотря на огромные улучшения моделей, число клиентов, готовых платить за ИИ, и сумма, которую они готовы за него платить, почти не меняются. Например, колоссальный скачок производительности от GPT-5.2 к Astra на графике едва заметен.

Показатели в расчёте на одного потребителя менее впечатляющие, но всё равно намного ниже стандартной точки безубыточности. Если взять Netflix за ориентир для насыщенных рынка онлайн-сервисов (325 млн подписчиков), то $34 с клиента принесут лишь $11 млрд годовой выручки — меньше трети от операционных расходов OpenAI.

Если вы считаете, что PNC занижает уровень внедрения, аналогичные цифры можно получить у Bank of America. В марте компания выяснила, что примерно 3% потребителей в США платили за ИИ — на 40% больше, чем годом ранее. Опрос Menlo, проведённый в сентябре, даёт немного более оптимистичную картину: четверть взрослых ежедневно используют ИИ, и половина этих пользователей платит за него.

Проблема потребительского подхода связана не столько с выручкой, сколько с затратами. ИИ — необычайно дорогая в эксплуатации технология, особенно по сравнению с такими менее затратными предшественниками, как социальные сети или облачные вычисления. Даже сотни миллионов платящих клиентов не гарантируют безубыточности.

Нужно отдать должное OpenAI: компания, похоже, хорошо адаптировалась к этим реалиям. Широко освещавшийся переход компании к корпоративному сегменту в целом оказался успешным: по сообщениям, объём корпоративных заказов удвоился с июля. Даже запуск Dots имел сильную корпоративную составляющую: компания показала, чем новый персональный агент может быть полезен разработчикам программного обеспечения и креативным специалистам из агентств. Один из проверенных способов зарабатывать на популярных, но дешёвых потребительских сервисах — продавать их бизнесу с наценкой, и OpenAI, похоже, следует этому сценарию.

Сложнее сказать, что это означает для Muse и Instinct. За Muse стоит мощь персонализированного таргетинга рекламы Meta, что даёт ему больше вариантов монетизации и больше времени, прежде чем этот вопрос станет неотложным. Примечательно, что Meta уже изучает корпоративное направление.

У Instinct есть отдельный план: получать комиссию с покупок, совершённых через агента, что может поднять потолок доходов. Вероятно, компания также сможет избежать затрат на обучение передовой модели, что станет большим преимуществом.

Но суровая экономика потребительского ИИ жёстко ограничивает размеры, которых компания может реалистично достичь без выхода на корпоративную выручку. Крупнейшие лаборатории уже усвоили этот урок, и это одна из немногих вещей в индустрии, которые, похоже, не меняются.