A generatív mesterséges intelligencia néhány év alatt önálló iparággá nőtte ki magát, és a ChatGPT 2022-es megjelenése óta sokáig úgy tűnt, az OpenAI behozhatatlan előnyre tett szert. Ma azonban már egészen más a helyzet: a versenyzők száma gyorsan bővül, a modellek közötti teljesítménykülönbségek folyamatosan csökkennek, az árak pedig lefelé tartanak.
Nem csoda, hogy egyre több szakértő veti fel: a generatív AI, különösen a nagy nyelvi modellek piaca kommoditizálódik. A kérdés már nem csupán az, ki építi a legerősebb modellt, hanem az is, hogy milyen új dimenziókban lehet tartós előnyt szerezni egy olyan piacon, ahol a technológiai alapok egyre inkább egymáshoz közelítenek.
Árverseny az alapszolgáltatásban
A Llama 2 nyílt forráskódúvá válása, a startupok gyors iterációi és a nagyok – köztük a Google, az OpenAI és az Anthropic – folyamatos modellfrissítései együttesen azt eredményezték, hogy az LLM mint alapszolgáltatás egyre kevésbé különbözik szolgáltatónként. Az API-piacon csökkenő tokenárak láthatók, a modellek futtatási költségei is mérséklődnek, és az ügyfelek mind nagyobb választási szabadságot élveznek. Mivel az egyik modell sokszor csak árban vagy marginális teljesítményben tér el a másiktól, a vásárlók hajlamosak az olcsóbb megoldást preferálni, ami lefelé nyomja az árakat. Közben az infrastruktúra költségei továbbra is magasak maradnak, így a szolgáltatók haszonkulcsa gyorsan elolvad.
A minőségi verseny sem kínál már biztos menekülési irányt. A Gemini 3, a GPT-4, a Claude 4.5 és más friss modellek teljesítménye sok benchmarkon összemérhető. A különbségek gyakran néhány százalékra zsugorodnak, és a technológiai ugrások előnyei is egyre rövidebb ideig tartanak, mivel a riválisok gyorsan reagálnak. A csúcskategóriás modellek mezőnye sűrűsödik, így pusztán a nyelvi modell minőségével tartósan kitűnni egyre nehezebb, és egyre inkább olyan technológiai háttérverseny alakul ki, amelyben az ár és a nyers teljesítmény már nem elegendő a dominanciához.
Platformok, ökoszisztémák, integrációk: itt dőlhet el a verseny
Ahogy a felhőszolgáltatások piacán, úgy a generatív AI-ban is egyre inkább az ökoszisztéma és a platformszintű integráció válik a valódi versenytényezővé. A Google például a Gemini 3-at nem csupán önálló termékként kínálja, hanem szinte észrevétlenül beépíti a saját rendszerébe: a felhasználó ugyanazzal a keresővel, e-mail klienssel, dokumentumszerkesztővel vagy mobiloperációs rendszerrel dolgozik, amelybe az AI már alapértelmezetten be van ágyazva. Ugyanez figyelhető meg a Microsoftnál is, ahol a Copilot révén a GPT-4 képességei a Wordtől az Outlookig, az Exceltől a Windows operációs rendszerig mindenhol jelen vannak.
Ez a fajta jelenlét óriási előnyt biztosít. Azok a cégek, amelyek már rendelkeznek milliárdos felhasználói bázissal és kiforrott szoftveres ökoszisztémával, úgy integrálhatják az AI-t a mindennapi workflow-ba, hogy a felhasználónak nem kell új alkalmazást megnyitnia vagy új szokást felvennie. Ezzel szemben az olyan szereplők, mint az OpenAI vagy az Anthropic, hiába készítenek kiváló modelleket, nem rendelkeznek önálló, nagy tömegeket elérő platformmal, így nehezebben tudnak versenyezni a beágyazottság szintjén.
A vállalati oldalon ez még hangsúlyosabbá válik. Az AWS, az Azure és a Google Cloud nemcsak azt tartják fontosnak, hogy jó modelleket kínáljanak, hanem azt is, hogy ezek a modellek könnyen integrálhatók legyenek a vállalatok saját rendszereibe és adataiba. A Bedrock, az Azure OpenAI és a Vertex AI mind olyan eszköztárral működnek, amelyek lehetővé teszik, hogy a cégek a saját infrastruktúrájukon belül, magas biztonsági és megfelelőségi szint mellett használják a legmodernebb nyelvi modelleket. Ez a dimenzió sokkal kevésbé látványos a fogyasztók számára, de üzleti szempontból gyakran döntő.
Adatbiztonság, testreszabás és megbízhatóság: a valódi differenciáló tényezők
A vállalatok számára az AI kiválasztásakor az adatbiztonság kérdése az egyik legkritikusabb tényező. Sok szervezet nem engedheti meg magának, hogy érzékeny belső adatokat külső szolgáltatón keresztül dolgozzon fel, különösen, ha a rendszer az Egyesült Államok vagy más távoli joghatóság alatt működik. Emiatt egyre több cég választ nyílt forrású modelleket, amelyeket házon belül futtathat, teljes kontroll mellett. A nagy szolgáltatók erre reagálva külön vállalati verziókat hoztak létre, amelyek garantálják a tréningből való kizárást, az adatleválasztást és az iparági megfelelést.
A testreszabhatóság szintén fontos versenyelőny. Egy általános nyelvi modell sokféle feladatra alkalmas lehet, de az iparági szereplők számára gyakran az a döntő, hogy a rendszert hozzá lehet-e igazítani a saját szaknyelvükhöz, folyamataikhoz és tudásbázisukhoz. Az olyan cégek, mint a MosaicML (ma már a Databricks része), kifejezetten arra építették az üzleti modelljüket, hogy vállalati adatokkal finomhangolt modelleket készítenek, amelyek jobban megfelelnek a megrendelők igényeinek.
A megbízhatóság és az AI safety területén is nagy különbségek figyelhetők meg. A szabályozók és a nagyvállalatok egyaránt elvárják, hogy az AI rendszerek átláthatóak, auditálhatóak és biztonságosak legyenek, valamint minimálisra csökkentsék a hibás vagy káros outputok kockázatát. Az Anthropic a Constitutional AI szemléletével, az OpenAI a moderációs eszközeivel, a Google pedig a szigorú biztonsági korlátozásaival próbál kiemelkedni. Ezek a különbségek hosszabb távon nagyban befolyásolhatják, hogy mely szolgáltatóban bíznak meg az érzékeny feladatokat végző iparágak.
Hogyan lesz profit a kommoditizált AI-ból?
A generatív AI-piac egyik legizgalmasabb kérdése, hogyan alakíthatnak ki fenntartható üzleti modellt azok a vállalatok, amelyek ma dollár tízmilliárdos értékelés mellett is jelentős veszteségeket termelnek. Az OpenAI például 2025-re jelentős, nagyjából 20 milliárd dolláros bevétellel számol, mégis hatalmas infrastrukturális költségei vannak, és több évtizedre előre lekötött gigantikus felhő- és chipkapacitás-vásárlási kötelezettségei terhelik. Nem véletlen, hogy egyre többször merül fel az AI-buborék lehetősége, és a befektetők joggal kérdezik, mikor válik mindez nyereségessé.
A jövő nyereségessége elsősorban a méretgazdaságosságon múlhat. Sam Altman és más iparági szereplők is hangsúlyozzák, hogy a számítási kapacitás lesz a legnagyobb szűk keresztmetszet, és azok a cégek járnak majd jól, amelyek saját chipekkel, saját adatközpontokkal és hatékony infrastruktúrával rendelkeznek. Ez magyarázza a gigantikus beruházásokat: a Microsofttal közösen épülő Stargate szuperszámítógépet, az OpenAI stratégiai részvételét az AMD-ben, vagy a Google évek óta tartó TPU-fejlesztési programját. Ha sikerül az egy műveletre jutó költséget drasztikusan csökkenteni, akkor az árverseny ellenére is javulhatnak a profitmarzsok.
A bevételi modellek is sokszínűbbé válnak. A jelenlegi API-alapú értékesítés és előfizetési bevételek mellé várhatóan csatlakoznak az AI-alapú hirdetési lehetőségek, a pluginokra vagy alkalmazásokra épülő piacterek, valamint a magasabb díjazású vállalati szolgáltatások. Egyre nagyobb szerepet kapnak a végfelhasználói termékek is: az OpenAI Sora videóalkalmazása, az Atlas böngésző, a Microsoft Copilot megoldásai vagy a Google AI-alapú keresési élményei mind azt mutatják, hogy a modell önmagában talán commodity-jellegű, de az arra épített felhasználói élmény messze nem az.
Igen, az LLM-ek kommoditizálódnak – de ez csak a történet eleje
A nagy nyelvi modellek piaca valóban egyre több kommoditizálódó jegyet mutat. A technológiai alapok sokszereplőssé váltak, az árak csökkennek, a teljesítmények közelednek, és a kereslet egyre inkább az ár/érték arány mentén dől el. Mégsem beszélhetünk ellaposodó versenyről, mert az iparág valójában új dimenziók felé fordul: az ökoszisztéma-integráció, az adatbiztonság, a testreszabhatóság, a megbízhatóság és a számítási infrastruktúra feletti kontroll mind olyan tényezők, amelyek hosszú távon is komoly versenyelőnyt hozhatnak.
A „race to the bottom” nem azt jelenti, hogy mindenki tönkremegy, hanem azt, hogy az üzleti modelleknek alkalmazkodniuk kell egy olyan piachoz, ahol a puszta modell már nem elegendő a sikerhez. Azok a cégek, amelyek platformként működnek vagy képesek saját infrastruktúrát építeni, jobb pozícióban vannak. A többiek számára a specializáció, a partnerségek és a szűkebb piaci niche-ek jelentenek esélyt a tartós fennmaradásra.
A következő évek egyik nagy kérdése az lesz, hogyan fordítják pénzzé a technológiai áttörést azok az AI-vállalatok, amelyek eddig főként a növekedésre fókuszáltak. Egy dolog azonban biztosnak látszik: a generatív AI piacán nem várható lassulás. A folyamatos innováció és a „code red” mentalitás hamarosan az iparág új normájává válhat.
(Források: Venturebeat, Business Insider)
(Címlapkép: Depositphotos)
