ديب سيك يجلب الربيع لرواد تطبيقات الذكاء الاصطناعي

العنوان الأصلي: "ديب سيك يجلب الربيع لرواد تطبيقات الذكاء الاصطناعي"
المؤلف الأصلي: دونغتشا بيتينغ

في 31 يوليو، تم إطلاق النسخة الرسمية من واجهة برمجة التطبيقات ديب سيك V4-فلاش للاختبار العام.

التكلفة هي 1 يوان لكل مليون رمز مدخلات و 2 يوان لكل مليون رمز مخرجات. بعد ضربات التخزين المؤقت، تنخفض التكلفة إلى 0.02 يوان فقط لكل مليون رمز مدخلات. يدعم 1 مليون سياق، أوضاع التفكير، استدعاءات الأدوات، وواجهة برمجة ردود، مع حد أقصى للاتصالات المتزامنة يبلغ 2500 لكل حساب.

ستتبنى ديب سيك أيضًا تسعير الذروة والوادي، مضاعفة الأسعار خلال ساعات الذروة. ومع ذلك، تظل الأسعار منخفضة بشكل مدهش.

وفقًا للحسابات التقريبية التي قدمتها ديب سيك، يستهلك حرف صيني واحد حوالي 0.6 رموز. يمكن لمليون رمز قراءة حوالي 1.67 مليون حرف صيني. بالنظر فقط إلى تكاليف المدخلات، فإن قراءة حوالي 1.67 مليون حرف صيني تكلف فقط يوانًا واحدًا.

على مدار العام الماضي، اعتادت صناعة النماذج الكبيرة على سياقات أطول، وتفكير أكثر تعقيدًا، ووكلاء أكثر قدرة. مع كل تحديث للنموذج، تدور المناقشات غالبًا حول من تجاوز من، ومدى تحسين المعايير، ومدى قربنا من الذكاء العام الاصطناعي.

بالنسبة لرواد تطبيقات الذكاء الاصطناعي، هناك سؤال أكثر إلحاحًا:

كم يكلف تنفيذ مهمة بالفعل؟

تحدد قدرات النموذج ما يمكن أن تفعله المنتجات نظريًا، بينما تحدد أسعار الاستدعاء مدى قدرة الفرق على دمج هذه القدرات في منتجاتهم.

هذا بعد الظهر، أجريت مناقشة مطولة مع ChatGPT حول هذا الموضوع. قلت إن نموذج الأعمال الحالي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي هو في الأساس إعادة بيع الرموز.

حاول عدة مرات مساعدتي في إعادة صياغته بشكل أكثر أناقة، مقترحًا مصطلحات مثل "تجزئة قدرات التفكير" أو "تغليف الخدمة الذكية". أخبرته ألا يزين هذا العمل؛ إعادة البيع هي إعادة بيع، ومجرد أن يبدو قاسيًا لا يعني أنه خطأ.

تبدو تطبيقات الذكاء الاصطناعي كأحدث اتجاه ريادي في السنوات الأخيرة، لكن في الأساس، تعتمد على نموذج عمل قديم:

الشراء، المعالجة، التسعير، ثم بيع السلع.

تبدأ العديد من التغييرات الصناعية غالبًا بانخفاض مفاجئ في أسعار الشراء.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي هي عمل إعادة بيع الرموز

في الماضي، اعتاد الناس على فهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال إطار منتجات الإنترنت أو البرمجيات كخدمة.

بمجرد الانتهاء من تطوير البرمجيات، يمكن توزيعها على ألف شخص أو مليون. إضافة مستخدم جديد ستتسبب بالتأكيد في تكاليف النطاق الترددي، والتخزين، والخدمات، لكن هذه التكاليف عادة ما تتخفف تدريجيًا مع توسع النطاق.

تختلف تطبيقات الذكاء الاصطناعي. في كل مرة يقوم فيها مستخدم بإنشاء صورة، أو كتابة تقرير، أو إكمال قطعة من الشيفرة، أو جعل وكيل ينفذ خطوة إضافية، يجب على شركة التطبيق استدعاء النموذج مرة أخرى. في كل مرة يضغط فيها المستخدم على زر، تتكبد تكاليف جديدة.

لذا، فإن نموذج الأعمال الأساسي لمعظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي البرمجية البحتة بسيط جدًا:

شراء الرموز من شركات النماذج، وتجميع قدرات النماذج العامة في الكتابة، والبرمجة، والتصميم، وخدمة العملاء، والفيديو، أو منتجات الوكلاء، ثم بيعها للمستخدمين من خلال العضويات، والنقاط، ورسوم الدفع عند الاستخدام.

على سبيل المثال، صرحت Poe مباشرة بهدف تسعيرها عند إطلاق واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها: تسعير النقاط الإضافية يعتمد على الأسعار التي تفرضها موردي النماذج الأساسية.

تقوم Poe بتحويل الرسوم المسبقة للنماذج والرموز إلى نقاط داخل المنصة، وتبيعها للمستخدمين مع نقطة دخول موحدة، والدفع، وتبديل النماذج، وواجهات التطوير.

تدعي بعض الشركات أنها لا تبيع الرموز بل تبيع النتائج. تسعير خدمة العملاء الذكية Fin التي صممها شركة برمجيات خدمة العملاء Intercom هو 0.99 دولار لكل نتيجة مكتملة. يمكن احتساب النتيجة عندما يؤكد المستخدم أن المشكلة قد تم حلها، ولا توجد طلبات إضافية للمساعدة البشرية، أو يكمل Fin بنجاح سير العمل.

هذه مجرد تغيير في بطاقة السعر؛ الشحن لكل مقعد، أو لكل مهمة، أو لكل قضية تم حلها بنجاح يغير وحدة التسعير التي يراها المستخدمون. لا تزال شركة التطبيق بحاجة إلى استدعاء النموذج في الخلفية وحساب عدد الرموز المستهلكة لإكمال التسليم.

رسم الرسام من سلالة سونغ الجنوبية لي سونغ لوحة بعنوان "بائع السوق يلعب مع الأطفال". يحمل البائع حمولة من السلع عبر القرى، مع أواني، وأطباق، وإبر، وخيوط، ووجبات خفيفة، وألعاب جميعها معلقة من الحمولة. تعتبر الحمولة الواحدة كمتجر ملائم متنقل، ويكسب البائع المال من خلال اختيار، وتحضير، وتوصيل السلع.

تقوم شركات تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشيء مشابه. تنتج شركات النماذج الذكاء، وتجلب شركات التطبيقات هذا الذكاء إلى سيناريوهات محددة. ما يتم شراؤه على المستوى الأساسي هو الرموز، وما يتم بيعه في النهاية يجب أن يكون تقريرًا، أو تصميمًا، أو فيديو.

تبيع شركات النماذج الذكاء، بينما تبيع شركات التطبيقات الإنجاز.

تعتمد أرباح هذا العمل بشكل أساسي على ثلاثة فروق سعرية.

الأول هو فرق سعر الشراء.

لنفس النموذج، قد لا تكون التكاليف الفعلية متساوية بين الفرق المختلفة. يمكن للشركات ذات الاستخدام العالي التفاوض للحصول على خصومات، ويمكن للفرق ذات القدرات الهندسية القوية استخدام التخزين المؤقت، والمعالجة غير المتزامنة، واستدعاءات الذروة والوادي، وتوجيه النماذج لتقليل التكاليف المتوسطة بشكل أكبر. ما يمكن للآخرين إنجازه مقابل يوان واحد، يمكنك القيام به مقابل خمسين سنتًا، والخمسين سنتًا المتبقية هي الربح.

لتبسيط الأمر، بالنسبة لنفس الشراء، يحصل البعض على أسعار جملة بينما يحصل الآخرون على أسعار سياحية.

الثاني هو فرق سعر الاستخدام.

بعض المستخدمين يشترون العضويات ثم يستغلون الذكاء الاصطناعي مثل الخيول العاملة، بينما يبدأ آخرون بطموحات عالية لكن يتوقفون عن استخدام المنتج بعد نصف شهر. طالما أن متوسط استهلاك مجموعة المستخدمين بالكامل أقل من التقديرات التي تم إجراؤها خلال تصميم الحزمة، فإن الحصة غير المستخدمة ستخلق مساحة ربح.

هذا مشابه لمنطق العضويات السنوية في صالات الألعاب الرياضية وحزم البيانات المحمولة.

ومع ذلك، هناك قضية مهمة يجب ملاحظتها هنا. إذا كان الشراء في الأعلى مرنًا بما فيه الكفاية، فإن انخفاض استخدام المستخدم سيزيد من الأرباح. إذا كانت الشركة قد وقعت بالفعل عقدًا سنويًا ثابتًا، فإن الرموز المتبقية في الحساب ليست ربحًا؛ إنها مجرد مخزون غير مبيع.

تسمى الرموز غير المستخدمة بالودائع، بينما تسمى الرموز غير المباعة بالمخزون الزائد.

الثالث هو فرق سعر المنتج.

لنفس استهلاك عشرة آلاف رمز، تنتج بعض المنتجات نصوصًا فقط تتطلب من المستخدم تعديلها لفترة طويلة؛ بينما أكملت أخرى تنظيم البيانات، وتوليد المحتوى، والتحقق من الحقائق، وضبط التنسيق، والتصدير النهائي. قد تكون التكاليف الأساسية متشابهة، لكن الأسعار التي يرغب المستخدمون في دفعها يمكن أن تكون مختلفة تمامًا.

تعتمد القيمة الحقيقية لتطبيق الذكاء الاصطناعي على هذا. يحدد الشراء ما إذا كان العمل يمكن أن يوجد، بينما يحدد المنتج كم يساوي العمل.

إعادة بيع الرموز هي مجرد الأساس؛ المنتج هو سبب فرق السعر.

يصبح مدراء المنتجات محاسبين أولاً

المشكلة هي أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي تتطلب شراءً مستمرًا، لذا يمكن أن تصبح قضايا المنتج بسهولة قضايا تكلفة.

في دليل المستخدم الرسمي لمانوس، يمكنك بالفعل رؤية كيف تشكل هذه التكاليف المنتج. تقوم مانوس بخصم النقاط من الاشتراكات الشهرية بناءً على تعقيد المهام والموارد المستهلكة. عند طرح أسئلة على الذكاء الاصطناعي، يقترح الرسمي استخدام وضع الدردشة للأسئلة البسيطة وعدم بدء وكيل مستقل بالكامل؛ بالنسبة للمهام المعقدة، من الأفضل التحقق من النتائج الوسيطة لتجنب استمرار الوكيل في التنفيذ في الاتجاه الخاطئ، مما يهدر المزيد من النقاط.

هذه الاقتراحات معقولة بالتأكيد. ومع ذلك، فإنها تكشف أيضًا عن أحد الجوانب الأكثر إزعاجًا لمنتجات الوكلاء: كلما كان النموذج أكثر نشاطًا، كان من الصعب على شركات المنتجات توقع التكاليف.

عندما يجيب روبوت الدردشة مرة واحدة ويتوقف، يكون المحاسبة نسبيًا سهلة. سيقوم الوكيل بتقسيم المهام، والبحث بشكل متكرر، وفتح صفحات الويب، واستدعاء الأدوات، ثم اتخاذ القرار بشأن الخطوة التالية بناءً على النتائج الوسيطة. يصدر المستخدم أمرًا واحدًا فقط، لكن قد يكون هناك عشرات من استدعاءات النموذج في الخلفية.

نتيجة لذلك، تبدأ المنتجات في تعليم المستخدمين كيفية جعل الوكلاء يعملون أقل. الخوف هو أنه بعد حساب لفترة طويلة، سيبدأ المحاسب في السيطرة على المنتج. لم يعد قرار إطلاق ميزة يعتمد بشكل أساسي على احتياجات المستخدم، بل على عدد السنتات التي ستكلفها مهمة واحدة. يمتلك النموذج قدرات أقوى، ومع ذلك تتردد التطبيقات في تسليم هذه القدرات بالكامل للمستخدمين.

تحتاج الشركات بالتأكيد إلى التحكم في التكاليف. لا يمكن لأي شركة ناشئة تحمل تكاليف السماح للمستخدمين باستخدام النماذج الأكثر تكلفة كما لو كانت ماء الصنبور.

تدفع بعض المنتجات نماذج ذات أداء أفضل في حزم مرتفعة السعر، بينما يحصل المستخدمون العاديون على إصدار تم تقييده على عدة مستويات. لا تختفي قدرات النموذج؛ بل يتم تخصيصها لأشخاص مختلفين بعد الانتهاء من المحاسبة.

مع مرور الوقت، تطورت الصناعة إلى عكس محرج للغاية.

يشتري المستخدمون تطبيقات الذكاء الاصطناعي على أمل أن يفهم النموذج قليلاً أكثر، ويفكر خطوة أبعد، ويكمل المزيد من العمل. ومع ذلك، يجب على شركات التطبيقات، لحماية تكاليفها، أن تجعل النموذج يقرأ أقل، ويفكر أقل، ويفعل أقل.

يبيع المنتج الذكاء، ومع ذلك أصبحت أكثر الإجراءات ممارسة للفريق هي تقليص الذكاء.

علاوة على ذلك، عندما ترتفع الأسعار في الأعلى، يجب على شركات التطبيقات تقليل الحصص؛ عندما تحصل المنافسون على تكاليف أقل، ستنخفض رسوم العضوية في السوق على الفور؛ عندما تظهر نماذج جديدة أرخص، يجب إعادة حساب التوجيهات والحزم الأصلية. يبدو أن شركات التطبيقات تتحكم في المنتج، لكن المتغير الأكثر أهمية كان دائمًا في أيدي الموردين.

في العامين الماضيين، لم يكن لدى رواد تطبيقات الذكاء الاصطناعي بالضرورة نقص في الأفكار. ما ينقصهم أكثر هو ذكاء قوي ورخيص بما يكفي يمكن دمجه بثقة في المنتجات.

ديب سيك يقلل من "رسوم الذكاء"

تتمثل قيمة ديب سيك بشكل أساسي في أنه ليس نموذجًا مصممًا فقط لتقليل الأسعار. لديه 1 مليون سياق ويدعم أوضاع التفكير واستدعاءات الأدوات.

عندما تم إصدار النسخة التجريبية في أبريل، ادعت ديب سيك أن قدرات التفكير لديها قريبة من V4-Pro، وتؤدي بشكل مشابه في المهام البسيطة للوكيل. لم تغير النسخة الرسمية التي تم تحديثها في 31 يوليو هيكل النموذج وحجمه، بل أعادت تدريب النموذج بشكل رئيسي، مع تجاوز العديد من درجات مرجعية الوكيل بالفعل النسخة التجريبية V4-Pro.

هذا مهم جدًا.

لقد كانت النماذج الرخيصة موجودة من قبل. المشكلة هي أنه بينما تكون التكلفة منخفضة، لا يمكن أن تكون الجودة دائمًا دون المستوى. ما تحتاجه تطبيقات الذكاء الاصطناعي حقًا هو ذكاء مستقر بسعر وحدة منخفض قدر الإمكان.

على الأقل من المعايير التي أصدرتها ديب سيك لوكيلها والشيفرة، تجاوز V4-فلاش "الخط القابل للاستخدام" لدفعة من المهام عالية التكرار، بأسعار منخفضة بما يكفي لتتمكن الفرق من استدعائها بشكل متكرر.

بالنسبة لمعظم المستخدمين العاديين، من المحتمل أن تكون النماذج الكبيرة قد تجاوزت نقطة حرجة.

لا يهتم الناس العاديون بالمعايير. نادرًا ما ينتبهون إلى ما إذا كان النموذج يتقدم بثلاث نقاط أو خمس نقاط في اختبار معين؛ إنهم يهتمون فقط بما إذا كان بإمكانهم إنجاز مهامهم. عندما يمكن لنموذج قراءة المواد، وإجراء استنتاجات، وضبط الأدوات، وتقديم النتائج، فإن تعزيز قدراته بالتأكيد له قيمة. ومع ذلك، ما إذا كانت هذه القيمة المضافة يمكن أن تبرر عدة أضعاف السعر يحتاج إلى إعادة حساب.

في الماضي، ادعت شركات النماذج التفوق، وبدت الأسعار الأعلى مبررة. لكن الآن، لا holds هذا المنطق؛ نحتاج إلى مناقشة من أين تأتي التكاليف، وما المشكلات التي تحلها القدرات الإضافية، وكم عدد المستخدمين الذين يحتاجون إليها حقًا.

لم تجعل ديب سيك جميع النماذج أرخص؛ بل جعلت النماذج ذات الأسعار المرتفعة شيئًا يحتاج إلى تفسير للمستخدمين.

كانت اختراقات Pinduoduo المبكرة ليست فقط في تسعير المنتجات. لقد أظهرت للمستهلكين لأول مرة أن العديد من الضروريات اليومية يمكن بيعها بأسعار منخفضة جدًا. كانت العلامات التجارية، وتكاليف القنوات، والوسطاء التي كانت تُعتبر من المسلمات بحاجة فجأة إلى تبرير وجودها.

لقد كسرت Pinduoduo الحاجز الذهني لتسعير المنتجات.

ديب سيك تكسر الحاجز الذهني لتسعير الذكاء.

يمكن لرواد الأعمال أخيرًا التركيز على تطوير المنتجات

بالنسبة لصناعة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، فإن أهم شيء للمضي قدمًا هو أن يتمكن رواد الأعمال أخيرًا من تحويل تركيزهم مرة أخرى من الموردين.

في الماضي، كانت النماذج الكبيرة تتحدث بسرعة كبيرة، مما يجعل من السهل على شركات التطبيقات أن تتبعها. اليوم، يدمجون سياقات أطول، وغدًا يتحولون إلى نماذج استنتاج جديدة، وبعد غد يتميزون بقدرات الوكيل على صفحتهم الرئيسية. يبدو أن المنتجات تتطور باستمرار، لكن الاتجاه لا تحدده الشركات بنفسها. أيًا كان ما تطلقه موردي النماذج، تعرض شركات التطبيقات.

هذه حالة نموذجية من ازدهار الموردين وإلهاء الشركات في الأسفل.

الآن، لدى النماذج الأساسية الفرصة لتصبح مواد إنتاج مستقرة نسبيًا. لم تعد الفرق بحاجة إلى الدوران حول تصنيفات النماذج كل يوم، ولا يتعين عليهم اعتبار "دمج النموذج الأحدث" كأهم تقدم في المنتج.

بمجرد أن تستقر النماذج، لم يعد لدى المنتجات أعذار.

يمكن أن يكون النموذج قادرًا على إكمال مهمة هو مجرد نقطة انطلاق. ما تحتاجه المنتجات هو دمج المهام في عمليات حقيقية، والتعامل مع الأذونات، والبيانات، والتعاون، والمراجعة، والفشل، بحيث لا يحتاج المستخدمون إلى تعليم الذكاء الاصطناعي كيفية العمل في كل مرة. قد لا تكون هذه الجوانب جذابة مثل معلمات النموذج ومن الصعب عرضها في المعايير. ومع ذلك، غالبًا ما يعتمد ما إذا كان المستخدمون مستعدون للاستمرار في الدفع في الشهر الثاني على هذه التفاصيل.

تكمن قيمة تطبيقات الذكاء الاصطناعي ليس في تقديم النماذج للمستخدمين ولكن في جعل النماذج تختفي في سير العمل.

عندما لا يحتاج المستخدمون بعد الآن لاختيار النماذج، أو البحث عن المطالبات، أو القلق بشأن عدد جولات الاستنتاج التي تم استدعاؤها خلف مهمة، تكون التطبيقات قد أكملت عملها حقًا.

في هذه المرحلة، لم تعد المنافسة بين شركات التطبيقات تتعلق بمن يحصل على النموذج أولاً؛ بل تتعلق بمن يفهم الوظيفة بشكل أفضل ومن يمكنه تحويل القواعد غير المعلنة للصناعة إلى جزء من المنتج.

يمكن أن تصبح النماذج أقوى بين عشية وضحاها، لكن فهم الصناعة لا يمكن. يمكن الوصول إلى واجهات برمجة التطبيقات من قبل الجميع، لكن طريقة العمل التي يتم قبولها حقًا من قبل المستخدمين يصعب تكرارها.

هذا أيضًا يمنح العديد من الأعمال التي بدت صغيرة جدًا فرصة متجددة للبقاء.

لا يجب أن يبدأ ريادة الأعمال في الذكاء الاصطناعي بالضرورة من "نقطة دخول الجيل التالي"، ولا تحتاج كل شركة إلى إنشاء وكيل خارق يخدم البشرية جمعاء. يمكن أن تحل ببساطة مشكلة في استفسارات التجارة الخارجية، أو تخدم مجموعة من العمليات للمتاجر السلسلة، أو توفر جزءًا من العمل المتكرر لبعض المحترفين.

لا يحتاج السوق إلى أن يكون كبيرًا بما يكفي لاستيعاب الجميع. طالما أن المشكلة محددة بما فيه الكفاية، والتسليم مستقر بما فيه الكفاية، والقيمة التي يتلقاها المستخدمون تتجاوز السعر المدفوع، يمكن أن يبقى هذا العمل.

في الماضي، عندما كانت النماذج باهظة الثمن، كانت الأسواق الصغيرة تكافح لدعم منتج كامل. كان يتعين على الفرق السعي للحصول على مقاييس مستخدمين أكبر، وقيم معاملات أعلى، وسرعات تمويل أسرع لتغطية تكاليف الاستنتاج المتزايدة باستمرار. تم إجبار العديد من المشاريع الريادية على سرد قصة مبالغ فيها قبل أن يجدوا مستخدمين حقيقيين.

الآن، يمكن أن تكون القصة أصغر قليلاً.

يمكن للفرق الصغيرة أن تخدم أولاً مجموعة صغيرة من الأشخاص، وتعالج مهمة واحدة بدقة، ثم تتوسع تدريجيًا للخارج.

هذا يشبه كيف كانت العديد من "المتاجر التي عمرها قرن" تعمل. عندما افتتحت، لم تفكر في السيطرة على الشارع؛ بل ركزت فقط على خدمة بضع طاولات بشكل جيد عند المدخل. إذا كانت الطعام جيدًا والأسعار معقولة، سيعود العملاء، وسيتطور العمل بشكل طبيعي.

تحب صناعة النماذج الكبيرة الحديث عن النطاق، والمعلمات، والألعاب النهائية. في النهاية، يجب أن تعود ريادة الأعمال في التطبيقات إلى هذا المنطق البسيط.

من تخدم، وما المشكلات التي تحلها لهم، ولماذا لا يمكنهم الذهاب إلى مكان آخر؟ هذه الأسئلة الثلاثة، لن تجيب عليها ديب سيك لرواد الأعمال.

إنها ببساطة تسمح للفرق بقضاء وقت أقل في المساومة مع الموردين وتمنح الفرق الصغيرة التي تفتقر إلى القدرة على تدريب نماذج كبيرة أو المؤهلات للوصول إلى أسعار خاصة تذكرة دخول عادلة نسبيًا.

في الماضي، كان النموذج نفسه حاجزًا. في المستقبل، يمكن لأي شخص شراء النماذج؛ يكمن التمييز في كيفية استخدامها. ما هو نادر حقًا سيتحول تدريجيًا نحو المستخدمين، والبيانات، والعمليات، والثقة. سيكون لدى أولئك الأقرب إلى العمل الحقيقي المزيد من الفرص.

بعد أن تقلل ديب سيك من عتبة الذكاء، تتحول تطبيقات الذكاء الاصطناعي أخيرًا من منافسة النماذج إلى عمل المنتج.

كتب تشاو كوا من سلالة هان الغربية في "عن قيمة الحبوب": "قيم الحبوب الخمسة واحتقر الذهب والياقوت."

في السنوات الأخيرة، تشبه النماذج الكبيرة الذهب والياقوت. زادت المعلمات، وارتفعت التصنيفات، وعُرضت تحت الأضواء في مؤتمرات الصحافة، حيث يمكن للجميع رؤية قيمتها، ومع ذلك، نادرًا ما يمكن لأحد دمجها في العمل اليومي.

ما تحتاجه الطبقة التطبيقية هو تحويل الذهب والياقوت إلى حبوب.

لم تطبخ ديب سيك الوجبة لرواد الأعمال؛ بل خفضت فقط سعر الأرز.

أما من يمكنه فتح المطعم، فيعتمد على مهارات كل واحد.

**-**النهاية-