All-In AI-nin Növbəti Mərhələsini Şərh Edir: Modellərin Birləşməsi, Dəyər İş Axınlarına Keçir

Orijinal başlıq: Anthropic IPO Riskdə, Meta'nın Muse Pop, Token Qiymətləri Düşür, Açıq Mənbə Pay Qazanır, Uyğunluq Uğursuz Olur
Proqram: All-In Podcast
İştirakçılar: Chamath Palihapitiya, Jason Calacanis, David Sacks, David Friedberg

Redaktorun qeydi: Son iki ildə, AI sənayesinin rəqabəti demək olar ki, bir mərkəzi dəyişkən ətrafında cərəyan edir: kim daha güclü əsas modellərə sahibdir. GPT, Claude, Gemini və daha sonra sürətlə yüksələn DeepSeek, Qwen kimi modellər, benchmark-ları davamlı olaraq yeniləyir və "sərhəd qabiliyyəti" model şirkətlərinin ən vacib qiymətləndirmə əsasına çevrilir. Lakin modellərin iterasiya sürəti artdıqca və çıxarış xərcləri davamlı olaraq azaldıqca, müzakirələr "kimin modeli daha güclüdür"-dən "yaxşı modellər artdıqca, ən güclü modelin dəyəri nə qədərdir"-ə yönəlir. Modellərin qabiliyyəti tədricən nadir bir məhsul olmaqdan daha asan əldə edilə bilən bir əsas qabiliyyətə çevrildikcə, daha vacib bir sual ortaya çıxır: AI sənayesinin həqiqətən uzunmüddətli nadirliyi, modelin özü, yoxsa model üzərində qurulmuş məhsullar, iş axınları və yayım qabiliyyətidir?

Sonuncu All-In Podcast bölümündə, texnologiya sahibkarı Jason Calacanis, Social Capital-in təsisçisi Chamath Palihapitiya, Ohalo CEO-su David Friedberg və Craft Ventures-in həmtəsisçisi David Sacks, son dövrlərdə intensiv model buraxılışları, açıq çəki modellərinin genişlənməsi, Token qiymətlərinin düşməsi və Anthropic, OpenAI kimi sərhəd model şirkətlərinin biznes modelləri ətrafında müzakirə apardılar. "Növbəti nəsil modellər nə qədər performans artırdı"-dan daha çox, bu müzakirənin diqqətəlayiq tərəfi, model qabiliyyətinin sürətli yayılmasından sonra AI sənayesinin mənfəət hovuzunun haraya köçəcəyi sualını cavablandırmağa çalışmasıdır.

All-In Podcast-in dörd aparıcısı AI modellərinin ticarətə çıxarılması, açıq çəki modelləri və sərhəd modellərin biznes modelləri ətrafında müzakirə aparır.

Bu müzakirədə, bir neçə aparıcı əslində "modellər getdikcə güclənir" fikrini daha dərin struktur suallarına ayırdılar: Modellər arasındakı performans fərqi azaldıqca, şirkətlər niyə hələ də sərhəd modellərə yüksək qiymət ödəməlidir? Açıq çəki modelləri gündəlik iş yükünün daha çoxunu yerinə yetirə bildikdə, Token özü ticarətə çıxırmı? Və "beyin" getdikcə ucuzlaşdıqca, dəyər Agentlərə, şirkət iş axınlarına və spesifik tətbiqlərə yenidən mərkəzləşəcəkmi?

Birincisi, model rəqabəti qabiliyyət nadirliyindən xərclərin səmərəliliyinə keçid edir. Keçmişdə, ən müasir modellərlə ikinci pillə arasında əhəmiyyətli qabiliyyət fərqi var idi, şirkətlər daha yüksək dəqiqlik, daha güclü çıxarış və daha sabit çıxış əldə etmək üçün əhəmiyyətli bir qiymət ödəməyə hazır idilər. İndi dəyişiklik, modellərin buraxılışlarının getdikcə sıxlaşması, açıq çəki modellərinin performansının bağlanmış sərhəd modellərə yaxınlaşmasıdır, eyni zamanda API istehsalçıları da qiymətləri aşağı salır. Bu, çox sayda ekstremal qabiliyyət tələb etməyən tapşırıqlar üçün "ən yaxşı"-nın artıq bir tələb olmadan, hesablana bilən bir sərmayə-qayıtma seçiminə çevrildiyini göstərir. Model performansı hələ də vacibdir, lakin qiymət və performans arasındakı nisbət, sadəcə benchmark reytinqlərindən daha vacib olmağa başlayır.

İkincisi, Token yüksək marjlı məhsuldan standartlaşdırılmış əsas sərmayəyə çevrilə bilər. Keçmişdə AI-nin kommersiyalaşması ilə bağlı məntiq nisbətən birbaşa idi: model şirkətləri intellekt təqdim edir, inkişaf etdiricilər Token alır, sonra xaricdə tətbiq şəklində paketləyir. Lakin eyni tip tapşırıqlar bir çox model arasında köçürülə biləndə və qiymət fərqləri bir neçə dəfə, hətta onlarla dəfə artdıqda, şirkətlər təbii olaraq müxtəlif tapşırıqları müxtəlif xərclər səviyyəsində modellərə ayıracaqlar. Sadə xülasələr, müştəri xidməti, daxili proseslər və adi kod tapşırıqları ucuz modellərə verilə bilər, yalnız elmi tədqiqat, mürəkkəb mühəndislik, yüksək dəyərli maliyyə qərarları kimi az sayda tapşırıq ən güclü modelləri çağırmağa davam edəcək. Burada əslində qarşıya qoyulan sual, sərhəd modellərin dəyəri olub-olmaması deyil, əslində nə qədər gəlir sərhəd qabiliyyətinə bağlı olmalıdır.

Üçüncüsü, model şirkətlərinin rəqabət sərhədləri yuxarıya doğru hərəkət etməyə məcbur edilir. Chamath əsas modelləri "beyin" ilə müqayisə edir, model ətrafında qurulan alət çağırışları, brauzer, yaddaş, icazə və tapşırıq planlaşdırma sistemlərini isə harness adlandırır. Bu fərq vacibdir: "beyin" arasındakı fərqlər azaldıqca, məhsul təcrübəsini müəyyən edən şey, bəlkə də, modelin özü deyil, onun "ayaqları" olub-olmaması, həqiqətən tapşırıqları yerinə yetirə bilib-bilməməsidir. Meta Muse kimi Agent məhsulları buna görə də başqa bir mənaya malikdir - istifadəçilər arxada hansı modeli çağırdığını düşünmür, əksinə, onun e-poçulları düzəldib-düzəltmədiyini, uçuş bileti sifariş edib-etmədiyini, sənədləri emal edib-etmədiyini və işləri tamamlayıb-tamamlamadığını düşünür. Əsas modellər nə qədər ucuz olursa, bu cür məhsulların iqtisadiyyatı daha asan baş verir.

Dördüncüsü, sərhəd modellərin biznes modelləri buna görə də iki uçlu bir hala gələ bilər. Bir tərəfdə açıq çəki modelləri və aşağı xərcli modellər tərəfindən dəstəklənən, lakin yüksək qiymətə həssas olan geniş intellekt; digər tərəfdə isə daha az sayda, lakin yüksək qiymət ödəməyə hazır olan Frontier Intelligence, məsələn, mürəkkəb tədqiqat, riyaziyyat, mühəndislik, biotexnologiya və yüksək rəqabətli peşəkar ssenarilər. OpenAI, Anthropic kimi şirkətlərin əsas məsələsi artıq yalnız "modeli daha da inkişaf etdirə biləcəkmi" deyil, həm də ən müasir modellərin yaratdığı əlavə dəyərin daha yüksək təlim, çıxarış və kapital xərclərini uzun müddət əhatə etməyə kifayət edəcəyini sübut edə bilməkdir.

Əgər bu müzakirəni bir qərara sıxışdırsaq, o belədir: AI-nin əsas ziddiyyəti "intellekt kifayət qədər güclüdürmü"-dən "intellektin necə qiymətləndirilməsi, bölüşdürülməsi və məhsula çevrilməsi"-yə doğru dəyişir.

Bu mənada, müzakirə olunan obyekt yalnız OpenAI, Anthropic və ya yeni bir model deyil, AI sənayesinin dəyər zəncirinin yenidən qiymətləndirilməsidir: model özü daha asan əldə edilə biləndə, həqiqətən nadir olan aktivlər, bəlkə də, istifadəçilər, ssenarilər, iş axınları və intellekti real dəyərə çevirmək qabiliyyətidir.

Aşağıda orijinal məzmun (oxumaq üçün anlaşıqlı olması üçün orijinal məzmun bir qədər tənzimlənmişdir):

TL; DR

AI model rəqabəti "kim daha güclüdür"-dən "kim daha ucuz şəkildə kifayət qədər səviyyəyə çatır"-a keçir, mahiyyət etibarilə model qabiliyyəti nadir məhsuldan standartlaşdırılmış təchizata keçir.

Token qiymətləri davamlı olaraq aşağı düşür, bu da əsas modellərin mənfəət marjının sıxılma ehtimalını göstərir, AI dəyər zənciri "intellekt satmaqdan" "nəticə satmağa" doğru yönəlir.

Açıq çəki modellərinin ən böyük təsiri, sərhəd modelləri əvəz etmək deyil, geniş yayılmış gündəlik iş yükünü ələ keçirmək və şirkətləri "ən güclü modelin qiymətinin" dəyərli olub-olmadığını yenidən hesablamağa məcbur etməkdir.

Sərhəd modellər gələcəkdə daha çox elmi tədqiqat, mühəndislik, maliyyə kimi yüksək dəyərli mürəkkəb tapşırıqlara yönələcək, əsas məsələ bütün ssenariləri əhatə etməkdə deyil, onun əvəzolunmazlığını sübut etməkdədir.

Model qabiliyyətləri daha çox bir-birinə bənzədikcə, rəqabət üstünlüyü Agentlərə, alət çağırışlarına, yaddaşa, icazələrə və iş axınlarına köçürüləcək, mahiyyət etibarilə dəyər "beyin"-dən "icra sistemləri"-nə keçəcək.

Şirkətlərin AI xərcləri strukturu "ən güclü modeli vahid çağırışdan" müxtəlif tapşırıqları fərqli qiymət və qabiliyyət səviyyələrinə uyğun modellərə yönəldəcək.

OpenAI, Anthropic-in əsas kommersiya riski modelin irəliləməsinin dayandırılması deyil, əksinə, mövcud gəlirlərin böyük bir hissəsinin daha ucuz modellərlə ticarətə çıxarılmasıdır.

Növbəti mərhələdə AI sənayesinin həqiqətən nadir olanı, bəlkə də modelin özü deyil, istifadəçilər, ssenarilər, yayım və intellekti real nəticələrə çevirmək qabiliyyətidir.

Video Xülasəsi

Modellər hələ də güclənir, lakin daha vacibdir: onlar ucuzlaşır

Son bir neçə ildə, AI model rəqabətinin çox aydın bir məntiqi var idi: kim ən güclü modelə sahibdirsə, o, nadirliyə sahibdir.

GPT, Claude, Gemini hər dəfə bir qabiliyyət pilləsini aşdıqda, yeni məhsul və kapital hekayəsi gətirir. Model performansı fərqi kifayət qədər böyük olduqda, şirkətlər "ən güclü intellekt" üçün açıq şəkildə yüksək qiymət ödəməyə hazırdır.

Lakin All-In hesab edir ki, bu məntiq mürəkkəbləşir.

Friedberg proqramda son dövrlərdə bir sıra model yeniləmələrini qeyd etdi. Avtomatik transkripsiyadakı bəzi modellərin və buraxılış tarixlərinin dəqiqliyində səhvlər olsa da, arxasında yatan tendensiya yanlışdır: model yeniləmələri son dərəcə sıxlaşır və performans artımı ilə xərclərin azalması eyni zamanda baş verir.

Məsələn, DeepSeek 10 sentyabrda V4.1 Flash-ı buraxdı. Bu, 5520 milyard parametrli bir MoE (Mixture of Experts, Mütləq Mütəxəssislər) modelidir, lakin girişdə yalnız təxminən 80 milyard parametr aktivləşdirilir, çıxışda isə təxminən 160 milyard parametr aktivləşdirilir. DeepSeek eyni zamanda API qiymətini aşağı saldı və yeni KV Cache dizaynının yaddaş və saxlama tələblərini əhəmiyyətli dərəcədə azaldacağını bildirdi.

OpenAI də eyni istiqamətdə irəliləyir. 22 sentyabrda təqdim olunan GPT-6 Sol və Luna, əvvəlki GPT-5.6-nın tanıtım qiymətinə nisbətən API qiymətini təxminən 50% azaldıb.

Anthropic eyni gün Claude Opus 5.5-i təqdim etdi. Onun hər milyon Token üçün giriş qiyməti Opus 5-in 5 dollardan 4 dollara, çıxış qiyməti isə 25 dollardan 20 dollara düşdü; Agent ssenarilərində istifadə tezliyi yüksək olan Cache Read üçün qiymət 0.5 dollardan 0.2 dollara düşdü. Anthropic, Token istifadə səmərəliliyini hesablamaqla, tipik tapşırıqların icra xərclərinin təxminən 40% azalacağını bildirdi.

Hər bir şirkətin qiymət endirilməsi, arxitektura optimallaşdırılması və ya miqyas təsiri kimi izah edilə bilər. Birlikdə baxıldığında, siqnal daha aydındır: AI intellekti sürətli qiymət sıxılmasını yaşayır.

Açıq çəki kütləvi bazara daxil olur, Token "maldır"

Qiymət düşməsindən başqa, başqa bir dəyişiklik baş verir: getdikcə daha çox iş, mütləq ən bahalı modelə ehtiyac duymur.

Burada tez-tez qarışdırılan bir anlayışı ayırmaq lazımdır. Proqramda dəfələrlə "açıq mənbə" ifadəsi istifadə olunsa da, dəqiq desək, açıq çəki (open-weight) tam olaraq açıq mənbə (open-source) demək deyil. Birincisi, adətən model çəki yüklənə bilən, öz-özünə yerləşdirilə bilən deməkdir, lakin lisenziya, təlim məlumatları və ya tam təlim kodu tamamilə açıq olmaya bilər.

Şirkətlər üçün isə kommersiya mənası çox birbaşa olur.

Əgər bir daxili xülasə, müştəri xidməti təsnifatı, kod köməyi və ya adi Agent iş axını, on dəfə ucuz bir model ilə kifayət qədər yaxşı səviyyədə yerinə yetirilə bilirsə, o zaman ən bahalı Sərhəd Modeli çağırmağa davam etmək CFO-ya izah etmək getdikcə çətinləşir.

Vercel-in AI Gateway məlumatları artıq oxşar tendensiyanı göstərir. Onun 9 sentyabrda yayımlanan İstehsal İndeksi, Vercel AI Gateway-də işlənən Token-lərin açıq çəki modellərinin payının 2025-ci ilin dekabrında 7%-dən bu ilin avqustunda 56%-ə yüksəldiyini göstərir, ilk dəfə yarıdan çoxunu keçdi.

Eyni zamanda, orta Token xərci artıq beş ay əvvəlki yarısından aşağı düşüb, yalnız avqust ayında, bir Token-in qiyməti 23.2% azalıb.

Burada vurğulamaq lazımdır: bu, Vercel AI Gateway-in istehsal trafik məlumatlarıdır, "dünyanın 56%-i AI Token-lərin açıq modellərdən gəldiyi" kimi birbaşa genişləndirilə bilməz. Amma bu, ən azından real istehsal mühitində bir nümunə təqdim edir: inkişaf etdiricilər iş yükünü daha ucuz modellərə köçürməyə daha çox meyl edirlər.

Chamath bu dəyişikliyi "modellərin klasterləşməyə başladığı" ilə ümumiləşdirir. Onun qiymətləndirməsinə görə, daha çox modelin bir çox tapşırıqda bacarıqları bir-birini əvəzləmək üçün kifayət qədər yaxınlaşmışdır. Beləliklə, sual artıq "hansı model ən yüksək bal alır" deyil, "son performans fərqi üçün nə qədər əlavə ödəməyə hazırsınız?"

İrəliləyən modellər yox olmayacaq, amma "nəyə görə bahalı olduqlarını" sübut etməlidirlər

Bu, OpenAI və Anthropic-in qarşılaşdığı real kommersiya problemidir.

David Sacks proqramda daha optimist bir baxışa sahibdir. O, açıq çəki modellərinin əksər Token-ləri alsa belə, Frontier Intelligence-in (irəliləyən intellekt) kommersiya dəyərini itirmədiyini düşünür.

Səbəb odur ki, "ən yaxşı" olmağa yüksək ödəmə istəyi olan bir sıra tapşırıqlar həmişə mövcud olacaq. Məsələn, dərman tədqiqatı, mürəkkəb riyaziyyat, qabaqcıl mühəndislik, kiber təhlükəsizlik və ya yüksək rəqabətli maliyyə ticarət ssenariləri. Bu tapşırıqlar üçün daha güclü modellər müvəffəqiyyət nisbətini bir az artırmaqla, yaratdığı iqtisadi dəyər Token xərclərini çox aşır.

Friedberg də oxşar fikirdədir. Onun olduğu həyat elmləri tədqiqat təşkilatı, bəzi çətin elmi tapşırıqlarda model bacarıqları fərqinin hələ də kifayət qədər böyük olduğu üçün Anthropic-in modellərini istifadə edir.

Beləliklə, həqiqətən diqqət yetirilməli olan, "açıq modellər Claude və ya GPT-ni məhv edəcəkmi" deyil, daha konkret bir sualdır: OpenAI və Anthropic-in gəlirlərinin nə qədər hissəsi həqiqətən əvəzolunmaz irəliləyən tapşalardan gəlir, nə qədər hissəsi isə son nəticədə ucuz modellərə köçürülə bilən adi tapşırıqlardan gəlir?

Əgər əksər gəlir birincidən gəlirsə, model şirkətləri hələ də güclü qiymət hüququna sahibdir. Amma əgər çoxlu gəlir yalnız müəssisələrin müvəqqəti olaraq ən güclü modelləri istifadə etməsi səbəbindən yaranırsa, o zaman müəssisələr AI xərclərini optimallaşdırdıqca bu gəlir hissəsi getdikcə daha çox qiymət təzyiqi ilə üzləşə bilər.

Bu da model şirkətlərinin müştəri strukturu və gəlir keyfiyyətinin gələcəkdə sadəcə Token artımından daha çox diqqətəlayiq olmasının səbəbidir.

Kapital bazarları baxımından bu, xüsusilə vacibdir. İnvestorların həqiqətən qiymətləndirməsi lazım olan, yalnız "Claude və ya GPT-nin hələ də böyüyüb-böyüməyəcəyi" deyil, bu böyümənin arxasında duran irəliləyən intellektin qiymətinin nə qədər davamlı olduğudur.

"Beyin" getdikcə ucuzlaşdıqca, dəyər "əllərə və ayaqlara" köçməyə başlayır

Chamath proqramda daha bir diqqətəlayiq qiymətləndirmə irəli sürdü. Əgər modelləri "beyin" kimi görsək, son məhsul təcrübəsini həqiqətən müəyyən edən, getdikcə daha çox beyin xaricindəki agent harness (intelligent agent icra çərçivəsi) olur.

Harnes, modelin həqiqətən "iş görməsi" üçün lazım olan tam sistem kimi başa düşülə bilər, o cümlədən brauzer, alət çağırışı, yaddaş, tapşırıq planlaşdırma, icazə idarəetməsi, kod icrası və müxtəlif proqramlarla əlaqə qurma bacarığı. Eyni bir model, fərqli harness-lərdə yerləşdirildikdə, son nəticə tamamilə fərqli ola bilər.

Bu, əsas modellər tədricən bir-birinə yaxınlaşdıqca, AI şirkətləri arasında rəqabətin diqqətinin yuxarıya doğru hərəkət etməyə başlaya biləcəyini göstərir.

Keçmişin əsas sualı: kimdə ən ağıllı model var? İndi isə bu, getdikcə daha çox: kim bu modeli həqiqətən iş görməyə məcbur edə bilər?

Meta-nın Muse bu tendensiyanın bir nümayəndəsidir.

Meta 8 sentyabrda Muse-u təqdim etdi, onu personal AI agent (şəxsi AI intellekti) kimi yerləşdirdi: o, yalnız suallara cavab vermir, eyni zamanda müstəqil virtual hesablama mühitində brauzer və tətbiqləri idarə edə bilir, e-poçt göndərmək, səyahət planlamaq kimi tapşırıqları yerinə yetirir.

Proqramda Chamath, Muse-dan şəxsi e-poçtunu düzəltmək üçün istifadə etdiyini, həmçinin ona uçuş və otel rezervasiyası etməyə çalışdığını qeyd etdi. O, bu cür məhsulların ən vacib mənasının hansı modelin istifadə edildiyi deyil, əslində mürəkkəb AI bacarıqlarını adi istifadəçilərin birbaşa istifadə edə biləcəyi proqramlara çevirməsidir.

Bu da Token qiymətinin düşməsinin AI sənayesinin dəyərinin azalması demək olmadığını izah edir. Əksinə, daha ucuz intellekt daha çox məhsulun iqtisadi cəhətdən mümkün olmasına səbəb ola bilər. Model qatında qazanc daha az olsa da, bütün AI Stack-in daha az qazanc əldə etməsi demək deyil. Dəyər yalnız modelin özündən, istifadəçilərə, iş axınlarına və son məhsullara sahib olan şirkətlərə yenidən paylana bilər.

AI-nin növbəti dövr rəqabəti, artıq kimdə modelin birinci olması ilə bağlı olmaya bilər

Bu dəyişiklik hələ də erkən mərhələdədir.

İrəliləyən modellərlə açıq çəki modelləri arasında hələ də bacarıq fərqləri var, fərqli benchmark-lar da bütün real müəssisə tapşırıqlarını təmsil etmir. All-In tərəfindən irəli sürülən "modellər birləşir" fikri, indiki mərhələdə daha çox bir kommersiya qiymətləndirməsi kimi başa düşülməlidir, tamamlanmış bir sənaye gerçəkliyi deyil.

Amma qiymət dəyişiklikləri artıq daha aydındır. Açıq çəki modelləri getdikcə daha çox istehsal mühitinə daxil olur, API-nin birim qiyməti davamlı olaraq azalır, bağlanmış model istehsalçıları da aktiv şəkildə qiymətləri endirir. Eyni zamanda, Meta Muse kimi məhsullar AI-nı söhbət pəncərəsindən həqiqi tapşırıqları yerinə yetirən Agentə yönəltməyə çalışır.

İndi diqqət yetirilməli olan, yalnız növbəti nəsil GPT və ya Claude-nun benchmark-da nə qədər bal artırdığı deyil.

Daha vacib olan dörd dəyişkəndir:

Birincisi, açıq çəki modellərinin real istehsal Token-lərindəki payının artıb-artmayacağı; ikincisi, birim intellekt xərclərinin nə qədər sürətlə azalacağı; üçüncüsü, yüksək qiymətli irəliləyən modellərin nə qədər əvəzolunmaz mürəkkəb tapşırıqları qoruya biləcəyi; dördüncüsü, Agentin həqiqətən sabit istifadə tezliyi və kommersiya gəliri formalaşdırıb-formalaşdıra bilməyəcəyidir.

Əgər ilk üç tendensiya davam edərsə, AI modelləri getdikcə bulud hesablama sahəsindəki əsas hesablama gücünə bənzəyəcək: hələ də vacibdir, amma qiymət getdikcə şəffaflaşır, standartlar bir-birinə yaxınlaşır.

Və növbəti mərhələdə şirkət dəyərini müəyyən edən, artıq yalnız "kimdə ən ağıllı beyin var" olmayacaq. Və kim daha ucuz beyni, həqiqətən istifadə etməyə və ödəməyə hazır olan məhsula çevirə biləcək.