AI-Anwendungsschicht sollte nach erkennbaren Arbeitswerten bepreist werden

A16z-Partnerin Sarah Wang weist darauf hin, dass Produkte in der AI-Anwendungsschicht nicht wie die Modellschicht nach Token bepreist werden sollten, sondern auf der Grundlage erkennbarer Arbeitseinheiten. Sie ist der Meinung, dass die Token-Bepreisung den Wert von Anwendungsprodukten an Einheiten mit sinkenden Kosten bindet, was es den Kunden erschwert, die Kontextlänge, die Abrufmenge oder die Zeit für Schlussfolgerungen vorherzusagen, und dass dies zu einem unangemessenen Vergleich zwischen Anwendungen und ursprünglicher Rechenleistung führt. Sie schlägt vor, die Preisgestaltung nach Wertstufen zu staffeln: Modellschicht nach Token, Anwendungsschicht nach erkennbaren Arbeitseinheiten der Kunden, wie z.B. Kontoforschungsberichte, Codeänderungen, abgeschlossene Anfragen, und dies kann durch Credits verpackt werden. Szenarien, die zuordenbar und wertklar sind, sollten direkt nach Ergebnissen bepreist werden, wie z.B. gelöste Kundenservice-Gespräche oder qualifizierte Leads. Das Design von Credits sollte verschiedene Schwierigkeitsgrade der Arbeit abbilden, um die Bruttomarge zu schützen und den Arbeitswert von den Lieferkosten zu unterscheiden. Am Beispiel von Clay wird die neue Preisgestaltung Data Credits (Daten von Dritten) von Actions (Orchestrierungsarbeiten) getrennt, wobei für Rechenmodelle mit hohen Kosten schwankungen nur die Kosten weitergegeben werden, ohne Aufschlag. Wang ist der Meinung, dass die Preisgestaltung am Wert und nicht an den Rechenkosten ausgerichtet sein sollte, um den Kunden das Verständnis von Ausgaben und Wert zu erleichtern und den Produktanbietern zu helfen, ihre Gewinnspanne zu wahren.

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