Чому так трапилось? З одного боку, оптимізація обчислювальної потужності та стиснення моделей справді знизили витрати; з іншого — це відверта конкуренція — хто дешевший, той першим залучить користувачів, екосистему, дані. Особливо на китайському ринку, ще кілька років тому все було дуже напружено, легкі моделі безкоштовні, високопродуктивні також стрімко знижувалися, що призвело до того, що рентабельність стала негативною.

Проте, ця боротьба триває, і вже не йдеться про безмежне зниження цін. Деякі компанії почали стабілізувати ціни або навіть трохи підвищувати їх, переходячи до ступінчастого ціноутворення, оптових знижок, оптимізації кешування та інших більш тонких стратегій. Адже безперервні збитки та витрати — не довгострокова стратегія, всі хочуть спочатку збільшити масштаби, а потім поступово повернути прибутки. Це добре для наших користувачів! Штучний інтелект стає дедалі дешевшим, використання — все зручнішим, розробники можуть сміливо тестувати нові застосунки. Але для компаній це велике навантаження, потрібно змагатися у технологіях, ефективності, екосистемі — хто відстає, той і програє.