Непростая экономика потребительского ИИ
На этой неделе можно утверждать, что искусственный интеллект для конечных пользователей переживает второе дыхание. Продукт OpenAI, Dots, выпущенный накануне, также преследует идею мультяшного личного ассистента. А набирающий популярность ассистент Instinct достиг оценки в 10 миллиардов долларов благодаря агентским функциям, ориентированным на выполнение бытовых задач: бронирование путешествий, резервирование столиков в ресторанах и отмена подписок.
Аргументы в пользу роста рынка очевидны. Агентский ИИ стал достаточно надежным для выполнения повседневных задач. Компании все чаще предлагают эти услуги обычным людям, которые получают от них реальную ценность. Для инвесторов это напоминает запуск ChatGPT в 2022 году, когда мощь ИИ открыла новую продуктовую категорию.
Однако есть причина, по которой ведущие лаборатории стали осторожнее в отношении потребительского ИИ. Это не связано с качеством технологий. Даже невероятно популярные продукты сталкиваются с потолком в готовности потребителей платить. Неясно, приводят ли лучшие модели к более прибыльному бизнесу. В результате отрасль сместилась в сторону модели Anthropic, фокусирующейся на корпоративных контрактах и экспансии по вертикалям.
Если продукты вроде Muse и Instinct противостоят этой тенденции, то потому, что они менее обеспокоены монетизацией. Однако базовая экономика потребительского ИИ не улучшается, и любому новому игроку придется в конце концов с ней столкнуться.
Напоминание об этих экономических реалиях пришло в полугодовом отчете о состоянии рынка от Andreessen Horowitz, который использовал данные исследовательского отчета PNC этого лета. На двух графиках отслеживается медленный рост доли потребителей, платящих за ИИ-услуги, и суммы, которую они готовы платить. По состоянию на май 2,2% потребителей платили за ИИ в среднем 31 доллар в месяц.
Andreessen Horowitz трактует эти данные оптимистично, заявляя, что рынок находится на ранней стадии зрелого внедрения. Однако темпы роста на обоих графиках выглядят линейными. Даже при значительном улучшении моделей, например, переходе от GPT-5.2 к Astra, движение в количестве клиентов, готовых платить, и в размере их платежей минимально.
Показатели на одного потребителя менее впечатляющи, но все еще значительно ниже стандартной точки безубыточности. Если принять Netflix (325 миллионов подписчиков) за стандарт для насыщенных онлайн-сервисов, то 34 доллара с клиента дают лишь 11 миллиардов долларов годовой выручки. Это менее трети операционных расходов OpenAI.
Если данные PNC кажутся заниженными, можно обратиться к отчету Bank of America. В марте компания обнаружила, что около 3% американских потребителей платят за ИИ, что на 40% больше, чем годом ранее. Опрос Menlo от сентября дает более оптимистичную картину: четверть взрослых использует ИИ ежедневно, и половина из них платит за это.
Проблема потребительского подхода заключается не столько в выручке, сколько в затратах. ИИ — необычно дорогая в эксплуатации технология, особенно по сравнению с легкими предшественниками, такими как социальные сети или облачные вычисления. Даже сотни миллионов платящих клиентов не гарантируют безубыточности.
OpenAI, судя по всему, успешно адаптировалась к этим фактам. Широко освещенный поворот компании в сторону корпоративного сектора оказался в основном успешным, при этом, по сообщениям, заказы от корпоративных клиентов удвоились с июля. Даже запуск Dots имел сильный корпоративный акцент, демонстрируя полезность нового персонального агента для разработчиков программного обеспечения и креативных специалистов агентств. Один из давних способов заработка на популярных, но дешевых потребительских услугах — их продажа бизнесу с наценкой, и OpenAI, кажется, следует этому сценарию.
Труднее сказать, что это означает для Instinct. У Instinct есть другой план, включающий взимание процента с покупок, сделанных через агента, что может повысить потолок выручки. Вероятно, компания также сможет избежать затрат на обучение передовой модели, что сильно поможет.
Однако непростая экономика потребительского ИИ ставит жесткий предел на то, насколько крупной компания может стать, не прибегая к корпоративной выручке. Это урок, который крупные лаборатории уже усвоили, и одно из немногих неизменных качеств отрасли.
Поделиться
