Liệu đây có phải là khởi đầu của "Tokenpocalypse" - Sự tận thế của Token?

Microsoft gần đây đã công bố những thay đổi lớn về giá cho GitHub Copilot — những thay đổi đủ mạnh mẽ khiến một người dùng trên Reddit nói rằng công ty của họ đã bắt đầu gọi hiện tượng này là "Tokenpocalypse" (Sự tận thế của Token).

Trong tập mới nhất của podcast Equity của TechCrunch, chúng tôi đã thảo luận về ý nghĩa của những thay đổi này đối với hệ sinh thái AI rộng lớn hơn. Sau tất cả, khi Anthropic và các công ty AI lớn khác lên kế hoạch IPO (lên sàn chứng khoán), dẫn đến những câu hỏi khó khăn về khả năng sinh lời, chúng ta có khả năng sẽ thấy các đợt tăng giá tương tự cho các sản phẩm AI khác, cũng như nhiều hạn chế sử dụng hơn khi các doanh nghiệp cố gắng kiểm soát chi phí.

Áp lực lợi nhuận và sự kết thúc của sự trợ cấp

"Các phòng thí nghiệm AI có thể giảm được chi phí đó [và] phát triển công nghệ đủ tốt để cuối cùng gặp gỡ ở điểm trung bình với khẩu vị chi tiêu của khách hàng không?" Sean O’Kane thắc mắc.

Toàn bộ hệ sinh thái này đang được trợ cấp rất nhiều bởi tiền của các nhà đầu tư. Vì vậy, những thứ dường như không có chi phí thực sự lại vô cùng đắt đỏ. Và bây giờ, chúng ta sẽ đi đến điểm mà nhiều chi phí hơn sẽ được chuyển sang người dùng cuối, khách hàng. Điều đó sẽ thay đổi hành vi như thế nào? Tôi không nghĩ chúng ta biết chắc, nhưng sẽ có nhiều đau đớn.

Kirsten Korosec gợi ý rằng điều này cũng phản ánh "tốc độ thay đổi nhanh chóng như thế nào". Chỉ trong vài tháng, các công ty đã trở nên ám ảnh với việc "tokenmaxxxing" (tối đa hóa việc sử dụng token), sau đó quay lưng lại vì chi phí quá cao. Vì vậy, khi các công ty AI viết hồ sơ IPO, cô đặt câu hỏi: "Làm thế nào bạn thậm chí có thể viết các rủi ro này vào, vì chúng đang phát triển ngay trước mắt chúng ta?"

Bài học từ Uber và câu hỏi về chi phí

Uber là một ví dụ thú vị. Sean O’Kane đã đề cập đến việc chi tiêu AI của họ, nhưng họ cũng xuất hiện trong các cuộc thảo luận về AI vì đôi khi, những người nghĩ rằng có một bong bóng này sẽ chỉ ra mức độ thua lỗ hoang dã của các công cụ và công ty này. Sau đó, mọi người sẽ đưa ra Uber như một phản biện. Mọi người nói về việc Uber thua lỗ thế nào, nhưng cuối cùng bạn đạt được quy mô và sau đó bạn thu hẹp khoảng cách đó.

Uber đã thực hiện một vòng tròn hoàn chỉnh trong vòng một tháng rưỡi khi nói rằng: "Chà, chúng tôi đã tiêu hết ngân sách cho thứ này nhanh hơn nhiều so với suy nghĩ của mình trong năm nay." Và sau đó, "À, có lẽ cái này sẽ hơi đắt, chúng tôi cần đặt giới hạn và cần hạn chế việc sử dụng của mọi người trong công ty."

Điều đó thực sự đáng lo ngại. Hãy tưởng tượng nếu bạn thấy điều đó xảy ra rất nhanh tại một công ty như Uber, một nơi sử dụng rất nhiều thứ này, và câu hỏi chỉ là: Các phòng thí nghiệm AI có thể giảm chi phí đó [và] phát triển công nghệ đủ tốt để cuối cùng đáp ứng được nhu cầu chi tiêu của khách hàng không?

Một điều thú vị để nhớ lại là, tôi không nghĩ thực sự có bất kỳ chiến lược nào liên quan đến việc tính phí 20 đô la một tháng [cho ChatGPT Plus] khi ChatGPT ban đầu ra mắt. Nó chỉ đơn giản là kiểu như, "Hãy đưa ra một con số nào đó". Và kể từ đó chúng ta đã phải đối mặt với điều đó. Rõ ràng, mọi người trả nhiều tiền hơn cho các mô hình tiên tiến hơn, nhưng ngay cả điều đó vẫn chưa đủ để lấp đầy khoảng cách với chi phí thực.

Rủi ro trong các hồ sơ IPO

Đó là lý do tôi rất mong chờ một số tuyên bố đăng ký IPO S-1 này, vì các yếu tố rủi ro. Làm thế nào bạn thậm chí có thể viết các rủi ro này vào, vì chúng đang phát triển ngay trước mắt chúng ta, từng ngày một?

Và tôi nghĩ điều đó là đúng. Nhưng cũng để Uber làm được điều đó, họ thực sự phải tự biến đổi mình theo nhiều cách. Những gì Uber lúc đầu và những gì nó bây giờ, tất cả các lĩnh vực kinh doanh khác nhau mà họ phải mở rộng vào, những cách khác nhau mà khách hàng và tài xế bị "bóp nghẹt", đó là những điều đã phải xảy ra để họ có thể trở thành một công ty có lợi nhuận.

Và tôi nghĩ bạn sẽ phải thấy những sự chuyển đổi tương tự cho nhiều công ty AI này nếu họ muốn tồn tại.