代币还是人类？新的企业权衡

事实证明，人工智能的成本远远超出任何人的预期，美国主要公司的首席财务官现在面临着残酷的新权衡：代币还是人类。

这就是两位处于扩建中心的企业人工智能首席执行官本周向 CNBC 描述的情况。他们对财富 500 强内部发生的事情的描述清晰地描绘了成本上升对人工智能行业构成的威胁。这是市场尚未认识到的风险，因为它创下了历史新高并催生了新的万亿美元公司，例如 微米。

企业人工智能公司 Glean 的首席执行官 Arvind Jain 告诉 CNBC，目前每个企业的首要话题是人工智能预算过高。

“公司告诉我们，他们的人工智能预算将在一两个月内耗尽，而这些都是年度预算，”他说。

这是因为人工智能的成本并没有像买家预期的那样下降。反而是涨了。前沿实验室发布的每个新模型的代币价格大约是它所取代的代币的两倍，这使得企业人工智能走上了 Jain 所说的“目前不可持续的道路”。

“这是我第一次记得技术与人员的成本相同，而你正在进行比较：选择技术或人员，”他说。 “我们历史上从未进行过这样的对话，因为技术只占任何运营业务总成本的一小部分。”

他表示，不断增长的人工智能预算将越来越多地取代未来员工数量的增长。

Factory AI 的首席执行官 Matan Grinberg 负责在每个前沿人工智能模型中安排工程工作，他将这种转变描述为一个明确的资源分配问题，现在在领导团队内部出现。

“公司说，嘿，如果我们可以优化一件事，是我们拥有的员工数量，还是每个员工的人工智能支出？”格林伯格说道。

格林伯格表示，公司在大约一年的时间内经历了三个不同的阶段。第一个涉及董事会要求其首席执行官对人工智能采取一些行动。然后出现了所谓的“tokenmaxxing”，即不计成本地以任何必要的方式使用人工智能。在第三阶段，领导团队正在重新评估他们对高端车型的需求。

“我们是否需要在每一项任务中都使用 Opus 级别的智能？”格林伯格说道。 “你只是不需要。”

挤压的根源在于该技术有效，但尚未收回成本。

“人工智能今天的工作方式非常强大，但效率非常低，”杰恩说。 “目前人工智能带来的价值落后于企业所产生的成本。”

问题的很大一部分是选择模型的效率低下。 Jain 表示，大约 95% 的企业人工智能使用仍然在最昂贵的前沿模型上运行，即使对于可以用更便宜的替代方案处理的任务也是如此。

有一个简单的解决办法：将简单的工作转移到更便宜的层。 Jain 说这是最容易实现的目标。

“通过前面正确的模型布线，实际上可以节省 10 倍的费用，”他说。

这也是 Factory AI 背后的卖点，它会自动将每个任务发送给最适合它的模型。格林伯格说，诀窍在于认识到一项工作实际上需要一线人员的情况是多么罕见。他将最新前沿模型之间的差距比作两位资深学者。

“Opus 4.7 与 Opus 4.8 的区别就像当了 13 年教授和 15 年教授之间的区别，”Grinberg 说。 “对于外行来说，真的很难区分。”

整个人工智能行业都依赖于历史需求将持续存在的赌注，而买家基本上对成本漠不关心。但《财富》500 强企业内部的观点表明，需求对价格的敏感度可能远比行业假设的要高。

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手表： CNBC 对 Altimeter 的 Pauline Yang 的完整采访