האוויר הדליל של בינה מלאכותית מתקדמת, שנשלט זמן רב על ידי ענקיות טכנולוגיה אמריקאיות ופרויקטי המיליארדים שלהן, חש לפתע משב רוח משבש מהמזרח. קבוצה של חברות טכנולוגיה סיניות שאפתניות עולה לבמה העולמית, לא רק עם יכולת טכנולוגית דומה, אלא עם נשק שעשוי לעצב מחדש את השוק באופן יסודי: נגישות כלכלית. אין מדובר רק בהדבקת הפער; זוהי מתקפה אסטרטגית הבנויה על אספקת מודלי AI חזקים בנקודות מחיר שגורמות לשחקנים המערביים המבוססים להיראות מופקעים, מה שעלול לעורר מלחמת מחירים ולשנות את עצם כלכלת פיתוח ה-AI ברחבי העולם. ההנחות הנוחות העומדות בבסיס האסטרטגיות של חברות כמו OpenAI ו-Nvidia עוברות מבחן לחץ בזמן אמת, ומאלצות חשבון נפש פוטנציאלי לא נוח ברחבי עמק הסיליקון ומעבר לו.
פיצוח הקוד: התגלות DeepSeek והשלכותיה
הניצוץ שהצית את השלב האחרון הזה בתחרות ה-AI ניתן לאיתור בינואר, כאשר ישות פחות מוכרת יחסית, DeepSeek, השיגה משהו יוצא דופן. הם הוכיחו באופן חד משמעי שפיתוח מודל AI בעל יכולות גבוהות אינו דורש בהכרח את ההשקעות העצומות, עוצרות הנשימה, שנחשבו בעבר לחיוניות. פריצת הדרך שלהם רמזה שניתן לבנות AI חזק במיליוני דולרים בודדים, ולא במאות מיליונים או אפילו מיליארדים הקשורים לעתים קרובות למודלי חזית היוצאים ממעבדות בקליפורניה.
זה לא היה רק הישג טכני; זה היה הישג פסיכולוגי. הוא שלח מסר חזק לקהילת הטכנולוגיה העולמית, אך הדהד במיוחד בתוך האקוסיסטם התחרותי ביותר של סין. הוא רמז שמרוץ ה-AI אינו עוסק אך ורק בגיוס מאגרי ההון הגדולים ביותר ותשתיות המחשוב היקרות ביותר. הייתה דרך אחרת, כזו שעשויה להעדיף יעילות, הנדסה חכמה, ואולי גישה פילוסופית שונה לפיתוח. DeepSeek סיפקה למעשה הוכחת היתכנות שהפכה את השאיפה לדמוקרטית, והנמיכה את מחסום הכניסה הנתפס ליצירת AI ברמה עולמית.
ההשפעה הייתה כמעט מיידית. כמו רוכבים הרואים קו חדש ומהיר יותר דרך פנייה, שחקני טכנולוגיה סינים מרכזיים אחרים ספגו במהירות את ההשלכות. התקופה שלאחר ההכרזה של DeepSeek לא הייתה תקופה של התבוננות שקטה אלא של פעולה מואצת. נראה היה שזה מאמת מאמצים פנימיים שכבר היו בעיצומם ומדרבן יוזמות חדשות, ומשחרר גל עצור של אנרגיה תחרותית המתמקדת בהשגת ביצועים גבוהים עם הקצאת משאבים ממוטבת משמעותית. התפיסה שהובלה ב-AI קשורה באופן בלתי נפרד לתקציבים של תשע ספרות הפכה פתאום, באופן מוכח, למפוקפקת.
מתקפת חדשנות: ענקיות הטכנולוגיה של סין מגיבות
השבועות והחודשים שלאחר אבן הדרך של DeepSeek בינואר היו עדים להאצה חסרת תקדים בהשקות ושדרוגים של מוצרי AI מצד ענקיות הטכנולוגיה של סין. זה לא טפטוף; זה שיטפון. המהירות עצמה ראויה לציון. קחו בחשבון את פרץ הפעילות המרוכז בשבועיים האחרונים בלבד – מיקרוקוסמוס של המגמה הרחבה יותר.
Baidu, המכונה לעתים קרובות ‘גוגל של סין’, התקדמה והציגה התקדמויות כמו Ernie X1 שלה, מה שאותת על מחויבותה המתמשכת לדחוף את גבולות מודלי השפה הגדולים בתוך האקוסיסטם הנרחב שלה של טכנולוגיות חיפוש, ענן ונהיגה אוטונומית. המאמצים של Baidu מייצגים השקעה אסטרטגית ארוכת טווח, במטרה לשלב AI מתוחכם עמוק בשירותי הליבה שלה ולהציע כלים חזקים לבסיס המשתמשים העצום שלה וללקוחות הארגוניים.
במקביל, Alibaba, ענקית המסחר האלקטרוני ומחשוב הענן, לא ישבה בחיבוק ידיים. החברה חשפה סוכני AI משודרגים, תוכנות מתוחכמות שנועדו לבצע משימות מורכבות באופן אוטונומי. זה מצביע על התמקדות לא רק במודלים בסיסיים אלא בשכבת היישום המעשי – יצירת כלים חכמים שיכולים לייעל תהליכים עסקיים, לשפר אינטראקציות עם לקוחות וליצור ערך מוחשי. Alibaba Cloud, מתחרה מרכזית בשוק הענן העולמי, רואה ב-AI חזק וחסכוני גורם מבדל חיוני.
Tencent, מעצמת המדיה החברתית והגיימינג, הצטרפה גם היא למערכה, תוך מינוף משאבי הנתונים העצומים שלה והמומחיות שלה במעורבות משתמשים לפיתוח ושיפור יכולות ה-AI שלה. הגישה של Tencent כוללת לעתים קרובות שילוב עדין של AI בפלטפורמות הקיימות שלה כמו WeChat, שיפור חוויית המשתמש ויצירת צורות אינטראקציה חדשות, תוך בחינת יישומים ארגוניים דרך Tencent Cloud.
אפילו DeepSeek, הזרז, לא נחה על זרי הדפנה. היא חזרה במהירות על עצמה, ושחררה מודל V3 משופר, והפגינה מחויבות לשיפור מהיר ולהישארות בחזית המירוץ שהיא עצמה עזרה להגדיר מחדש. שדרוג מתמשך זה מאותת שפריצת הדרך הראשונית לא הייתה הצלחה חד פעמית אלא תחילתו של מסלול פיתוח מתמשך.
יתר על כן, Meituan, חברה הידועה בעיקר בזכות מעמדה הדומיננטי במשלוחי מזון ושירותים מקומיים, התחייבה בפומבי למיליארדי דולרים לפיתוח AI. זה משמעותי מכיוון שהוא מראה שהשאיפה מתרחבת מעבר לענקיות הטכנולוגיה המסורתיות. Meituan ככל הנראה רואה ב-AI חיוני לאופטימיזציה של לוגיסטיקה, חיזוי ביקוש, התאמה אישית של המלצות, ואולי יצירת קטגוריות שירות חדשות לחלוטין בתוך האקוסיסטם העירוני שלה. ההשקעה המשמעותית שלהם מדגישה את האמונה בקרב מגזרים מגוונים בכלכלה הסינית ש-AI אינו רק חזית טכנולוגית אלא ציווי עסקי בסיסי.
הגל הקולקטיבי הזה אינו רק חיקוי או מעקב תגובתי אחר ההובלה של DeepSeek. הוא מייצג דחיפה אסטרטגית מתואמת, אם כי תחרותית, מצד מפתחים סינים. הם אינם מסתפקים בלהיות עוקבים מהירים; השאיפה היא בבירור לקבוע אמות מידה גלובליות חדשות, במיוחד בממד המכריע של מחיר-ביצועים. על ידי השקה אגרסיבית וחזרה על מודלים חזקים אך במחיר סביר, הם שואפים לתפוס נתח משמעותי משוק ה-AI העולמי המתרחב במהירות, לאתגר את הסדר הקיים ולאלץ מתחרים להעריך מחדש את הצעות הערך שלהם. המהירות והרוחב של השקות אלו מצביעים על מאגר עמוק של כישרונות, תעדוף השקעות משמעותי, וסביבת שוק המתגמלת פריסה מהירה.
היתרון האסטרטגי: מינוף קוד פתוח ויעילות
מרכיב קריטי העומד בבסיס יכולתה של סין לספק AI חזק בעלויות נמוכות יותר טמון באימוץ האסטרטגי של מודלי קוד פתוח ופיתוח שיתופי. בניגוד לגישה הקניינית והסגורה יותר המועדפת לעתים קרובות על ידי כמה חלוצים מערביים, חברות סיניות רבות בונות באופן פעיל על, תורמות ל-, ומשחררות מסגרות ומודלים של AI בקוד פתוח.
אסטרטגיה זו מציעה מספר יתרונות מובהקים:
- הפחתת תקורה של מו’פ: בנייה על יסודות קיימים של קוד פתוח מורידה משמעותית את ההשקעה הראשונית הנדרשת כדי להשיק מודל תחרותי. חברות אינן צריכות להמציא מחדש את הגלגל עבור רכיבים ארכיטקטוניים בסיסיים.
- מחזורי פיתוח מואצים: מינוף קהילה גלובלית של מפתחים התורמים לפרויקטי קוד פתוח מאפשר איטרציה מהירה יותר, תיקון באגים ושילוב תכונות מאשר מאמצים פנימיים בלבד עשויים לאפשר.
- משיכת ואיגום כישרונות: תרומות לקוד פתוח יכולות למשוך חוקרי AI ומהנדסים מיומנים להוטים לעבוד על פרויקטים מתקדמים עם נראות והשפעה רחבה. זה מטפח אקוסיסטם שיתופי המועיל לכל המשתתפים.
- אימוץ רחב יותר ומשוב: שחרור מודלים בקוד פתוח מעודד אימוץ רחב יותר על ידי חברות קטנות יותר, חוקרים ומפתחים ברחבי העולם. זה מייצר משוב יקר ערך, מזהה מקרי שימוש מגוונים, ומסייע לחדד את המודלים במהירות רבה יותר בהתבסס על שימוש בעולם האמיתי.
- סקיילביליות חסכונית: בעוד שאימון מודלים גדולים עדיין דורש כוח מחשוב משמעותי, אופטימיזציה של אלגוריתמים ומינוף ארכיטקטורות יעילות, המשותפות לעתים קרובות בקהילת הקוד הפתוח, יכולים לסייע בניהול עלויות אלו בצורה יעילה יותר.
אין זה אומר שחברות מערביות מתנערות לחלוטין מקוד פתוח, אך הדגש וההסתמכות האסטרטגית נראים חזקים יותר באופן ניכר בדחיפה הסינית הנוכחית. גישה זו מתיישבת היטב עם מאגר הכישרונות ההנדסיים העצום של סין ועם דחף לאומי לקראת עצמאות טכנולוגית ומנהיגות. על ידי קידום AI נגיש יותר, חברות סיניות יכולות פוטנציאלית לבנות אקוסיסטם גדול יותר סביב הטכנולוגיות שלהן, ולטפח חדשנות בשכבת היישום הן בתוך המדינה והן בעולם.
התמקדות זו ביעילות עלויות משתרעת מעבר לתוכנה בלבד. בעוד שהגישה לקצה החדשני ביותר של טכנולוגיית המוליכים למחצה (כמו ה-GPUs המתקדמים ביותר של Nvidia) מתמודדת עם הגבלות גיאופוליטיות, חברות סיניות הופכות למיומנות באופטימיזציה של ביצועים באמצעות חומרה זמינה, פיתוח שבבי מאיצי AI משלהן, ובחינת ארכיטקטורות חלופיות. המטרה היא להשיג את הביצועים הטובים ביותר האפשריים במסגרת האילוצים הקיימים, לדחוף את גבולות היעילות האלגוריתמית ואופטימיזציית המערכת. הדחף הבלתי פוסק הזה ליעילות, בשילוב עם מינוף הקוד הפתוח, מהווה את הבסיס למתקפת ה-AI הזולה שלהן.
רעידות במערב: הערכה מחדש של ערך ואסטרטגיה
ההשפעות המתפשטות של גל ה-AI הזול מסין מורגשות היטב על ידי המנהיגים המערביים המבוססים, ומאלצות שאלות לא נוחות לגבי אסטרטגיות ארוכות שנים והערכות שווי בשמיים. החפיר הנוח שנבנה סביב עלויות פיתוח גבוהות ותמחור פרימיום נראה פתאום פחות בטוח.
OpenAI, הארגון שמאחורי מודלים כמו ChatGPT ו-GPT-4, מוצא את עצמו בצומת דרכים פוטנציאלי. לאחר שהובילה את מהפכת מודלי השפה הגדולים וביססה את עצמה כספקית פרימיום, הגובה לעתים קרובות עמלות משמעותיות עבור גישת API ותכונות מתקדמות, היא מתמודדת כעת עם מתחרים המציעים יכולות דומות פוטנציאלית בשבריר מהעלות. זה יוצר דילמה אסטרטגית:
- האם OpenAI תשמור על מיצוב הפרימיום שלה, ותסתכן בשחיקת נתח שוק לחלופות זולות יותר, במיוחד עבור מקרי שימוש פחות תובעניים?
- או האם היא תתאים את התמחור שלה, אולי תציע רמות יכולת גבוהות יותר בחינם או תפחית משמעותית את העלויות, מה שעלול להשפיע על מודל ההכנסות שלה ועל ההשקעות המסיביות שהיא דורשת?
דיווחים מצביעים על כך ש-OpenAI כבר שוקלת שינויים, אולי הופכת טכנולוגיה מסוימת לזמינה בחינם תוך אפשרות להעלות חיובים עבור ההצעות המתקדמות ביותר שלה, ברמת הארגון. זה מצביע על מודעות לנוף התחרותי המשתנה ולצורך בגמישות אסטרטגית. הלחץ גובר להצדיק תמחור פרימיום לא רק עם יכולת גולמית אלא אולי גם עם תכונות ייחודיות, אמינות, אבטחה ותמיכה ארגונית.
גלי ההלם מתפשטים ליסודות החומרה של מהפכת ה-AI, ובמיוחד ל-Nvidia. החברה נהנתה מריצה כמעט חסרת תקדים, כאשר ה-GPUs שלה הפכו לסטנדרט דה פקטו לאימון והרצת מודלי AI גדולים. דומיננטיות זו אפשרה ל-Nvidia לגבות מחירי פרימיום עבור השבבים שלה, ותרמה לשווי השוק האסטרונומי שלה. עם זאת, עלייתם של מודלים חזקים, פחות תובעניים מבחינה חישובית מסין מהווה איום עדין אך משמעותי.
אם ניתן להשיג AI יעיל ביותר עם פחות הסתמכות על החומרה היקרה ביותר, מהשורה הראשונה, זה עלול להחליש את הביקוש למוצרים היקרים ביותר של Nvidia. יתר על כן, התפשטותם של מודלים זולים יותר עשויה להאיץ את הפיתוח והאימוץ של פתרונות חומרת AI חלופיים, כולל אלה המפותחים בתוך סין במיוחד כדי לעקוף את ההסתמכות על Nvidia והגבלות טכנולוגיות אמריקאיות. בעוד ש-Nvidia מחזיקה כיום ביתרון מובהק, נוף התוכנה המשתנה עלול בסופו של דבר להוביל להתאמות בהערכת השווי השוק שלה אם דינמיקת הביקוש תשתנה או אם פתרונות חומרה תחרותיים יצברו תאוצה מהר מהצפוי. עצם הצלחתם של מודלים סיניים זולים יותר מאתגרת במרומז את נחיצותם של השבבים המתקדמים והרווחיים ביותר של Nvidia לכל משימות ה-AI.
דינמיקה זו דומה לדפוסים היסטוריים שנצפו במגזרי טכנולוגיה אחרים. תעשיות כמו ייצור פאנלים סולאריים וכלי רכב חשמליים (EVs) ראו חברות סיניות צוברות במהירות נתח שוק עולמי, ולעתים קרובות דוחקות שחקנים מערביים או יפניים מבוססים. האסטרטגיה שלהן כללה לעתים קרובות מינוף יתרונות לגודל, תמיכה ממשלתית משמעותית, תחרות פנימית עזה שהורידה עלויות, והתמקדות בלתי פוסקת בהפיכת הטכנולוגיה לזולה ונגישה יותר. בעוד שלנוף ה-AI יש מורכבויות ייחודיות, העיקרון הבסיסי של שיבוש שחקנים קיימים באמצעות תמחור אגרסיבי וייצור יעיל הוא ספר משחק מוכר. חברות AI מערביות, והמשקיעים שלהן, צופים כעת מקרוב כדי לראות אם ההיסטוריה עומדת לחזור על עצמה בתחום קריטי חדש זה.
אזהרת בועה: האם בום תשתיות ה-AI בר קיימא?
בתוך ההתרגשות וההתקדמות המהירה, נשמעה נימת אזהרה מתוך ההנהגה הטכנולוגית הסינית עצמה. יו’ר Alibaba, Joe Tsai, משקיף מנוסה על מחזורים טכנולוגיים ושוקיים, הביע בפומבי חששות מפני בועה פוטנציאלית שנוצרת בבניית מרכזי נתונים, המונעת על ידי הביקוש הבלתי נדלה לכאורה המיוחס לשירותי AI.
אזהרתו מדגישה שאלה קריטית: האם הטירוף הנוכחי של השקעות בתשתית הפיזית העומדת בבסיס ה-AI – המערכים העצומים של שרתים, GPUs וציוד רשת השוכנים במרכזי נתונים – מקדים את הביקוש הממשי והבר-קיימא ליישומי AI?
ההיגיון המניע את הבנייה ברור. אימון מודלים בסיסיים גדולים דורש כוח מחשוב עצום, השוכן בדרך כלל במרכזי נתונים בקנה מידה גדול. הרצת מודלים אלה להסקה (תהליך השימוש במודל מאומן לביצוע תחזיות או יצירת תוכן) דורשת גם קיבולת שרתים משמעותית, במיוחד כאשר תכונות AI מוטמעות ביישומים נוספים המשרתים מיליוני או מיליארדי משתמשים. ספקי ענן, בפרט, ממהרים לבנות תשתית מתמחה ב-AI כדי לענות על ביקוש צפוי של לקוחות.
עם זאת, זהירותו של Tsai מרמזת שההייפ סביב AI עשוי לנפח ציפיות לגבי אימוץ ומונטיזציה בטווח הקרוב. בניית מרכזי נתונים היא עתירת הון להפליא, והשקעות אלו מסתמכות על זרמי הכנסות עתידיים משירותי AI כדי לייצר תשואות. אם הפיתוח של יישומי AI שימושיים באמת, המאומצים באופן נרחב, מפגר אחר בניית התשתית, או אם עלות הפעלת שירותים אלה הופכת אותם ללא כלכליים עבור לקוחות פוטנציאליים רבים, אזי הסכומים העצומים המוזרמים למרכזי נתונים, במיוחד בארצות הברית שבה ההשקעה הייתה כבדה במיוחד, עלולים להתברר כמופרזים.
זה מהדהד דינמיקות בועה קלאסיות: השקעה המונעת על ידי ציפיות ספקולטיביות ולא על ידי ביקוש מוכח ורווחי. בעוד ש-AI ללא ספק טומן בחובו פוטנציאל טרנספורמטיבי, הדרך ממודלים מתקדמים לפריסה נרחבת ומניבת הכנסות היא לעתים קרובות ארוכה ומורכבת יותר ממה שההתרגשות הראשונית מרמזת. נקודת המבט של היו’ר Tsai, המגיעה ממנהיג שחברתו מפעילה אחת מתשתיות הענן הגדולות בעולם, משמשת תזכורת חיונית למתן את ההתלהבות במידה של ריאליזם לגבי לוחות הזמנים והכלכלה של פריסת AI בקנה מידה. הסיכון הוא שהשקעת יתר כיום עלולה להוביל לקיבולת לא מנוצלת ולמחיקות פיננסיות מחר אם הבהלה לזהב של ה-AI לא תתממש בדיוק כפי שהתחזיות האופטימיות ביותר צופות.
אדוות גלובליות: ההתפשטות המתרחבת של AI חסכוני
ההשלכות של דחיפת ה-AI הזולה של סין משתרעות הרבה מעבר לגבולותיה הלאומיים, ומבטיחות לעצב מחדש את הדינמיקה התחרותית בשווקים ברחבי העולם. הזמינות של מודלי AI חזקים אך במחיר סביר מושכת תשומת לב ואימוץ בינלאומי, כולל במרכזי טכנולוגיה מרכזיים כמו ארצות הברית והודו.
עבור עסקים, מפתחים וחוקרים באזורים אלה, הופעתן של חלופות בנות קיימא וזולות למודלים מערביים יקרים מציעה מספר יתרונות פוטנציאליים:
- הנמכת חסמי כניסה: סטארט-אפים וחברות קטנות יותר, שבעבר נרתעו מהעלויות הגבוהות של גישה ל-AI מתקדם, עשויים למצוא קל יותר להתנסות ולשלב יכולות AI במוצרים ובשירותים שלהם.
- תחרות וחדשנות מוגברות: זמינותם של כלים מגוונים ובמחיר סביר יותר יכולה להניע תחרות גדולה יותר בקרב מפתחי יישומים, מה שעלול להוביל לשימושים חדשניים יותר ב-AI בתעשיות שונות.
- דמוקרטיזציה של AI: הגישה למודלים חזקים הופכת פחות מוגבלת, ומאפשרתלמגוון רחב יותר של ארגונים ואנשים להשתתף במהפכת ה-AI, מה שעלול להוביל לפריצות דרך ממקומות בלתי צפויים.
עם זאת, התרחבות גלובלית זו נושאת גם השלכות גיאופוליטיות ותחרותיות. הנוכחות הגוברת של טכנולוגיית AI סינית בשווקים בינלאומיים עלולה לעורר חששות בנוגע לפרטיות נתונים, אבטחה ותלות טכנולוגית במדינות מסוימות. היא מעצימה את התחרות לא רק ברמת המודל אלא גם בזירת מחשוב הענן.
ספקי ענן סינים, כגון Alibaba Cloud ו-Tencent Cloud, צפויים למנף את מודלי ה-AI החסכוניים הללו כמבדל מרכזי במאמצי ההתרחבות הבינלאומיים שלהם. על ידי שילוב שירותי AI חזקים ובמחיר סביר עם הצעות תשתית הענן שלהם, הם יכולים להציג הצעת ערך משכנעת מול ענקיות מערביות מבוססות כמו Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, ו-Google Cloud Platform (GCP). תחרות המחירים העזה שכבר נצפתה בקרב ספקי ענן בתוך סין עלולה לזלוג לשוק העולמי, ועלולה להוריד מחירים עבור הצעות AI-as-a-service ברחבי העולם. זה יכול להועיל ללקוחות אך להפעיל לחץ נוסף על שולי הרווח של כל שחקני הענן המרכזיים.
תעשיית הטכנולוגיה העולמית עומדת אפוא בפני תקופה של תנודתיות משמעותית. עלייתם של מודלי AI סיניים במחיר סביר מציגה וקטור תחרותי חדש – מחיר-ביצועים – שעלול לשנות באופן משמעותי את נתחי השוק, להשפיע על החלטות השקעה ולהאיץ את אימוץ טכנולוגיות ה-AI ברחבי העולם, אם כי עם נימות כלכליות וגיאופוליטיות מורכבות.
הגדרה מחדש של הכלכלה: לקראת קומודיטיזציה של AI?
ההופעה המהירה של מודלי AI חזקים וזולים, בהובלת חברות טכנולוגיה סיניות, מעלה שאלות יסוד לגבי הכלכלה ארוכת הטווח של בינה מלאכותית. האם הטכנולוגיה המרכזית של מודלים בסיסיים גדולים הופכת לסחורה (commoditized) מהר יותר ממה שמישהו צפה? ומה משמעות הדבר לעתיד החדשנות, התחרות ויצירת הערך בתחום ה-AI?
אם מודלים בעלי יכולות גבוהות יהפכו לזמינים בקלות בעלות נמוכה, פוטנציאלית אפילו דרך ערוצי קוד פתוח, המיקוד האסטרטגי של התעשייה עשוי לעבור באופן בלתי נמנע. יצירת ערך עשויה לנדוד מבעלות על המודל הבסיסי המתקדם (והיקר) ביותר אל:
- חדשנות בשכבת היישום: חברות עשויות לבדל את עצמן לא על ידי המודל הבסיסי אלא על ידי האופן היצירתי והיעיל שבו הן מיישמות AI כדי לפתור בעיות עסקיות ספציפיות או ליצור חוויות משתמש משכנעות. הדגש עובר מבניית המנוע לעיצוב המכונית הטובה ביותר סביבו.
- נתונים ומומחיות בתחום: גישה למערכי נתונים ייחודיים וקנייניים ומומחיות עמוקה בתעשיות ספציפיות עשויות להפוך למבדלים קריטיים עוד יותר, ולאפשר לחברות לכוונן מודלים כלליים למשימות מיוחדות ובעלות ערך גבוה.
- אינטגרציה וזרימת עבודה: היכולת לשלב בצורה חלקה יכולות AI בזרימות עבודה קיימות, תהליכים עסקיים ופלטפורמות תוכנה תהיה חיונית להנעת אימוץ והשגת יתרונות מעשיים.
- חווית משתמש ואמון: ככל ש-AI הופך לנפוץ יותר, גורמים כמו קלות שימוש, אמינות, אבטחה ושיקולים אתיים יהפכו ליתרונות תחרותיים חשובים יותר ויותר.
שינוי פוטנציאלי זה אינו מפחית בהכרח מחשיבות המחקר המתמשך במודלים בסיסיים. פריצות דרך המשפרות משמעותית את היכולת, היעילות או מאפשרות פונקציונליות חדשה לחלוטין עדיין ימשכו תשומת לב ופוטנציאל ערך פרימיום. עם זאת, זה כן מרמז על אפשרות של **שוק מ