Nagle F & Yue D (2025) The Latent Role of Open Models in the AI Economy. Georgia Tech Scheller College of Business Research Paper No. 5767103, 45 p. – http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5767103 – free access article pdf
Abstract (povzetek):
Hitro širjenje velikih jezikovnih modelov (LLM) omogoča nastajajoči trg za sklepanje z umetno inteligenco. Vendar pa je njegova ekonomska struktura slabo razumljena zaradi težav pri merjenju uporabe LLM. Medtem ko nekateri izražajo strah, da se bo umetna inteligenca neizogibno razvila v oligopolistično strukturo z dinamiko, v kateri zmagovalec pobere večino, drugi trdijo, da bo hitro pojavljanje zmogljivih odprtih modelov neizogibno pripeljalo do komoditizacije sklepanja z umetno inteligenco. Na podlagi podatkov o uporabi na ravni modelov in cenah iz OpenRouterja, ki zajema nekaj manj kot 1 % celotnega trga za sklepanje z LLM, empirično razkrivamo skrito vlogo odprtih modelov v primerjavi z zaprtimi modeli. Zaprti modeli prevladujejo, saj se v povprečju 80 % mesečnih LLM-tokenov uporablja v zaprtih modelih, kljub precej višjim cenam – v povprečju šestkrat višjim od cen odprtih modelov – in le skromnim prednostim v zmogljivosti. Najnaprednejši odprti modeli običajno v nekaj mesecih dosežejo enako zmogljivost kot najnaprednejši zaprti modeli, kar kaže na relativno hitro konvergenco. Kljub temu uporabniki še naprej izbirajo zaprte modele, tudi kadar so odprte alternative cenejše in ponujajo boljšo zmogljivost. Ta sistematična nezadostna uporaba je ekonomsko pomembna: prerazporeditev povpraševanja z očitno prevladujočih zaprtih modelov na boljše odprte modele bi znižala povprečne cene za več kot 70 % in, če to ekstrapoliramo na celoten trg, v letu 2025 ustvarila dodatne prihranke za potrošnike v višini približno 24,8 milijarde dolarjev. Ti rezultati kažejo, da prevlada zaprtih modelov odraža močne dejavnike, ki presegajo zmogljivosti modelov in ceno – naj gre za stroške prehoda, zvestobo blagovni znamki ali informacijske ovire –, pri čemer se je gospodarski pomen teh skritih dejavnikov izkazal za veliko večji, kot se je prej priznavalo, kar odprte modele ponovno opredeljuje kot v veliki meri skrit, a visokopotencialen vir vrednosti v gospodarstvu umetne inteligence.
Članek analizira gospodarski pomen odprtih modelov umetne inteligence in ugotavlja, da so ti v primerjavi z zaprtimi sistemi močno premalo izkoriščeni. Čeprav so odprti modeli cenovno bistveno dostopnejši in po zmogljivosti hitro dohitevajo vodilne komercialne rešitve, zaprti modeli še vedno obvladujejo večino tržnega deleža in prihodkov. Avtorji to neskladje pripisujejo dejavnikom, kot so ugled blagovnih znamk, stroški prehoda in pomanjkanje informacij, ne pa sami tehnični kakovosti. Raziskava ocenjuje, da bi prehod na zmogljivejše in cenejše odprte alternative potrošnikom v letu 2025 prinesel skoraj 25 milijard dolarjev prihrankov. Ti rezultati osvetljujejo tržno moč uveljavljenih ponudnikov in poudarjajo skriti potencial odprtega kodiranja v razvijajočem se ekosistemu umetne inteligence.
Povzetek članka kot predstavitev z zdrski.
URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5767103