Почему потребительский ИИ снова в моде и сколько на нём заработать

После этой недели вы можете утверждать, что потребительский ИИ возвращается.

Почему потребительский ИИ снова в моде?

Личный помощник Meta по ИИ Muse и его плюшевый талисман Jolly стали неожиданным хитом. Выпущенные только вчера «Точки» OpenAI, похоже, преследуют ту же мультяшную идею личного помощника. Будущий помощник Instinct получил оценку в 10 миллиардов долларов на основе агентских поручений — бронирования путешествий, бронирования ресторанов или отмены подписки.

Бычье дело легко сделать. Агентный ИИ наконец-то стал достаточно надежным, чтобы справляться с повседневными задачами. Компании все чаще предлагают эту услугу обычным людям, которые получают от нее подлинную ценность. Если вы инвестор, это очень похоже на запуск ChatGPT в 2022 году — необработанная мощь ИИ открывает категорию продуктов, которая раньше была невозможна. Кому не нужна часть действия?

Но есть причина, по которой пограничные лаборатории застенчиво относятся к потребительскому ИИ — и это не потому, что технология недостаточно хороша. Даже ошеломляюще популярные технологические продукты начинают достигать предела того, сколько денег потребители готовы платить, и не ясно, что лучшие модели на самом деле ведут к более прибыльному потребительскому бизнесу. Результатом стал общеотраслевой сдвиг в сторону модели Anthropic, сосредоточенный на корпоративных контрактах и вертикально-вертикальном расширении.

Если такие продукты, как Muse и Instinct, борются с этой тенденцией, то это потому, что они меньше озабочены монетизацией. Но базовая экономика потребительского ИИ не становится лучше, и любой, кто войдет в бизнес, в конечном итоге столкнется с ними.

Сколько потребители платят за ИИ?

Мы получили напоминание об этой экономике в полугодовом отчете Andreessen Horowitz State of Markets, который извлек свои цифры из исследовательского отчета PNC этим летом. В двух графиках они отслеживают медленно растущий процент потребителей, оплачивающих услуги ИИ, наряду с медленно растущей суммой, которую они платят. По состоянию на май 2,2% потребителей платили за ИИ, в среднем тратя 31 доллар в месяц.

Андреессен положительно отзывается об этом, говоря: «Все еще так рано, когда дело доходит до зрелого внедрения и использования ИИ». Но в обоих графиках темпы роста кажутся ужасно линейными. Несмотря на то, что модели вносят огромные улучшения, количество клиентов, готовых платить за ИИ или сколько они готовы платить за него, не меняется. Огромный скачок производительности от GPT-5.2 до Astra, например, едва заметен на графике.

Цифры на одного потребителя менее поразительны, но все еще намного ниже стандартной точки безубыточности. Если вы возьмете Netflix в качестве стандарта для насыщенных рынком онлайн-сервисов (с 325 миллионами подписчиков), то $34 на одного клиента принесут вам только $11 млрд годового дохода, что составляет менее трети операционных расходов OpenAI.

Если вы думаете, что PNC недооценивает усыновление, вы можете получить аналогичные цифры от Bank of America. В марте компания обнаружила, что примерно 3% потребителей в США заплатили за ИИ, что на 40% больше, чем в предыдущем году. Исследование Menlo, проведенное в сентябре, показало, что четверть взрослых используют ИИ ежедневно, а половина этих пользователей платят за него.

Почему потребительский ИИ дорого обходится?

Проблема с потребительским подходом связана не столько с доходом, сколько со стоимостью. ИИ является необычно дорогой технологией для работы, особенно по сравнению с легкими предшественниками, такими как социальные сети или облачные вычисления. Даже сотни миллионов платящих клиентов не гарантируют, что вы сломаетесь.

К его чести, OpenAI, похоже, хорошо адаптировался к этим фактам. Широко освещаемый поворот компании к предприятию был в значительной степени успешным, а с июля бронирования предприятий, как сообщается, удвоились. Даже запуск Dots имел сильный корпоративный аспект, показывая, как новый персональный агент может быть полезен для разработчиков программного обеспечения и агентских креативщиков. Один из давних способов заработать деньги на популярных, но дешевых потребительских услугах — это продавать их предприятиям с наценкой, и OpenAI, похоже, следует правилам игры.

Трудно сказать, что это значит для Музы и Инстинкта. Muse имеет преимущество персонализированного таргетинга Meta, что дает ему больше возможностей для монетизации и больше времени, прежде чем он станет срочным вопросом. Примечательно, что Meta уже изучает угол предприятия.

У Instinct есть отдельный план, который включает в себя сокращение покупок, сделанных через агента, что может поднять потолок. Предположительно, он также сможет избежать затрат на обучение пограничной модели, что очень поможет.

Но уродливая экономика потребительского ИИ накладывает жесткие ограничения на то, насколько крупная компания может расти, не прибегая к корпоративным доходам. Это урок, который уже усвоили крупные лаборатории, и это одна из немногих вещей в отрасли, которая, похоже, не меняется.

Вопросы и ответы

Сколько потребителей платят за ИИ и сколько они тратят?

По состоянию на май 2,2% потребителей платили за ИИ, в среднем тратя 31 доллар в месяц. Bank of America в марте обнаружил, что примерно 3% потребителей в США заплатили за ИИ, что на 40% больше, чем в предыдущем году.

Почему потребительский ИИ считается дорогим?

Проблема не столько в доходе, сколько в стоимости: ИИ необычно дорог в работе по сравнению с социальными сетями или облачными вычислениями. Даже сотни миллионов платящих клиентов не гарантируют прибыльности.

Как OpenAI адаптировалась к экономике потребительского ИИ?

OpenAI совершила успешный поворот к предприятию: с июля бронирования предприятий удвоились. Запуск Dots также имел корпоративный аспект, показывая пользу для разработчиков и агентских креативщиков.