Оюун ухааны элбэг хүртээмжийг бий болгох

AI дэд бүтэц том учраас үнэ цэнтэй байдаггүй. Харин илүү чадварлаг оюун ухааныг бага зардлаар олон хүнд хүртээмжтэй болгох боломж бүрдүүлдэг учраас үнэ цэнтэй.

Би элбэг хүртээмжийг ингэж ойлгодог. Энэ нь Ерөнхий хиймэл оюун ухаан бүх хүн төрөлхтөнд үр өгөөжөө өгөхийг баталгаажуулах гэсэн бидний эрхэм зорилго болон бизнесийг маань хөдөлгөдөг эдийн засгийн хөдөлгүүрийн аль алинд шингэсэн.

Хэрэгцээтэй оюун ухааны өртөг буурахад хийхэд үр ашигтай ажлын хүрээ тэлдэг. Загварууд илүү чадварлаг болоход тэр ажил илүү их үнэ цэн бүтээдэг. Хэрэглээ өсөхийн хэрээр дараагийн үеийн судалгаа, дэд бүтцэд үргэлжлүүлэн хөрөнгө оруулахад хэрэгтэй орлого, бодит орчны санал хүсэлт, эрэлтийн талаарх тодорхой ойлголтыг бид олж авдаг.

Илүү сайн оюун ухаан хэрэглээг өргөжүүлдэг. Өргөн хэрэглээ илүү их хөрөнгө оруулалтыг дэмждэг. Илүү их хөрөнгө оруулалт оюун ухаан болон үр ашгийг сайжруулдаг. Бидний бий болгож буй мөчлөг энэ юм.

Манай саяхны үнийн мэдэгдэл энэ мөчлөг хэрэглэгчдэд хэр хурдан үр өгөөжөө өгдгийг харуулсан. Өчигдөр бид GPT‑5.6 Luna-ийн үнийг 80 хувь, GPT‑5.6 Terra-ийн үнийг 20 хувиар бууруулсан. Одоо Luna-ийн нэг сая оролтын токен $0.20, нэг сая гаралтын токен $1.20; Terra-ийнх харгалзан $2 болон $12 болсон.

GPT‑5.6 Sol-д Хурдан горим нь оюун ухааны чадавхыг өөрчлөхгүйгээр стандарт боловсруулалтаас 2.5 хүртэл дахин хурдан ажиллаж, хоёр дахин үнэтэй байна.

Эдгээр нь үнийн жагсаалтын энгийн өөрчлөлт биш. Эдгээр өөрчлөлт хэрэгжүүлэх боломжтой ажлын хүрээг тэлж, оюун ухаан, хурд, найдвартай байдал, зардлыг тэнцвэржүүлэхэд хэрэглэгчдэд илүү уян хатан боломж олгодог.

Аль загвар аль ажилд тохирох вэ гэдэг нь зөв асуулт биш. Харин шаардлагатай үр дүнд хүрэхэд хэр их оюун ухаан хэрэгтэй, түүнийг хэр хурдан ашиглах шаардлагатай, түүнд ямар өртөг тохирох вэ гэдэг нь чухал. Энэ тэнцвэр нэг ажлын урсгалын дотор ч хэд хэдэн удаа өөрчлөгдөж болно.

Хэрэглэгчид токеныг өөрийнх нь төлөө худалдаж авдаггүй. Тэд тусламжийн асуудлаа шийдүүлэх, програм хангамжаа нэвтрүүлэх, гэрээгээ хянуулах эсвэл шинжлэх ухааны асуултынхаа хариуг авахыг хүсдэг. Зөв хэмжүүр нь амжилттай үр дүнд хүрэх өртөг бөгөөд үүнд зарцуулсан хугацаа, давтан оролдлого, хяналт, алдаа бүгд багтана.

Ажлыг зөв, үр ашигтай гүйцэтгэдэг хүчирхэг загвар нь олон дахин оролдох эсвэл хүний өргөн оролцоо шаарддаг хямд загвараас эцсийн дүндээ илүү хэмнэлттэй байж болно. Эсрэгээрээ, ижил чанарын шалгуурыг хангаж байвал хямд загвар хүртээмжийг эрс нэмэгдүүлж чадна. Боломж нь хамгийн их хэрэгцээтэй оюун ухааныг зөв үнээр ашиглахад оршино.

Энэ үнэ цэнийг хүргэхэд зөвхөн нэмэлт дата төв барих хангалтгүй. Тооцоолох хүчин чадлын нэгж бүрийн бүтээмжийг нэмэгдүүлэх шаардлагатай.

Манай саяхны инженерчлэлийн ажил үүнийг бодитоор харуулж байна. GPT‑5.6 Sol манай техникийн багуудтай хамтран загваруудад үйлчилгээ үзүүлдэг үйлдвэрлэлийн програм хангамжийг оновчилж, үйлчилгээний нийт зардлыг 20 хувиар бууруулахад тусалсан. Мөн таамаглан тайлах ажиллагааг сайжруулж, токен үүсгэх үр ашгийг 15-аас дээш хувиар нэмэгдүүлэхэд тусалсан.

Үүнтэй адил чухал зүйл нь үр ашгийг зөвхөн загвар тодорхойлдоггүй явдал. Түүнийг хүрээлсэн систем ч чухал. Илүү сайн чиглүүлэлт техник хангамжийг бүтээмжтэй ажиллуулдаг. Ухаалаг контекстийн удирдлага агентуудыг ажлаа давтахаас сэргийлдэг. Илүү хүчирхэг хэрэгсэл, оновчтой бүтээгдэхүүний дизайн нь ажлыг дуусгахад шаардагдах алхмын тоог бууруулдаг.

Саяхны жишиг үзүүлэлтийн шинжилгээгээр хадгалсан сэтгэн бодох чадвар болон контекстийн удирдлагыг сайжруулснаар GPT‑5.6 Sol-ийн олон нийтэд нээлттэй ARC-AGI-3 даалгаврын багц дахь оноо 13.3 хувиас 38.3 хувь болж өсөхийн зэрэгцээ гаралтын токены хэрэглээ зургаа дахин буурсан. Загвар өөрчлөгдөөгүй. Харин түүнийг хүрээлсэн систем өөрчлөгдсөн.

Эдгээр үр өгөөж хуримтлагдан нэмэгддэг. Илүү чадварлаг загварууд шинэ үр ашгийг нээхэд манай багуудад тусалдаг. Тэр үр ашиг нь хэрэглэгчдэд үйлчилгээ үзүүлэх зардлыг бууруулж, ижил дэд бүтцээр дэмжих ажлын хүрээг тэлдэг. Ингэснээр дараагийн үеийн оюун ухаан илүү хүртээмжтэй болно.

Дэд бүтэц, загвар, платформ, бүтээгдэхүүн гээд бүх түвшинд ажиллахын давуу тал нь зөвхөн түвшин бүрд оролцдогт биш. Харин түвшин бүр бусдыгаа сайжруулдагт оршино.

Бүтээгдэхүүнийг бодит орчинд ашиглах нь хэрэглэгчид юуг үнэ цэнтэй гэж үздэг, хаана хүндрэлтэй тулгардгийг харуулдаг. Энэ санал хүсэлт бидний судалгааны чиглэлийг тодорхойлоход тусалдаг. Судалгааны ахиц бүтээгдэхүүнийг маань сайжруулж, үйлчилгээ үзүүлэх зардлыг бууруулдаг. ChatGPT, ChatGPT Work, Codex болон API-ийн эрэлт нь хүчин чадлаа хаана нэмэх талаар илүү зөв шийдвэр гаргахад тусалдаг.

Энэ суралцах үйл явцын цар хүрээ чухал. Манай загварууд одоо нэг тэрбум гаруй идэвхтэй хэрэглэгч, хоёр сая гаруй бизнест хүрч байна. Хүмүүс технологид итгэх тусам илүү өргөн хүрээнд ашигладаг. Бүртгүүлснээсээ зургаан сарын дараа хүмүүс өдөр бүр ойролцоогоор 50 хувиар олон мессеж илгээж, ChatGPT‑ийг хоёр дахин олон төрлийн ажилд ашигладаг. ChatGPT Work нь мэдлэгийн ажилтан байна гэдэг ойлголтыг өөрчилж, асуултад хариулахаас хальж, олон алхамт нарийн төвөгтэй ажлыг гүйцэтгэдэг болж байна—"асуухаас" "хийхэд" шилжиж байна. OpenAI даяар Codex-оор гүйцэтгэх агентын ажил долоо хоногийн гаралтын токены 99.8%-ийг бүрдүүлдэг болсон бөгөөд Санхүүгийн баг зэрэг багууд агентын хэрэгслийг ажлынхаа үндсэн хэсэг болгожээ.

Байгууллагуудын дотор ч мөн ийм хэв шинж ажиглагддаг. Компани нэг баг эсвэл нэг ажлын урсгалаас эхэлж болно. Чанар болон эдийн засгийн үр ашиг сайжрахын хэрээр хэрэглээ чиг үүргүүдэд тархаж, AI бизнесийн үйл ажиллагааны нэг хэсэг болдог.

Ингэснээр эрэлт, бүтээгдэхүүний сайжруулалт, үр ашиг, дэд бүтцийн төлөвлөлтийг холбосон үнэ цэнтэй эргэх холбоо бий болдог. Үүний тулд хөрөнгө бүрийг эзэмших эсвэл бүрэлдэхүүн хэсэг бүрийг өөрсдөө бүтээх шаардлагагүй. Хэрэглэгчид хамгийн сайн үйлчилж, эдийн засгийн хувьд хамгийн оновчтой байхаас шалтгаалан бид өөрсдөө эзэмших, түншлэх эсвэл худалдан авах боломжтой. Хамгийн чухал нь системийг уялдуулан зохицуулж, бүхэлд нь суралцах явдал.

AI дэд бүтцийг хэрэгцээ гарахаас олон жилийн өмнө төлөвлөх ёстой ч загвар, бүтээгдэхүүн, хэрэглэгчийн эрэлт хавьгүй хурдан өөрчлөгддөг. Энэ зөрүү нь сахилга батыг зайлшгүй шаарддаг.

Бид хөрөнгө оруулалтын шийдвэрээ хэрэглэгч болон ажлын ачааллын өсөлт, байгууллагуудын үүрэг амлалт, API хэрэглээ, ашиглалтын түвшин, орлого, загварын чадавх ба үр ашгийн ахиц зэрэг нотолгоонд тулгуурлан гаргадаг. Техникийн болон арилжааны үе шатны зорилтууд төслийг хэзээ урагшлуулахыг тодорхойлоход тусалдаг. Урт хугацааны түншлэл нь өргөн цар хүрээнд хэрэгжүүлэхэд шаардлагатай санхүүжилт, дэд бүтэц, үйл ажиллагааны туршлагыг нэгтгэдэг.

Бүтээгдэхүүний орлого, хувийн хөрөнгө, арилжааны түншлэл нь энэ өсөлтийг дэмжихэд өөр өөр үүрэг гүйцэтгэдэг. Зорилго нь хамгийн их дэд бүтэц байгуулах биш. Харин бодитой эрэлтэд нийцсэн зөв хүчин чадлыг зөв цагт ашиглалтад оруулах явдал.

Миний хувьд гол асуултууд энгийн: Шинэ хүчин чадал хэр хурдан үр өгөөжөө өгч эхлэх вэ? Үүнийг хэр үр ашигтай ашиглаж байна вэ? Энэ нь хэрэглэгчдийн ямар эрэлтийг хангаж байна вэ? Техникийн дэвшил хэрэгцээтэй оюун ухааныг хүргэх зардлыг хэр хурдан бууруулах вэ?

Эдгээр асуулт урт хугацааны хүсэл тэмүүллийг үйл ажиллагааны сахилга баттай холбодог.

Бид дөнгөж эхэлж байна. Илүү чадварлаг системүүд урт хугацааны төслийг гүйцэтгэж, хэрэгслүүдийн ажиллагааг уялдуулан, санаанаас эцсийн үр дүнд хүрэх хүртэлх ажлын илүү их хэсгийг хариуцна. Хувь хүмүүс болон жижиг бизнесүүд өмнө нь зөвхөн томоохон байгууллагуудад байсан чадавхыг олж авна. Байгууллагууд оюун ухааныг үйл ажиллагаандаа илүү өргөн хүрээнд ашиглана.

Бидний зорилго зөвхөн илүү их тооцоолох хүчин чадал, том загвар эсвэл хямд токен биш. Харин илүү хэрэгцээтэй оюун ухааныг хүртээмжтэй болгох явдал.

Элбэг хүртээмж гэдэг нь үүнийг хэлнэ: улам чадварлаг, хямд бөгөөд хэрэглэгчдэдээ илүү үнэ цэнтэй болсоор байх оюун ухаан. Бид ахиц дэвшлээ хэр их хэрэгцээтэй ажлыг боломжтой болгосон, үүнийг хэр үр ашигтай хүргэсэн, үр өгөөжийг нь хэр өргөн хуваалцсан гэдгээр хэмжинэ.