Silikon Vadisi son bir neçə ilin böyük hissəsini istehlakçıları və müəssisələri həyatlarının hər sahəsinə süni intellekt (Sİ) daxil etməyə həvəsləndirməklə keçirdi. İndi Sİ tərtibatçıları müştərilərinin həqiqətən istifadə etdikləri texnologiya üçün daha çox ödəmələrini istəyirlər. Getdikcə artan sayda texnologiya firması, sadəcə sabit abunə haqqı almaq əvəzinə, Sİ xidmətləri üçün istifadəyə əsaslanan qiymət seçimləri tətbiq etməyə başlayıb. Nəticədə, ən çox istifadə edənlər hər dəfə bir Sİ çatbotundan və ya agentindən slayd təqdimatı hazırlamağı, e-poçt yazmağı və ya mürəkkəb bir kodu düzəltməyi xahiş etdikdə əlavə xərclərə məruz qalacaqlar. Aparıcı Sİ laboratoriyaları modellərini inkişaf etdirmək və idarə etmək üçün çiplərə, məlumat mərkəzlərinə və istedadlara on milyardlarla, hətta yüz milyardlarla dollar xərcləyirlər. Daha çox sayğaclı enerji və ya istifadəyə görə ödəməli telefon müqavilələri ilə əlaqəli qiymət modelinə keçid, böyük miqdarda elektrik enerjisi və digər resursları istehlak edən texnologiyanın daha seçici istifadəsinə səbəb ola bilər. Lakin bu, Korporativ Amerika nın bəzi hissələrini qəzəbləndirərək, müəssisələri Sİ-yə artan xərcləri ilə üzləşməyə və bu investisiyanın gəlirliliyini qiymətləndirməyə məcbur edib. Bu dəyişiklik, Uber Technologies kimi tələb əsaslı xidmətlərin subsidiyalı təkliflərini azaltdığı dövrləri xatırladır. Bəzi aparıcı Sİ startapları birja debütləri üçün yarışarkən, daha çox müştəri və firmanın Sİ-nin onlar üçün nə qədər dəyərli olduğunu yenidən düşünməsinə səbəb olan geniş yayılmış şok riski var. Generativ Sİ üçün biznes modeli nədir? Sİ çatbotları və agentləri üçün biznes modeli hələ də nisbətən yeni və inkişaf edir. 2023-cü ildə, ChatGPT generativ Sİ dəlisovluğunu başlatdıqdan aylar sonra, OpenAI və rəqibi Anthropic PBC çatbotlarını monetizasiya etmək üçün ödənişli abunə planları təqdim etməyə başladılar. İki firma istifadəçilər üçün ayda 20 ABŞ dolları na başa gələn premium təkliflərlə başladı. Daha sonra, modellərinə genişləndirilmiş giriş vəd edərək, ayda 200 ABŞ dolları na qədər çatan əlavə səviyyələr əlavə etdilər. OpenAI , Anthropic və digər Sİ firmaları həmçinin komandalar üçün nəzərdə tutulmuş, daha yüksək təhlükəsizlik tədbirləri, məlumat nəzarəti və müştəri dəstəyi ilə müəssisə seçimləri təklif edirlər. Bu seçimlər üçün qiymətlər dəyişir, lakin adətən təşkilatlardan hər bir işçi – və ya “yer” – üçün plana uyğun olaraq hesaba giriş imkanı ilə sabit aylıq ödəniş tələb olunur. Xüsusilə OpenAI , Meta Platforms və Alphabet -in Google kimi onlayn şirkətlərin milyardlarla insana pulsuz xidmətlər təklif etmək üçün uzun müddət istifadə etdiyi strategiyanı mənimsəyərək, istifadəçilər üçün reklam dəstəkli bir seçim təqdim etməyə başlayıb. Qiymət strategiyası necə dəyişib? Sİ tərtibatçıları çoxsəviyyəli abunələri təklif etməyə davam etsələr də, bəziləri Sİ modellərinə sabit qiymətə demək olar ki, limitsiz girişə icazə verməyin müdrikliyini yenidən düşünməyə başlayırlar. The Information aprel ayında Anthropic -in xidmətlərinə tələbatın artdığı bir vaxtda, biznes müştərilərini faktiki Sİ istifadəsinə əsasən faturalandırmağa keçdiyini bildirdi. Anthropic ödənişli abunələrinin hər səviyyəsi ilə müxtəlif miqdarda istifadəçi kreditləri təklif edir; bu limitə çatdıqdan sonra, fərd və ya şirkət istifadə etdikcə ödəməlidir. Xərc tapşırıqdan, müddətdən və istifadə olunan modeldən asılıdır. Anthropic -in veb-saytında firma, Claude çatbotu tərəfindən həyata keçirilən hər 1000 veb axtarışı üçün 10 ABŞ dolları na başa gəldiyini təxmin edir. İdarə olunan agentlər hər aktiv iş saatı üçün 8 ABŞ senti nə başa gəlir, Anthropic deyir ki, yüzlərlə işçi eyni anda, bütün saatlarda agent dəstələri yerləşdirsə, bu rəqəm arta bilər. OpenAI müştəriləri Sİ proqram təminatı kodlaşdırma agenti üçün yeni istifadə limitləri ilə çaşqınlıq yaşayıblar. Və Microsoft -un GitHub kodlaşdırma aləti bu yaxınlarda müəyyən bir aylıq kvotaya çatdıqdan sonra qüvvəyə minən yeni istifadəyə əsaslanan sistemi tətbiq edərək istifadəçiləri məyus etdi. Bəziləri aylıq kvotalarını cəmi bir gün ərzində tükətdiklərindən şikayətləndilər. Niyə bu dəyişikliyi indi edirlər? Sabit ödəniş modeli, ilk illərdə, bir çoxu çatbotları gündəlik iş axınlarına nə qədər daxil edəcəyindən və sübut olunmamış bir texnologiyaya nə qədər xərcləyəcəyindən əmin olmayan müəssisələr üçün sadələşdirilmiş və daha sərfəli xərc strukturu kimi məntiqli idi. 2025-ci ilin sonu və 2026-cı ilin əvvəlində Sİ bir dönüş nöqtəsinə çatdı. Anthropic , OpenAI və digərləri proqram mühəndisləri üçün kodu yaza və düzəldə bilən Sİ agentləri qurmaqda əhəmiyyətli irəliləyişlər əldə etdilər, bəzən saatlarla. Buradan, Sİ startapları maliyyə də daxil olmaqla digər sektorlarda daha geniş tapşırıqları sadələşdirə bilən agentləri təqdim etmək üçün daha çox səy göstərməyə başladılar. Bu arada, OpenClaw müəyyən dairələrdə viral oldu, bir insanın kompüterindən səyahət sifariş etmək, e-poçtları idarə etmək və təqvimləri idarə etmək üçün istifadə edən Sİ rəqəmsal köməkçisinin vədini və təhlükəsini göstərdi. Qəfildən, ən çox Sİ istifadəçilərindən bəziləri saatlarla agent dəstələri işlədirdilər. Müəssisələr də işçilərini mümkün qədər çox token – Sİ modelləri tərəfindən işlənən məlumat vahidi – istifadə etməyə təşviq etməyə başladılar, hətta bu metrikaya görə işçiləri sıralayan daxili liderlər lövhələri qurdular. Ümumiyyətlə tokenmaxxing adlandırılan bu təcrübə, bu fəaliyyətin daha böyük məhsuldarlığa və ya biznes dəyərinə səbəb olub-olmamasından asılı olmayaraq, Sİ istifadəsini maksimuma çatdırdıqları üçün işçiləri effektiv şəkildə mükafatlandırırdı. Varsayılan olaraq, bir tapşırığı avtomatlaşdırmaq üçün Sİ agentinə sahib olmaq, sadəcə bir çatbotdan bir neçə paraqraf mətn çıxarmağı xahiş etməkdən daha çox hesablama tələb edir – və bir agenti saatlarla işləməyə cəlb etmək daha da çox. Sİ tərtibatçıları texnologiyalarını daha çox müəssisədə möhkəmləndirmək məqsədi ilə bu əlavə xərci subsidiyalaşdırmağa davam edə bilərlər, lakin bu yanaşmanın riskləri var. Dünyanın aparıcı Sİ tərtibatçılarından ikisi olan Anthropic və OpenAI , bu ilin əvvəlində ictimaiyyətə açılmaq üçün yarışırlar, bu da onların xərclərinə və gəlirliliyə gedən yollarına daha çox nəzarət deməkdir. Şirkətlər Sİ-nin kodlaşdırma kimi müəyyən dəyərli biznes tapşırıqları üçün faydalı olduğunu sübut ediblər. İndi onlar çiplərə, məlumat mərkəzlərinə və istedadlara sərf etdikləri böyük xərcləri ödəmək üçün müştərilərdən kifayət qədər pul qazana bildiklərini göstərməlidirlər. Sİ şirkətləri dəyişikliklər haqqında nə deyiblər? OpenAI rəhbərləri sənayenin qiymət modelinin texnologiya inkişaf etdikcə dəyişməli olduğunu etiraf edib və müştərilərin nəticədə Sİ üçün kommunal xidmətlər kimi ödəyə biləcəyini irəli sürüblər. OpenAI -nin ChatGPT rəhbəri Nick Turley bu ilin əvvəlində bir podkast müsahibəsində deyib: “Mövcud dövrdə limitsiz plana sahib olmaq, limitsiz elektrik planına sahib olmaq kimidir.” “Bu, sadəcə məntiqli deyil.” Eynilə, OpenAI -nin Sam Altman şirkətin “intellektin elektrik və ya su kimi bir kommunal xidmət olduğu və insanların onu bizdən sayğacla aldığı” bir gələcək təsəvvür etdiyini söylədi. GitHub isə qərarını “qiymətləri faktiki istifadə ilə daha yaxşı uyğunlaşdırmaq” cəhdi kimi qiymətləndirdi. Şirkət bir bloq yazısında dedi: “Bu gün sürətli bir çat sualı və çox saatlıq avtonom kodlaşdırma seansı istifadəçiyə eyni məbləğə başa gələ bilər.” “ GitHub bu istifadənin arxasında yatan artan nəticə xərcinin böyük hissəsini öz üzərinə götürüb, lakin mövcud premium sorğu modeli artıq davamlı deyil.” GitHub əlavə etdi: “İstifadəyə əsaslanan faturalandırma bunu düzəldir.” Biznes müştəriləri necə reaksiya veriblər? Artan Sİ qəbulu, tokenmaxxing tipli təşəbbüslər və dəyişən qiymətlərin birləşməsi bəzi müəssisələr üçün xoşagəlməz bir oyanışa səbəb olub. Walmart iş yerindəki tapşırıqlara kömək edən daxili Sİ agentinin işçilər tərəfindən istifadəsini məhdudlaşdırıb. Uber Technologies Inc. hər bir işçinin müəyyən Sİ kodlaşdırma alətlərinə aylıq xərclərini hər alət üçün 1500 ABŞ dolları ilə məhdudlaşdırır. Və tokenmaxxing -ə qarşı sənaye üçün yanlış yönləndirilmiş və baha başa gələn bir status simvolu kimi artan tənqidlər var. Müştərilərə Sİ tətbiq etməkdə kömək edən Boston Consulting Group -un BCG X bölməsinin baş texnologiya direktoru Matt Kropp dedi: “Şirkətlər işçiləri Sİ-ni mənimsəməyə düzgün şəkildə təşviq edirlər və artan token xərcləri bir xüsusiyyətdir, səhv deyil.” “Bununla belə, hələ az şirkət Sİ üçün büdcəni necə təyin edəcəyini bilir və işçilər hələ də bu alətləri effektiv şəkildə necə istifadə edəcəklərini öyrənirlər, buna görə də israfçılıq mütləq baş verir.” Texnologiya dairələrində daha çox insan, istifadəçiləri əlindəki iş üçün doğru modelə uyğunlaşdıracaq daha yaxşı model yönləndirmə sistemlərinə ehtiyacı müzakirə edir. Bir çox tapşırıq üçün insanlar ən bahalı, ən yüksək səviyyəli modellərə ehtiyac duymaya bilərlər. Box Inc. -in həmtəsisçisi və baş icraçı direktoru Aaron Levie dedi: “Token büdcələri zamanla əməliyyat xərclərinin daha böyük bir hissəsini təşkil etdikcə, model yönləndirmə qaçılmaz nəticədir.” “Tezliklə fərdi istifadə halları ayırıb, keyfiyyət tapşırıq üçün kifayət etdikdə onları daha aşağı qiymətli modellərə göndərə biləcəksiniz.” Buradakı risklər nədir? Müştərilər Sİ-yə ümumi xərclərini azalda bilər və ya bu xərclərin daha çoxunu daha sərfəli xidmətlərə yönəldə bilər, bu da şirkətləri nə qədər real qiymət təyin edə biləcəklərini yenidən düşünməyə məcbur edir. Artıq ən böyük ABŞ Sİ xidmətlərinə təzyiq göstərən rəqabət təzyiqlərinin əlamətləri var, OpenAI Anthropic -dən oxşar xərc azalmalarını gözləyərək token qiymətlərində əhəmiyyətli endirimləri nəzərdən keçirir. Müştəriləri qiymətlərə daha diqqətli edən token əsaslı abunələrə keçid, DeepSeek və Alibaba Group Holding Ltd. -nin Qwen çatbotu kimi Çin açıq çəkili Sİ platformalarına da fayda verə bilər. Bunlar, cavab yaratmaq üçün Sİ sisteminin “neyron şəbəkəsinin” daha kiçik bir hissəsini istifadə etdikləri üçün ABŞ modellərindən daha az hesablama gücü istehlak etməyə meyllidirlər. Bu, həmin şirkətlərin xidmətləri üçün daha aşağı qiymətlər təklif edə bilmələrinin səbəblərindən biridir. Hal-hazırda, Çin modelləri Amerika rəqiblərinin ən yaxşı təkliflərindən geri qalır, lakin peşəkarlar daha sərfəli alternativlər axtarmağa başladıqda, bir çox rutin tapşırıq üçün tələbatı yönləndirmək üçün kifayət qədər yaxşıdırlar. BLOOMBERG