В последнее время, погружаясь в экономику ИИ-проектов (сейчас как раз плотно сижу в кейсах FinQA), поймала себя на интересном наблюдении.
Мы все привыкли следить за гонкой цен между OpenAI, Anthropic и Google. Токены дешевеют, модели умнеют — кажется, профит неизбежен. Но если заглянуть «под капот» реального внедрения, картинка перестает быть такой линейной.
О чем я думаю
Когда мы оцениваем юнит-экономику обычного сервиса, всё понятно. Но в ИИ мы часто попадаем в ловушку «цены за слово».
На деле же, чтобы ИИ выдал один вменяемый финансовый отчет, который не стыдно показать клиенту, происходит целая каскадная реакция:
- модель делает несколько заходов (agentic loops), уточняя собственные расчеты,
- система перелопачивает гигабайты контекста через RAG, чтобы просто найти одну верную цифру,
- а сверху ложится стоимость верификации (тот самый human-in-the-loop), потому что в финансах галлюцинация стоит дороже, чем вся годовая подписка на API.
К чему это ведет?
Цена за 1000 токенов может быть копеечной. Но «стоимость решенной задачи» (Cost per Task) при этом может неприятно удивлять.
Я вижу это на разметке данных: иногда короткий вопрос требует такой цепочки рассуждений и проверок, что экономика процесса начинает трещать по швам. И это при том, что модели официально «дешевеют» каждый квартал.
Мой вывод на сегодня
Победят не те стартапы, которые первыми внедрят самую мощную модель, а те, кто научится элегантно экономить на вычислительных циклах. Экономика ИИ сейчас — это не про доступ к технологиям (он есть у всех), а про архитектурную бережливость.
Кто-нибудь еще замерял реальную себестоимость одного «осмысленного» ответа в своих проектах? Сильно она разошлась с ожиданиями из прайс-листа?
#AI #Fintech #Investments #UnitEconomics #LLM #ИИ
<a href="https://ru.freepik.com/free-ai-image/ai-circuit-board_417567907.htm">Изображение от freepik</a>
