AI बुलबुले को “फूटना” कहना क्योंकि निष्कर्ष लेने की लागत कम हो रही है, वह अर्थशास्त्र को उलट देता है। OpenAI ने अपने अधिक टोकन-कुशल मॉडल्स, लूना और टेरा पर कीमतें कम कर दीं। इसने सोल और प्रो कीमतों को अपरिवर्तित छोड़ दिया। कम कीमतें इसलिए आई हैं क्योंकि मॉडल्स को चलाना सस्ता हो रहा है, कम टोकन्स का उपयोग करके और कार्यभारों को अधिक कुशलता से सेवा देकर। इससे बहुत अधिक उपयोग के लिए द्वार खुलता है। कार्य, जो स्वचालित करने के लिए बहुत महंगे थे, अब कोडिंग, ग्राहक समर्थन, शोध, डेटा विश्लेषण और एजेंट प्रवाहों में लगातार चल सकते हैं। एक कंपनी प्रति अनुरोध कम खर्च कर सकती है, जबकि अपने व्यवसाय में हजारों अधिक अनुरोध कर सकती है। सेमीकंडक्टर प्रश्न कुल उपभोग किए गए कंप्यूटेशन पर निर्भर करता है। प्रति टोकन मूल्य से आपको बहुत कम पता चलता है। क्लाउड बैकलॉग बढ़ रहे हैं, हाइपरस्केलर्स के पास क्षमता की कमी है, और बुनियादी ढांचे पर खर्च लगातार बढ़ रहा है। मॉडल प्रतिस्पर्धा मॉडल स्तर पर मार्जिन पर दबाव डालेगी। कम होती हुई निष्कर्षण लागतें AI का उपयोग करने में सक्षम अनुप्रयोगों की संख्या को बढ़ाती हैं, जो सदैव चिप्स, मेमोरी, नेटवर्किंग और डेटासेंटर्स कीओर मांग को बढ़ाती हैं। @jvisserlabs