Малі моделі, великі зміни: чому штучний інтелект виходить за межі розмірів моделі

Упродовж тривалого часу розвиток штучного інтелекту ґрунтувався на принципах масштабності та розміру моделей. Компанії інвестували мільярди в навчання величезних систем із постійно зростаючими наборами даних, вважаючи, що чим більше — тим краще. Проте ця парадигма починає змінюватися. Наступний етап еволюції AI зосереджується на ефективності, створюючи моделі, які є меншими, швидшими і дешевшими в експлуатації, не втрачаючи продуктивності.

Серед лідерів цього переходу — компанії Anthropic та IBM. Anthropic представила модель Claude Haiku 4.5, яка в багатьох аспектах виявляється такою ж точною, як і її старший варіант Sonnet 4.5, одночасно працюючи вдвічі швидше і коштуючи приблизно третину від вартості. У свою чергу, IBM з нещодавнім запуском сімейства моделей Granite 4.0, які відрізняються назвами “Nano” і “Tiny”, піднімає цю ідею на новий рівень, адже ці системи можуть працювати безпосередньо на локальних пристроях, уникнувши залежності від дорогих хмарних інфраструктур.

Менші моделі — реальний економічний виграш

Висока ефективність Haiku 4.5 має безпосереднє відображення в фінансових заощадженнях. Ця модель обробляє дані за ціною менше ніж 1 долар за мільйон вхідних токенів, у порівнянні з її більшими аналогами, де вартість складає близько 3 доларів. Зниження витрат може привести до скорочення витрат на AI більше ніж на 60%, що заощаджує десятки тисяч доларів для підприємств, які працюють з великими обсягами тексту чи аналітики. Крім того, Haiku споживає приблизно на 50% менше енергії, що є значущою перевагою в умовах зростання попиту на електрику для дата-центрів.

Моделі Granite 4.0 від IBM також демонструють подібні переваги. Їх компактна архітектура дозволяє працювати на вже існуючому обладнанні підприємств замість спеціалізованих серверів. За словами представників компанії, ці моделі споживають на 70% менше пам’яті та забезпечують вдвічі швидший обробіток запитів порівняно з аналогами великого формату, зберігаючи чутливі дані на місці для дотримання конфіденційності та норм регулювання. Для секторів, таких як банківська справа, охорона здоров’я та логістика, ці переваги втілюються у зниженні витрат на хмари, швидшій реакції та більшій контролі над даними.

Економіка ефективності

Тенденція до розробки менших моделей з’являється на фоні зростання витрат на AI у всіх сегментах. Згідно з дослідженням PYMNTS Intelligence, приблизно 47% підприємств вказують на вартість як на основний бар’єр до впровадження генеративного штучного інтелекту. Хоча ціни на моделі падають, загальні витрати на володіння залишаються високими через витрати на інфраструктуру, інтеграцію та дотримання норм. Як підкреслює звіт, тільки кожне третє підприємство, що впроваджує штучний інтелект у великих масштабах, досягає очікуваних цілей з рентабельності.

Haiku 4.5 спрямована на зміну цієї ситуації. Внутрішні тести Anthropic показали, що вона демонструє подібні результати до моделі Claude Sonnet 4.5 у ключових показниках при зменшенні витрат на обробку до 70%. Це означає, що багато підприємств можуть реалізувати чат-бота чи систему автоматизації, що надає майже таку ж якість за значно нижчими витратами.

На рівні інфраструктури витрати на інференцію, тобто ціна за використання моделей в продуктивному середовищі, стають основною частиною витрат на AI. За прогнозами, до 2030 року інференційні навантаження становитимуть 75% світового попиту на обробку AI. Дослідження Nvidia показали, що маломасштабні моделі здатні виконувати 70-80% завдань підприємств, залишаючи найбільш складні задачі великим системам. Це двоступеневе структурування – мале для обсягу, велике для складності – починає формуватися як найбільш економічно ефективний шлях впровадження AI.

Доступність штучного інтелекту

Маломасштабні моделі є менш універсальними, але швидшими, дешевшими і простішими у налаштуванні версіями великих мовних моделей. Вони можуть працювати на локальних серверах, браузерах або мобільних пристроях, що робить їх ідеальними для компаній, яким необхідна конфіденційність і швидкість впровадження без екстремального масштабу.

Наприклад, рітейлер може використовувати маломасштабну модель для рекомендацій товарів і обробки запитів клієнтів на своєму сайті, тоді як фінансова компанія може скористатися нею для внутрішнього резюмування звітів, не ділячись із чутливими даними з хмарними постачальниками. Для багатьох середніх підприємств можливість локального впровадження цих інструментів означає уникнення витрат, що обчислюються шістьма цифрами, при цьому забезпечуючи реальну реакцію в режимі реального часу.

Центр тяжіння індустрії поступово зміщується від величезних навчальних кластерів до легких, високоефективних систем, розроблених для реального використання. У міру того як керівники стикаються зі зростаючими експлуатаційними витратами, менші моделі пропонують спосіб зберегти проекти AI прибутковими без компромісів у точності.