Как ChatGPT будет зарабатывать деньги?

ChatGPT оценивается в 30 миллиардов долларов. В этой статье я придумываю, как Open AI может лицензировать ChatGPT, чтобы потенциально соответствовать его оценке. Но сначала — отказ от ответственности 😊

Отказ от ответственности

Я никоим образом не связан с ChatGPT и не связан с ним, и все взгляды, которые я выражаю в этой статье, являются моими собственными интеллектуальными экскурсиями. С 2018 года я наслаждаюсь потенциалом генеративного машинного обучения и безумно заинтересован в этом пространстве. В этой статье я надеюсь изложить некоторые из своих ранних мыслей о потенциальной бизнес-модели для ChatGPT, а в будущем, если Open AI будет лицензировать то же самое, сравните, насколько далеки были мои прогнозы.

Что это даст вам

Тем не менее, если вы находите мир генеративного ИИ интересным, то этот пост может пощекотать ваши серые клетки в отношении коммерческих приложений ChatGPT — особенно, как вы можете вывести LLM (модель большого языка) на рынок? Если у вас есть какие-либо комментарии / отзывы о моих взглядах, пожалуйста, укажите их в комментариях, чтобы я и моя читательская база могли учиться на том же.

Какую бизнес-модель можно построить на базе ChatGPT?

Теперь все должны знать о ChatGPT. Это LLM, который по подсказке генерирует текст, аналогичный сгенерированному человеком (используя обучение на наборе данных из миллиардов текстов). Иногда он может быть фактически точным, а иногда промежуточным между фактами, что создает ощущение творчества. Например, свернутый скриншот подсказки и вывода ChatGPT:

Тот факт, что Chat GPT может выполнять интерполяцию между различными темами в подсказке и генерировать человеческий ответ, открывает несколько возможностей для коммерческих приложений. Я рискну и скажу, что любая профессия, связанная с созданием нарративов, может извлечь выгоду из вклада Chat GPT.

Итак, вопрос в том, как их материнская компания Open AI может разработать бизнес-модель на основе того же? Вот несколько способов сделать это:

Фундаментальная модель ценообразования

Во-первых, за какую основную единицу товара Open AI может взимать плату со своих пользователей ChatGPT? Вот несколько вариантов:

1. За подсказку: цена за подсказку — скажем, пользователи платят 0,1 цента за подсказку. Плюсы: простой в реализации и интуитивно понятный для пользователей. Также может поддерживать сложные бизнес-модели. Минусы: Как пользователь, наличие $ за подсказку лишает меня свободы пробовать различные подсказки, прежде чем я получу удовлетворительный ответ.

2. За минуту/сеанс. Чтобы получить удовлетворительный ответ, данные подсказки необходимо модифицировать с помощью проверки и пробной версии, $ за минуту использования/сеанса может быть интересной альтернативой. Плюсы: дает немного больше гибкости, пробуя разные подсказки. Минусы: не очень удобно для пользователя — как пользователь, я хочу думать между подсказками — но каждую секунду, когда я думаю, а не подсказки, я чувствую, что с меня берут деньги.

3. За вызов API: возможно, для опытных пользователей, которые вызывают API GPT в приложении.

Некоторые мысли о себестоимости и марже. В оставшейся части этой статьи я предполагаю сочетание модели ценообразования за приглашение и за вызов API и построю несколько концептуальных бизнес-моделей поверх них. Однако, поскольку это мысленное упражнение, давайте углубимся в аспект ценообразования:

Предельная стоимость вывода для языковых моделей практически равна нулю. Самая затратная часть — это обучение, которое уже завершено (GPT предварительно обучен). Таким образом, когда подсказка попадает в ChatGPT, с точки зрения модели/прогноза практически нет никаких затрат. Единственные затраты связаны с выполнением обслуживающих API (по сути, серверной обработкой и сетевым входом/выходом выходных данных модели). Так что, на мой взгляд, единственным COGS для Open AI при запуске ChatGPT будет то, что они платят своему облачному провайдеру за обслуживание обслуживающих API (и периодические оффлайн-тренинги). Таким образом, расчет маржи будет включать в себя оценку себестоимости по повторяющимся тренировкам + частые порции и взимание с пользователей дополнительной надбавки для получения прибыли.

Бизнес-модели для ChatGPT с ценами за запрос/API

Оплата по факту использования. Взимайте с пользователей фиксированную плату в размере нескольких долларов за запрос/вызов API. Плюсы: простота реализации. Минусы: слишком много — самое главное, на мой взгляд, то, что активные пользователи платят по той же ставке, что и дилетанты. Таким образом, у пользователей мало ценовых стимулов для глубокого вовлечения. Это делает их уязвимыми для конкурентов (надо признать, что конкуренты появятся, если еще не появились!), которые могут переманить активных пользователей с помощью многоуровневого ценообразования.

Freemium: очевидная модификация оплаты по мере использования — мы разрешаем каждому пользователю определенное количество бесплатных подсказок/вызовов API в день/неделю/месяц и взимаем дополнительную плату по фиксированной ставке. Плюсы: также легко реализовать. Немного более удобный. В частности, пользователи малого и среднего бизнеса могут немного проверить свои возможности с помощью POC. Минусы: такие же, как и в случае с оплатой по мере использования, описанной выше.

Многоуровневое ценообразование. Улучшение по сравнению с моделью Freemium, при которой с пользователей взимается плата в зависимости от уровня использования. Например, первые 10 приглашений бесплатны, следующие 100 оплачиваются по 0,1 доллара США за приглашение, а следующие 1000 — по 0,05 доллара США. Плюсы: подходит как для неопытных, так и для опытных пользователей. Минусы: сложнее реализовать. Кроме того, как пользователи узнают, к какому уровню они должны относиться? Независимо от этого, это широко используемая бизнес-модель, особенно поставщиками облачных услуг, которая также может применяться к ChatGPT.

На основе ролей: переход к многоуровневому ценообразованию, при котором мы сегментируем пользователей на основе подписок Personal, Developer и Professional. Каждая из этих подписок может дополнительно включать бесплатную или многоуровневую ценовую политику. Плюсы: предоставляет пользователям дополнительные возможности, предоставляя некоторую защиту от конкурентов (которым теперь придется приложить немало усилий, чтобы соответствовать или превзойти цены по нескольким параметрам). Минусы: сложно реализовать. Может потребоваться специальная команда по выставлению счетов.

Обобщенная гибридная модель – проявите творческий подход. Добавьте больше степеней свободы в ролевую модель. Например, активные пользователи могут подписываться на ежегодные обязательства, внося предоплату (и, таким образом, получая скидки). Внедряйте предложения с ограниченным сроком действия (например, длительные бесплатные пробные версии, периодическое снижение цен на подписку и т. д.) в качестве маркетинговых усилий и т. д. Плюсы: настраиваемый и действительно может удовлетворить пользователя там, где он находится. Условия доступности. Минусы. Помимо поддержки операций по выставлению счетов, потребуются специальные усилия по бизнес-планированию для обеспечения того, чтобы цены оставались конкурентоспособными, а восприятие цен пользователями не искажалось.

На основе приложения. Наконец, я даю волю своему воображению. Но я думаю, что святым Граалем будет бизнес-модель, ориентированная на конкретное приложение. Поскольку использование GPT становится повсеместным в разных отраслях, разные приложения будут генерировать разную прибыль для пользователей. Например — использование в маркетинге против ведения длинного блога. Таким образом, бизнес-модель ChatGPT может в конечном итоге стать гибко настраиваемой в зависимости от ролей, приложений и взаимодействия (подумайте о комбинации приведенной выше обобщенной гибридной модели с дополнительным различием типа приложения).

И прежде чем вы решите, что это будет сложнее реализовать, есть и более простые способы сделать это — например, взимать фиксированную ставку роялти за каждый сотый вызов/запрос API.

Я не знаю, будет ли это разумной бизнес-моделью, но могу, по крайней мере, сказать, что до тех пор, пока коммерческие приложения ChatGPT не станут более ясными, эта бизнес-модель будет излишеством. Независимо от появления конкурентов война за долю рынка коммерческого генеративного ИИ будет вестись не только вокруг качества производительности/услуг моделей машинного обучения, но и вокруг бизнес-модели, используемой для их коммерциализации для пользователей.

Последнее примечание

Я очень надеюсь, что ChatGPT останется открытым и бесплатным для всех нас. Но новаторы заслуживают того, чтобы строить бизнес вокруг своего изобретения. Так что, возможно, есть мир, в котором какая-то версия модели поддерживается бесплатно, в то время как более специализированные модели получают платный доступ для коммерческих приложений. В любом случае, я очень взволнован миром, который открывает нам Генеративный ИИ.

Ссылки:

[1]. https://www.ft.com/content/10aadb2b-bd02-417d-ae34-8f162ad31dff

[2]. https://openai.com/blog/chatgpt/

[3]. Новые типы языковых моделей и почему они важны

…

Если вам понравилась эта статья или у вас есть вопросы/отзывы, пожалуйста, оставьте аплодисменты и свои комментарии ниже. Я возглавляю группу по данным и прикладным наукам для Microsoft Cloud и искусственного интеллекта, в основном занимающуюся кибербезопасностью. В свободное время я пишу о практических аспектах науки о данных, а вскоре и о генеративном ИИ. Вы можете следить за мной в Medium, Twitter и LinkedIn.