Die Preise für KI-Token müssen um bis zu 90 % sinken, bevor der großflächige Einsatz von KI in Unternehmen möglich wird, sagte Nikesh Arora, CEO von Palo Alto Networks $PANW. sagte am Donnerstag, und beschrieb das heutige Preisumfeld als praktisches Hindernis für Unternehmen, die versuchen, die Technologie einzuführen.
Sein Zeitplan für Entlastung war spezifisch: Innerhalb eines Jahres sollten die Kosten auf etwa ein Fünftel des heutigen Niveaus sinken, und im darauffolgenden Jahr auf nur ein Zehntel. Seine Bemerkungen während eines Auftritts bei CNBC kamen, nachdem Sam Altman, CEO von OpenAI, angekündigt hatte, dass das neueste Modell des Unternehmens bei agentischen Codierungsaufgaben 54 % besser in der Token-Effizienz ist – eine Zahl, die Arora begrüßte, aber als Ausgangspunkt und nicht als Ziel betrachtete. "Ich denke, 54 % sind ein guter Anfang," sagte er. "Ich denke, wir brauchen wahrscheinlich noch eine Runde."
Dennoch hielt sich Arora mit Pessimismus zurück, wohin die Reise geht. "Die Nachfrage bleibt unendlich, und solange Sie eine unendliche Nachfragekurve haben, denke ich, dass sich all diese Dinge im Laufe der Zeit rationalisieren werden," sagte Arora. Er deutete an, dass die zunehmende Effizienz in den zugrunde liegenden Modellen schließlich den Druck auf die AI-Ausgaben der Unternehmen verringern würde.
Seine Bedenken versetzen ihn in die Gesellschaft eines wachsenden Kreises von Unternehmensführern, die lautstark darüber werden, was sie als unerschwingliche Modellpreise betrachten – Kosten, die ihrer Ansicht nach hoch genug sind, um KI davon abzuhalten, über Pilotprojekte hinaus zu echter unternehmensweiter Nutzung zu gelangen. Alex Karp, CEO von Palantir $PLTR Technologies, äußerte letzte Woche ähnliche Gedanken, indem er den pro-Token-Ansatz angriff, auf den sowohl Anthropic als auch OpenAI setzen, und auf Modelle mit offenen Gewichten als praktikableren Weg für Unternehmenskunden hinwies. "Etwas ist völlig schiefgelaufen," sagte er gegenüber CNBC, während er anmerkte, dass er keinen bestimmten Anbieter herausgreifen wollte.
Die Zahlen hinter der Frustration sind bemerkenswert und spiegeln ein breiteres Paradoxon in der Unternehmens-KI wider: The Next Web berichtet, dass die Schlagzeilen-Preise pro Token um 98 % gesunken sind, während die gesamten Ausgaben für Unternehmens-KI im gleichen Zeitraum verdreifacht wurden, da agentische Anwendungen Modellaufrufe auf eine Weise verketten, die den Verbrauch viel schneller vervielfacht als die Einheitenpreise fallen.
Der Druck verändert bereits das Verhalten von Unternehmen. Unternehmen wie Uber $UBER und Microsoft $MSFT haben den Mitarbeiterzugang zu teuren KI-Codierungstools begrenzt oder eingeschränkt nachdem Budgets die Prognosen übertroffen hatten. Einige Firmen haben sich günstigeren Modellen mit offenen Gewichten zugewandt, einschließlich chinesischer Alternativen, die den Abstand zu amerikanischen Laboren verringern.
Keine dieser Reibungen hat den breiteren Ausbau verlangsamt. SpaceX hat letzten Monat den Schuldenmarkt für 25 Milliarden Dollar angezapft, und Amazon $AMZN folgte diese Woche mit einer eigenen Anleiheemission über 25 Milliarden Dollar, wobei beide Schritte mit den steigenden Kapitalanforderungen der KI-Infrastruktur verbunden sind.