Nova AI utrka više nije u veličini modela: Pobjeđuju pametniji, jeftiniji i specijalizirani sustavi

Posljednje dvije godine razvoj umjetne inteligencije bio je gotovo predvidljiv. Tvrtke su gradile sve veće modele, povećavale broj parametara i natjecale se u ostvarivanju što boljih rezultata na standardnim testovima. Svaka nova generacija modela nakratko bi preuzela vodeću poziciju, sve do predstavljanja sljedećeg konkurenta.

Danas se tržište umjetne inteligencije počinje mijenjati. Kako sve više tvrtki prelazi s eksperimentiranja na stvarnu primjenu umjetne inteligencije u poslovnim procesima, važnije pitanje više nije tko ima najmoćniji model, nego koji model najbolje odgovara određenom zadatku uz prihvatljive troškove, odgovarajuće podatke i način implementacije. Time započinje nova faza razvoja umjetne inteligencije u kojoj su učinkovitost, fleksibilnost i cijena važniji od same veličine modela.

Model više nije proizvod

Izvršni direktor Perplexityja Aravind Srinivas smatra da se promijenio način na koji treba promatrati moderne AI sustave.

“Sam model više nije proizvod. Model je samo dio šireg sustava koji ga povezuje s alatima, podacima i procesima.”

Drugim riječima, suvremeni AI sustavi sve više funkcioniraju kao orkestratori koji sami odlučuju koji će model koristiti za pojedini zadatak. Jednostavan upit korisničke podrške ne zahtijeva najnapredniji i najskuplji model. S druge strane, složen programski problem ili analiza velike količine podataka može zahtijevati znatno moćniji sustav. Za mnoge interne poslovne procese dovoljan je manji model otvorenog koda koji može obaviti posao uz znatno niže troškove. Kako ističe Srinivas, najbolji izbor uvijek je model koji najbolje odgovara konkretnom zadatku.

Otvoreni modeli sve više privlače tvrtke

Takav način razmišljanja dodatno dobiva na važnosti u trenutku kada mnoge američke kompanije pokušavaju smanjiti troškove povezane s umjetnom inteligencijom. To predstavlja novi izazov za tvrtke poput OpenAI-ja i Anthropica, koje su posljednjih godina gradile poslovni model na prodaji pristupa svojim najnaprednijim vlasničkim modelima. Perplexity je predstavio novi sustav za svoj AI proizvod koji koristi otvoreni model GLM 5.2 kineske tvrtke Z.ai. Ideja je jednostavna. Većinu zadataka obavlja jeftiniji model, dok se napredniji modeli uključuju samo kada je to doista potrebno. Takav pristup smanjuje operativne troškove bez značajnog utjecaja na kvalitetu rezultata.

Zašto otvoreni modeli dobivaju na popularnosti?

Otvoreni modeli umjetne inteligencije omogućuju tvrtkama da ih preuzmu, prilagode vlastitim potrebama i pokreću na vlastitoj infrastrukturi.Osim nižih troškova, organizacije dobivaju veću kontrolu nad podacima, veću privatnost i mogućnost prilagodbe modela specifičnim poslovnim procesima. Peter Fenton, partner investicijskog fonda Benchmark, smatra da će upravo otvoreni modeli dominirati budućim razvojem umjetne inteligencije. Prema njegovim procjenama, više od 90 posto svih AI tokena moglo bi se obrađivati pomoću modela otvorenih težina tijekom sljedećih 18 do 24 mjeseca, a moguće čak i do kraja ove godine. Tokeni predstavljaju osnovne jedinice teksta koje modeli umjetne inteligencije obrađuju tijekom generiranja odgovora. Fenton vjeruje da će zbog sve kvalitetnijih otvorenih modela najveći AI laboratoriji biti pod sve većim pritiskom jer će korisnici dobivati vrlo slične rezultate uz znatno nižu cijenu.

Manji modeli ponekad rade bolje

Fenton naglašava kako veći modeli nisu uvijek najbolji izbor.Za brojne specijalizirane zadatke manji modeli mogu biti brži, učinkovitiji i jeftiniji od velikih univerzalnih sustava. Takav pristup postaje posebno zanimljiv tvrtkama koje žele optimizirati troškove bez odricanja od mogućnosti koje umjetna inteligencija nudi.

Gdje se model izvršava postaje jednako važno kao i tko ga je razvio

Upravo je zato Benchmark investirao u Ollamu, tvrtku koja programerima omogućuje jednostavno preuzimanje, pokretanje i upravljanje otvorenim AI modelima. Izvršni direktor Ollame Jeff Morgan smatra da podrijetlo modela više nije najvažnije pitanje. Mnogo važnije postaje gdje se model izvršava, kako se njime upravlja i koliko je jednostavno integrirati ga u postojeću infrastrukturu. Morgan navodi da Ollamu danas koristi više od 85 posto kompanija s liste Fortune 500, uključujući organizacije iz izrazito reguliranih sektora poput zdravstva, osiguranja i zrakoplovstva. Prema njegovim riječima, mnoge tvrtke prvo uvode manje modele koji rade unutar njihove infrastrukture i koriste lokalne podatke, a tek kasnije prelaze na veće sustave kada steknu više iskustva.

Otvoreni modeli postaju i geopolitičko pitanje

Sve veći uspjeh otvorenih AI modela nije samo tehnološka tema nego i pitanje međunarodne konkurentnosti. Naime, dio najnaprednijih otvorenih modela danas dolazi iz kineskih laboratorija, među kojima se posebno izdvajaju Z.ai i DeepSeek.To otvara raspravu o tehnološkoj neovisnosti i budućem položaju Sjedinjenih Američkih Država u razvoju umjetne inteligencije. Srinivas smatra da bi SAD trebao snažnije podržavati otvorene modele jer oni umjetnu inteligenciju čine dostupnijom manjim tvrtkama i širem tržištu.Prema njegovu mišljenju, upravo otvoreni modeli mogu omogućiti ravnomjerniju primjenu umjetne inteligencije u gospodarstvu.

Hoće li se promijeniti i podatkovni centri?

Nova filozofija razvoja umjetne inteligencije mogla bi promijeniti i način na koji se grade podatkovni centri. Dosadašnji razvoj temeljio se na pretpostavci da će sve više AI zadataka zahtijevati ogromne podatkovne centre ispunjene najmodernijim grafičkim procesorima. Srinivas smatra da bi se velik dio svakodnevnih AI zadataka u budućnosti mogao izvršavati lokalno, izravno na računalima, poslužiteljima ili uređajima korisnika. Najzahtjevniji poslovi i dalje bi se obrađivali u oblaku, dok bi se jednostavniji zadaci izvršavali lokalno, čime bi nastao hibridni model rada. Takav pristup mogao bi smanjiti troškove, ubrzati obradu podataka i dodatno povećati privatnost korisnika.

Novi izazov za AI industriju

Za ulagače i tehnološke tvrtke sada se postavlja jedno od najvažnijih pitanja u razvoju umjetne inteligencije.Mogu li najveći AI laboratoriji zadržati svoju tržišnu vrijednost ako otvoreni modeli nastave napredovati ovim tempom i ako tvrtke sve češće budu birale kombinaciju manjih, specijaliziranih i znatno jeftinijih modela umjesto jednog velikog sustava? Odgovor na to pitanje mogao bi odrediti smjer razvoja cijele AI industrije tijekom sljedećih nekoliko godina.