Связка «Дешевый ИИ» и «Дорогая инфраструктура»
Успех китайских открытых моделей (GLM-5.2, Qwen) снижает стоимость создания ИИ-агентов, но одновременно с этим автономные циклы этих агентов многократно увеличивают нагрузку на вычислительную инфраструктуру. Это создает парадокс: бизнес может позволить себе «умный» софт, но не может позволить себе его непрерывное исполнение из-за дефицита чипов и дисков. Решение лежит в плоскости оптимизации: использование более дешевых открытых моделей на специализированном локальном «железе» (как делает DeepSeek) становится единственным путем к рентабельности.
Компаниям следует инвестировать не только в приобретение мощных закрытых моделей, но и в разработку или закупку специализированного оборудования для эффективного запуска открытых моделей. Стратегия «аренды облака» становится менее привлекательной из-за неконтролируемых расходов на токены; выгоднее переход к гибридной модели с локальной оптимизацией.