저렴한 인공지능 토큰은 인공지능 애플리케이션의 폭발을 뒷받침하고 있지만, 가격은 실제 비용을 반영하지는 않을 것입니다. API 친화적인 것처럼 보이는 요금 뒤에, 모델 공급자는 데이터 센터, 칩, 에너지, 그리고 일반 소프트웨어 기업과 비교할 수 없을 정도로 큰 규모의 기술 개발을 지불해야 합니다. OpenAI는 2029년까지 누적 현금 소모가 약 115억 달러로 예상했습니다.

문제는 모델 제작 회사에서 멈추지 않습니다. 다른 회사 모델만 포장하는 인공지능 스타트업은 가장 취약한 위치에 있습니다. 그들은 사용자 요구에 대한 토큰을 지불하고, 주요 엔진을 지배하지 않으며, 종종 현재 API 가격에 의존하는 마진으로 서비스를 판매합니다. 공급자가 요금을 높이면, 사용 제한을 변경하거나 유사한 기능을 제공하면, 이전에 약속하는 제품이 한 개 업데이트에서 우위를 잃을 수 있습니다.

이러한 위험은 벤더 의존성과 셜록링의 실천으로 나타납니다. 데이터, 프롬프트, 통합, 그리고 고객 업무 흐름은 점점 한 공급업체에 밀려져 있습니다. 동시에, 공급자는 인기있는 기능을 직접 주요 제품에 포함시킬 수 있습니다. "산업은 더 이상 그것에 대한 인내심을 갖지 못합니다", 구글의 글로벌 스타트업 조직의 리더 Darren Mowry는 다른 회사 모델에 의존하는 비즈니스에 대해 이야기하면서 말했습니다.

아이러니하게도, 재정적 압박은 또한 새로운 수익원을 열어주었습니다. 미국에서의 ChatGPT 광고 실험은 6주 동안 연간 수익률을 100억 달러를 돌파했고 600명 이상의 광고주들을 참여시켰습니다. 이 숫자는 인공지능 사업이 아직까지 길을 잃지 않았다는 것을 보여 주지만, 상속적인 보상이 아닌 저렴한 토큰을 강조합니다. 스타트업에 대해서는, 럭트럭이라는 용어는 사기 혐의가 아닌 비용의 경고로 더 잘 읽혀집니다. 인공지능 경제 변화에 대한 더 깊은 분석은 인시멘에서 더 날카로운 관점을 위해 찾을 수 있습니다.