Sun'iy intellekt (SI) xarajatlarning kamayishi, samaraliroq modellar va hisoblash quvvatining yuqori mavjudligi tufayli juda kirish oson resursga aylanyapti. Bu tendensiya foydalanuvchilar va korxonalar uchun foyda keltirsa-da, u OpenAI va Anthropic kabi sohaning yetakchilarining moliyaviy barqarorligi uchun sezilarli muammo tug'dirmoqda.
>The Wall Street Journal tomonidan chop etilgan tahlil SI kamqimor boylikdan ko'ra, tovarga yaqinlashayotganini ko'rsatadi. Bu harakat hozirgi kunda eng murakkab modellar ishlab chiqishda yetakchi bo'lgan kompaniyalarning raqobatdosh ustunligini pasaytirishi mumkin.
Bu o'zgarishning asosiy sabablaridan biri kundalik vazifalarning aksariyatini bajarishga qodir SI xarajatlarining keskin pasayishi. Bu yanada yengilroq, bulutda ham, qurilmalarda ham ishlaydigan modellar paydo bo'lishi bilan yengillashtirilmoqda, jumladan Google, Apple va xitoy SI kompaniyalari yechimlari.
Bundan tashqari, Xitoy strategiyasini mustahkamladi. Juma kuni (16) Xang'ajdagi nutqida xitoy prezidenti Xi Jinping 'ochiq og'irlikdagi' ('open-weights') SI modellarini erkinlashtirishni saqlab qolishni himoya qildi, bu esa o'zgartirish va erkin foydalanish imkonini beradi. Ushbu taktik AQShning ushbu sohadagi hegemoniyasiga qarshi muvozanat yaratishni maqsad qilgan. GLM 5.2 va Kimi K3 kabi xitoy modellarining AQSh kompaniyalari tomonidan ishlab chiqilgan ilg'or tizimlarga nisbatan farqni kamaytirib bormoqda.
Meta ham dasturlashga yo'naltirilgan modellar ishlab chiqishda sezilarli darajada oldinga siljindi, kod yaratishning foydali nishasida OpenAI va Anthropic bilan bevosita raqobatlashish qobiliyatini namoyish etdi. Hozirgi hisoblash quvvati cheklovi yangi ma'lumotlar markazlarini faollashtirish va SI modellarini ishga tushirish uchun samaraliroq usullarni ishlab chiqish bilan yengillashtirilishi kutilmoqda. Ba'zi ilovalarda, iste'molning asosiy birligi bo'lgan tokenlar ta'minoti allaqachon talabni qondirmoqda.
Bu taraqqiyot iste'molchilar va korxonalar uchun ijobiy deb hisoblanadi. Taxminan bir yil avval OpenAI ijrochi direktori Sam Altman sun'iy intellektni shunchalik arzon qilishni istaganini bildirgan edi,ki uni o'lchash qiyin bo'ladi. SI turli kasblarda unumdorlikni oshirish va raqamli ishqalanishni kamaytirish potentsialiga ega, shunchaki ishchilarni almashtirish emas.
Biroq, bu holat OpenAI va Anthropicning moliyaviy kelajagi haqida noaniqliklarni keltirib chiqaradi, ular ikkalasi ham aksiyalarni jamoatga chiqarishga nomzod. Ular an'anaviy gigantlarga qarshi texnologik ustunlikni saqlab qolishga bog'liq bo'lgani uchun, agar SI umumiy foydalanish texnologiyasi sifatida, elektr energiyasi yoki avtomobilga o'xshab qaralsa, ular qiynalishi mumkin.
Tahlilda keltirilgan Sensor Tower ma'lumotlari shuni ko'rsatadiki, mart oyida ChatGPT iste'molchi foydalanuvchilar orasidagi global ulushning 50% dan kamini tashkil etdi, veb va mobil qurilmalar orqali kirishlarni hisobga olgan holda. Bu kamayish asosan Google Gemini va Anthropicning Claude tomonidan amalga oshirilgan raqobatga bog'liq edi.
Korporativ miqyosda, xitoy modellar ham AQShning asosiy tizimlari bilan raqobatlashishni boshladi, ba'zi metrikalarda o'xshash ishlash natijalarini ko'rsatadi, ammo sezilarli darajada kamroq xarajatlarga ega. OpenRouter reytingi ko'rsatadiki, korxonalar tomonidan eng ko'p ishlatiladigan beshta model hozirda xitoy modellaridir va platforma tomonidan kuzatilayotgan tokenlarning taxminan 45% shu modellar tomonidan iste'mol qilinadi.
Tahlil shuningdek, OpenAI ning sobiq texnologiya direktori Mira Murati boshchiligidagi Thinking Machines Lab tomonidan ochiq og'irlikdagi modelning chiqarilishini ta'kidlaydi. Ushbu tizim ishlash va operatsion xarajatlar o'rtasidagi muvozanatni ta'minlashni maqsad qilgan, o'zgarishni quyidagi analogiya bilan umumlashtiradi: 'Ishga borish uchun SI Ferrari kerakmi, yoki SI Honda Civic yonimizda turibdimi?'
Kuchi kuchayayotgan raqobat fonida OpenAI va Anthropiclar foyda keltirishga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan joylarga, hatto bu foydalilikka ta'sir qilsa ham, muhandislar va ma'lumotlar markazlariga kirish bo'yicha investitsiyalarini oshirmoqdalar. Ikkala kompaniya texnologik yetakchilikni saqlab qolish uchun yuzlab milliard dollarlarga majbur bo'lmoqda. Shu bilan birga, korporativ mijozlar SI uchun zarur bo'lgan investitsiyani va qaysi premium modellar o'z xarajatlarini oqlaydi, yanada qat'iyroq baholay boshladilar.
SI ning tovarga aylanishini tezlashtiruvchi yana bir omil – ilg'or modellar qanday qurilishi haqidagi bilimlarning keng tarqalishi. Kompaniyalar o'z sanoat sirlarini himoya qilishda davom etishgan bo'lsa-da — masalan, Applening OpenAI ga intellektual mulkni o'g'irlashda aybdor deb da'vo qilgan jarayoni — tadqiqotchilar doimiy ravishda yangi yutuqlarni batafsil bayon etuvchi ilmiy tadqiqotlarni nashr etishmoqda. Xitoy laboratoriyalari va Thinking Machines Lab kabi kompaniyalar ham o'z yaratilishining to'liq hujjatlari bilan ochiq kodli modellarini muntazam ravishda taqdim etmoqda.
Matn shuningdek, 'distillatsiya' deb ataladigan texnikani ham ko'rib chiqadi, bu boshqa modelni referans sifatida ishlatib modelni o'qitishni o'z ichiga oladi. OpenAI va Anthropic xitoy kompaniyalari maxfiy ma'lumotlarga asoslangan raqobatchi tizimlarni yaratish uchun ushbu usuldan foydalanayotganlikda ayblov qo'yishmoqda. Biroq, sanoatning o'zida ham bu texnika qonuniy tarzda qo'llaniladi; katta modellar ko'pincha kichikroq va tezroq versiyalarni yaratish uchun ishlatiladi.
Masalan, Apple ning yangilangan Siri'sini qo'llab-quvvatlaydigan yangi model Google modellaridan distillatsiya qilingan, bu tomonlar o'rtasidagi kelishuvga ko'ra. Yaqinda chiqqan inshoada Microsoft Bosh ijrochi direktori Satya Nadella, internet ma'lumotlari va mijoz ma'lumotlari bilan modellarni o'qitadigan kompaniyalarning uchinchi tomonlar tomonidan distillatsiyadan foydalanishni to'xtatishga urinishlarini 'ironik' deb baholadi. U shunday deydi: 'Agar o'rganish faqat bir tomonga oqsa, iqtisodiy qiymat o'rganish infratuzilmasining egalariga, o'z bilimini yaratuvchilarga emas, yo'naltiriladi.'
Avval OpenAI va Anthropicning asosiy raqobatdosh ustunligi raqobatchilardan sezilarli darajada ustun modellar taklif qilishda edi. 'Yetarli darajada yaxshi' deb hisoblangan va ba'zi hollarda yuqori darajada ilg'or tizimlarning iPhone foydalanuvchilari va yirik korxonalar uchun mavjud bo'lishi bilan, bu kompaniyalar yangi farqlarni topishlari kerak.
Google o'z qidiruv dvigateli bilan hisobga olgan holda, Meta o'z ijtimoiy tarmoqlar bazasiga ega, Microsoft va Amazon korporativ infratuzilmaga hukmron, Apple esa keng qurilmalar ekotizimiga nazorat qiladi.
Oxford universiteti professori Eric Zhao va tilga olingan tadqiqotning muallifi, elektr energiyasiga kirish kelajakdagi SI kompaniyalari uchun asosiy raqobatdosh ustunlik bo'lishi mumkinligini taklif qiladi. Elektr ta'minoti cheklanishi va jamoalar yangi ma'lumotlar markazlarini qurishga qarshi chiqishi bilan, energiya samaradorligi muhim ahamiyatga ega bo'ladi. U shunday dedi: 'Chegaraviy laboratoriyalar watt bo'yicha intellekt uchun raqobatlashishi kerak.'
OpenAI o'z daromad manbalarini kengaytirmoqda, uch milliondan ortiq korporativ mijozlarga ega va iste'molchilar bilan bevosita aloqa yaratish uchun o'zining apparaturangizni ishlab chiqmoqda. O'z navbatida, Anthropic yaqinda birinchi chorak foyda keltirgan va shimol yarim sharasining kuz (sentabr-dekabr) oyida kapitalni ochish uchun ariza topshirdi. Agar jamoatga chiqarish sodir bo'lsa, kompaniya yangi mijozlarni olish, boshqa daromad manbalarini ishlab chiqish yoki ma'lumotlar markazlari ijarasini oshirish uchun mablag' jalb qila oladi.
Tahlil SI bozori bir nechta g'olib kompaniyalarni qo'llab-quvvatlash uchun yetarli darajada mustahkam bo'lishi mumkin, shu jumladan OpenAI yoki Anthropic texnologik gigantlarga aylanishi mumkin. Biroq, matn Xalqaro To'lovlar Banki (BIS) bahosini keltirib o'tadi, bunga ko'ra, SI ga kiritilayotgan investitsiyalar hajmi allaqachon tinch iqtisodiy kengayish sikllaridan, jumladan temir yo'l qurilishi va 90-yillar oxiridagi internet kompaniyalari suyakidan oshib ketgan.
Ushbu kontekstda, kompaniyalar hozirgi va kelajakdagi investitsiyalarni oqlay olishadimi yoki yo'qmi degan shubhalar ortib bormoqda. Barqaror raqobatdosh ustunliksiz, SI portlashiga yetakchi bo'lgan kompaniyalar kelajakda sezilarli pasayishga duch kelishi mumkin.
Sun'iy intellekt (SI) vositalari turli sohalarda samaradorlikni oshirish uchun katta salohiyatga ega ekanligi ko'rsatilgan. Biroq, yaqinda chiqqan tadqiqotlar bu texnologiyalardan befarq foydalanish shaxslarning kognitiv qobiliyatlarini zaiflashtirishi mumkinligini bildiradi.
Tahlil qilingan tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, bu tizimlarga haddan tashqari bog'liq bo'lish foydalanuvchilarning texnologik yordamsiz muammolarni hal qilish qobiliyatini pasaytirishi mumkin. Bu ogohlantirish talabalar va mutaxassislar bilan o'tkazilgan tadqiqotlar natijasida paydo bo'ldi, bunda SI dan foydalangan ishtirokchilar darhol natijalarda yaxshilanishni ko'rsatishgan, ammo shu vazifalarni mustaqil bajarishda qiyinchiliklarga duch kelishgan.
Ishchilar va talabalar bilan o'tkazilgan tajribalar SI faoliyati o'z kompetensiyalari bilan mos keladigan faoliyatlarda natijalarni optimallashtirishini tasdiqladi. Boston Consulting Group konsulentlarining yuzlab ishtirokchilari bilan o'tkazilgan tadqiqotda Wharton School tadqiqotchilari SI ga kirish imkoniyati bo'lganlar tomonidan yakunlangan vazifalarning miqdori ortganini va sarflangan vaqt kamayganini kuzatishdi.
Organization Science jurnalida 2026-yilda nashr etilgan bu so'rovnoma SI yordamida ishlaydigan xodimlar texnologiya eng malakali bo'lgan vazifalarda yuqori sifatli ishlar ishlab chiqarganini ochib berdi. Eng sezilarli taraqqiyot dastlab past darajadagi ishlashga ega bo'lgan mutaxassislar orasida kuzatildi.
Xuddi shunday o'xshash topilma Carnegie Mellon Universityning Grace Liu tomonidan matematik muammolarni hal qilishga qaratilgan tadqiqotda aniqlandi. Talabalar SI ga kirish imkoniyati bor va yo'q bo'lganlarni solishtirganda, mashg'ulotlar davomida resursdan foydalana olganlar orasida yuqori natija kuzatildi.
Darhol erishilgan g'alabalarga qaramay, tadqiqotchilar texnologik yordam olib tashlangandan so'ng salbiy ta'sirlarni aniqladilar. SI ga o'rgangan shaxslar hech qachon bu resursdan foydalanmaganlarga qaraganda pastroq samaradorlikni namoyish etishdi va qiyinchiliklarga nisbatan kamroq chidamlilik ko'rsatishdi.
Bundan tashqari, boshqa bir tadqiqot SI tomonidan yaratilgan javoblarga haddan tashqari ishonishning qaror qabul qilishga qanday ta'sir qilishini o'rgandi. Steven Shaw va Gideon Nave 1300 dan ortiq ishtirokchini baholashdi va «kognitiv topshirish» deb nomlanuvchi hodisani aniqladilar, bu esa foydalanuvchi o'z bahosini mashina taqdim etgan xulosaga berib tashlash bilan tavsiflanadi.
Tadqiqotchilar SI tez fikrlash va batafsil tahlil qilishning an'anaviy usullarini to'ldiruvchi uchinchi kognitiv mexanizm sifatida ishlashi mumkinligini ta'kidlaydilar, bu Daniel Kahneman tomonidan tasvirlangan. Muammo bu vosita inson fikrlashiga qo'shimcha bo'lishdan to'xtab, uni butunlay almashtira boshlaganda yuzaga keladi.
Mutaxassislar SI oldidagi muhim ko'nikma qaysi vazifalar inson nazoratida qolishi va qaysilari avtomatlashtirilgan tizimlarga topshirilishi kerakligini farqlash bo'lishini ta'kidlaydilar. Foydalanuvchi texnologiya chegaralarini tushunsa va uning natijalarini baholay olsa, hamkorlik yanada samaraliroq bo'ladi.
Nature Human Behavior jurnalida 2024-yilda nashr etilgan va SI bilan 106 ta tajriba asosida olingan tahlil, insonlar va mashinalar o'zaro ishlashining har bir tomon o'z eng ustun bo'lgan sohasida harakat qilganda optimallashtirilishini ko'rsatdi. Biroq, tizim ustunlikni namoyish etganda, insonning vositaga ishonish yoki unga qarshi chiqishni bilmasligi natijani buzishi mumkin.
Intervyu qilingan mutaxassislar g'oyalarni dastlabki konsepsiyalash, matn yozish va bilim yaratish kabi jarayonlar insonning faol ishtirokini talab qilishini ta'kidladilar. Ularga ko'ra, SI mavjud ishlarni ko'rib chiqish, argumentlarni savol ostiga qo'yish va takomillashtirish bosqichlarida ko'proq qiymatlidir.
Xavotir ta'lim muhitiga ham tarqaladi. Tilga olingan tadqiqotlar talabalar uy vazifalarini tezlashtirish uchun SI dan faqat foydalanish orqali kamroq o'rganishlari mumkinligini ko'rsatdi. Boshqa tomondan, agar vosita tushuntirishlar olish, savollar shakllantirish va tushunchalarni singdirish uchun ishlatilsa, o'rganish jarayoniga zarar yetkazish minimal darajada bo'ladi.
Anthropicdagi Judy Hanwen Shen va Alex Tamkin yangi dasturlash kutubxonasini o'rganayotgan ishlab chiquvchilar bilan o'tkazgan tadqiqotlarida SI tayyor yechimlarni olish uchun qisqa yo'l sifatida ishlatilganda tushunchaviy, kodni o'qish va xatoliklarni tuzatishdagi qiyinchiliklarni qayd etishdi. Tadqiqotchilarning tavsiyasi SI ni shunchaki aqliy harakatni yo'qotish o'rniga, savol berishni rag'batlantiruvchi va tahliliy qobiliyatni kengaytiruvchi chuqurlashtirish vositasi sifatida qayta sozlashdir.
