Аналитики компании Gartner оценили развитие генеративного ИИ в ближайший год и пришли к выводу, что к концу 2025-го 30% проектов закроется после проверки концепции. Одними из причин называют плохое качество данных, неадекватный контроль рисков, растущие издержки или неясную ценность для бизнеса.
В качестве примера таких проектов приводят помощников по кодированию, создание персонализированного контента для продаж, поиск документов с помощью технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG), виртуальных помощников, а также программы по медицине, страхованию или финансовым услугам.
Помощники по кодированию считаются наиболее эффективными приложениями с первоначальными затратами от 100 до 200 тысяч долларов и ежегодными расходами со стороны пользователя от $280 до $550. Однако цифра резко возрастает, если создавать LLM с нуля. Например, первоначальные затраты на LLM для страховых или финансовых услуг составляют от $8 миллионов до $20 миллионов и повторными расходами от $11 000 до $21 000.
Вице-президент и аналитик компании Gartner Рита Саллам отмечает, что после прошлогодней шумихи руководители с нетерпением ждут окупаемости инвестиций в GenAI. Однако финансовое бремя разработки и развёртывания LLM-моделей становится всё более ощутимым. Универсального решения для GenAI нет, и затраты не так предсказуемы, как в случае с другими технологиями.
Поэтому вполне вероятно, что некоторые компании откажутся от приложений с генеративным ИИ и, вероятно, посмотрят на использование языковых моделей по-новому.