W kwietniu Anthropic przekroczył próg, który mówi więcej o przyszłości pracy niż większość badań produktywności kiedykolwiek: wartość Claude wykorzystywana wewnętrznie przez Anthropic, obliczona na podstawie tych samych cen, jakie firma pobiera od klientów, przekroczyła miesięczne koszty wynagrodzeń pracowników start-upu, z wyłączeniem nagród w postaci akcji. Liczba ta została ujawniona we wniosku Anthropic o IPO i opublikowana przez Business Insider. Oznacza to, że po raz pierwszy zużycie maszyn w dużym laboratorium AI wyraźnie przewyższa koszty personelu ludzkiego.
Trajektoria jest jeszcze bardziej uderzająca niż kamień milowy. Z dokumentów wynika, że do września wewnętrzne wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmie Anthropic wzrosło ponad 250-krotnie od stycznia. Tymczasem ponad 90% kodu dodanego we wrześniu do własnego oprogramowania firmy zostało napisane przez Claude'a. Przychody, jak zauważył Business Insider, rosły znacznie szybciej niż liczba pracowników. To jak dotąd najjaśniejsze dane w zasięgu branży sztucznej inteligencji zmiany, która narasta przez cały rok: w firmach tworzących pionierską sztuczną inteligencję maszyny nie są już centrum kosztów – stają się linią produkcyjną.
Ceny detaliczne, prawdziwy sygnał
Istnieje ważne zastrzeżenie, o czym Anthropic mówi otwarcie: firma dosłownie nie wydaje więcej pieniędzy na obliczenia niż na pensje. Porównanie wycenia wewnętrzne zużycie Claude po cenach detalicznych – tyle, ile klient zewnętrzny zapłaciłby za te same tokeny. Anthropic, stosując własne modele na własnej infrastrukturze, nie płaci sobie tego rachunku.
Ale kadrowanie to nie tylko kosmetyka. Ceny detaliczne są najlepszą dostępną na rynku miarą tego, ile takie wewnętrzne użycie będzie kosztować każdego, kto spróbuje wykonać tę samą pracę. Gdyby pracownicy Anthropic kupowali równoważną pojemność Claude na otwartym rynku, faktura przewyższałaby kwotę płac. W tym sensie kamień milowy stanowi przełom: koszt zastępczy pracy maszyn firmy przekracza obecnie koszt pracy ludzkiej, według cen katalogowych, w przypadku jednej z najbardziej utalentowanych pracowników na świecie.
Żetony jako czwarta wypłata
Zgłoszenie krystalizuje również trend zaobserwowany w marcu przez Alistaira Barra z Business Insider: firmy technologiczne zaczynają traktować tokeny AI jako czwarty element wynagrodzenia pracowników, obok wynagrodzenia, premii i nagród w postaci akcji. Logika jest prosta. Jeśli wydajność inżyniera skaluje się wraz z wydajnością modelu, jaki może wdrożyć, wówczas hojny przydział żetonów działa jak mnożnik przy każdym zatrudnieniu – a firmy, które żetony racji żywnościowych w efekcie niedostatecznie wyposażają swój personel.
Liczby Anthropic wyjaśniają, dlaczego praktyka ta się rozprzestrzenia. 250-krotny wzrost wykorzystania wewnętrznego w ciągu ośmiu miesięcy nie wynika ze stopniowego wdrażania narzędzi; jest to hurtowa migracja przepływów pracy firmy na własne modele. Kiedy ponad 90% nowego kodu w firmie produkującej oprogramowanie jest pisane maszynowo, koszt krańcowy kolejnej funkcji spada, a ograniczenie wydajności przesuwa się z liczby pracowników na alokację mocy obliczeniowej.
Większe liczby zawarte w zgłoszeniu: 17 miliardów dolarów na kwartał, 900 miliardów dolarów zaangażowanych
Kamień milowy dotyczący rekompensaty pojawił się w dokumencie pełnym większych liczb. Po opublikowaniu w tym tygodniu dokumentów dotyczących IPO „Financial Times” poinformował, że Anthropic przed notowaniem na giełdzie ujawniło zobowiązania w zakresie wydatków na sztuczną inteligencję wynoszące około 900 miliardów dolarów, podczas gdy „Forbes” podał przychody w trzecim kwartale w wysokości 17 miliardów dolarów, co stanowi wzrost o 1100% w porównaniu z rachunkowością „The Economic Times”, w miarę jak firma wprowadza OpenAI na rynki publiczne. Axios określił, że zobowiązania wzrosły do prawie 900 miliardów dolarów.
Zobowiązania te — dotyczące mocy obliczeniowej, chipów i wydajności centrów danych rozciągających się na wiele lat w przyszłość — stanowią stronę popytową tej samej księgi, którą buduje Oracle i inne hiperskalowarki. Zgłoszenie Anthropic skutecznie opowiada obie strony historii na raz: laboratoria podpisują ogromne zobowiązania infrastrukturalne, ponieważ ich własne krzywe wykorzystania, wewnętrzne i zewnętrzne, wyglądają podobnie do tej w tym ujawnieniu.
Co to oznacza dla szerszego rynku
Dla każdego, kto śledzi gospodarkę sztucznej inteligencji, wynikają trzy implikacje.
Po pierwsze, rynek pracy w branży oprogramowania podlega przecenom w czasie rzeczywistym. Jeśli liczba programistów z laboratorium pionierskiego ma przewagę liczebną – pod względem ekonomicznym, a nie na schematach organizacyjnych – ze względu na modele, którymi kierują, jednostka produkcji oprogramowania przesuwa się z inżyniera na parę inżynier plus model. Struktury wynagrodzeń będą podążać za wynikami.
Po drugie, struktura marż firm zajmujących się sztuczną inteligencją jest coraz trudniejsza do odczytania z zewnątrz. Kiedy laboratorium zużywa swój własny produkt na dużą skalę, zgłaszane marże brutto zależą w dużej mierze od wyborów dotyczących cen transferowych – od tego, jaką stawkę firma przypisuje swoim własnym tokenom. Inwestorzy analizujący zgłoszenia do IPO będą musieli odróżnić koszty gotówkowe od kosztów kalkulacyjnych.
Po trzecie, benchmark stanowi brutalne porównanie dla każdego innego przedsiębiorstwa. Anthropic działa na własnych modelach, ponieważ je buduje. Firmy nieposiadające własnego modelu pionierskiego muszą kupować te same możliwości po dokładnie cenach detalicznych zastosowanych przez firmę Anthropic do obliczeń — i właśnie dlatego budżety sztucznej inteligencji przedsiębiorstw rosną szybciej niż jakakolwiek pozycja poprzedzająca je.
Dokumentacja Anthropic będzie analizowana tygodniami – pod kątem czynników ryzyka, trwałości przychodów i miejsca w najbardziej gwałtownym cyklu pozyskiwania kapitału w branży. Jednak jego najbardziej cytowana statystyka mogła już umknąć dokumentowi: w firmie budującej jeden z najpotężniejszych na świecie modeli sztucznej inteligencji model ten stanowi obecnie największą pozycję na liście płac.
---
Wyprzedź sztuczną inteligencjęOtrzymuj najnowsze wiadomości, analizy i przełomowe informacje dotyczące sztucznej inteligencji — wszystko w jednym miejscu.
Przeczytaj więcej aktualności o sztucznej inteligencji →
