Kui kaua on AI-ettevõtted valmis oma teenusele peale maksma?

Tõeline komöödia algas siis, kui püüdsin täpselt aru saada, millele see raha kulus. Palusin oma koodikeskkonna AI-agendil teha lihtsa asja: „Loe minu andmebaasi logisid ja ütle täpselt, milliseid mudeleid olen kasutanud ning kui palju tokeneid kulutanud.”

Vastu tuli uhke, läikiv ja täiesti professionaalse ilmega raport: Exceli tabelid, mudelinimed ja täpsed summad. Ehtne tipptehnoloogia! Seejärel hakkasin andmeid kontrollima.

• Esimene analüüs väitis, et olin kasutanud mudelit X.
• Teine analüüs luges sama andmebaasi ID-d, kuid väitis enesekindlalt, et see tähistas hoopis mudelit Y.
• Ühes raportis olid 74% ridadest duplikaadid. Teises teatas sama süsteem särasilmi: „Siin pole ühtegi duplikaati, iga päring on unikaalne!”

Toorandmed olid ehtsad, kuid nende tähenduse mõtles masin ise juurde. Tegelikku kulu on keeruline usaldusväärselt kindlaks teha, sest hinnakirjad, limiidid ja kasutustingimused muutuvad ning vahemälu, konteksti ja eri mudelite arvestus erineb teenuseti.

Teisisõnu: tehisintellekt võib ehitada valmis terve ärianalüütikaplatvormi, aga kui küsid: „Kuule, kui palju sa äsja söögiraha maha jõid?”, vaatab ta sulle sügavalt silma, silub lipsu ja sosistab: „Ühe väikese jogurti, peremees.”

See, et maksan 550 eurot ja kasutan vähemalt 4000 euro suuruse hinnakirjaekvivalendi jagu arvutusmahtu, ei tähenda, et AI-ettevõtted kaotaksid minu pealt iga kuu 3450 eurot. See 4000 eurot on avaliku API-hinnakirja järgi arvutatud samaväärne summa, mitte teenuse omahind.

Tellimus ja API on kaks eri toodet. API hind sisaldab kasumimarginaali, reservvõimsust ja riske, kuutasu loogika põhineb aga muu hulgas asjaolul, et enamik tavakasutajaid ei kasuta oma limiite lõpuni.

Jõusaal ei lähe pankrotti sellepärast, et üks klient käib iga päev trennis. Mure algab siis, kui kõik kliendid tulevad korraga kohale ja otsustavad 20 euro eest kuus korraldada terve linnaosa raskejõustikuvõistluse.

Paberil ostan kuutasuga ligipääsu maailma võimsaimatele AI-tööriistadele. Praktikas:

• jõuan Claude’i kasutuspiirini kaks-kolm korda päevas;
• töö peatub ja ootan tund või kaks, kuni limiit taastub;
• minu lemmikkoodimudeli Fable 5 nädalalimiit saab täis juba teisipäeva lõunaks.

Teisipäeva lõunaks! Nädal on vaevu alanud, aga minu kõige võimekam digitaalne kolleeg teatab lahke naeratusega: „Aitäh, minu töönädal on läbi. Kohtume esmaspäeval!”

Ülejäänud nädala pean hakkama saama nõrgemate mudelitega. Need pole halvad, kuid keerulise arenduse, auditi või pika agentse töö puhul ei ole kõik mudelid võrdsed. Nõrgem mudel vajab rohkem juhendamist, teeb rohkem vigu ja sunnib mind kulutama oma aega tulemuse parandamisele.

AI nappus ei väljendu enam ainult arvel. See väljendub ootamises ja närvikulus. Maksad kuutasu, saad ligipääsu tipule, kasutad seda täie rauaga ja siis suunatakse sind vaikselt tagaritta, teise klassi reisijaks.

Igal nädalal ilmub uus teade: „Uus mudel on kümme korda odavam kui eelmine!” Loogika ütleb, et arved peaksid kahanema. Tegelikkuses võib juhtuda vastupidi.

Seda selgitab Jevonsi paradoks: ressursi odavnemine suurendab selle tarbimist. Kui bensiin muutub mitu korda odavamaks, ei pruugi sa vähem kütust osta. Võid hoopis soetada suurema maasturi ja sõita sellega teise riigi otsa kohvi jooma.

Kui üks AI-päring maksab murdosa sendist, ei küsi ma enam: „Kuidas seda funktsiooni kirjutada?” Selle asemel ütlen agendile: „Loe läbi kogu koodibaas, koosta plaan, kirjuta lahendus valmis, käivita testid, paranda vead ja kutsu seejärel teine agent kontrollima, ega sa ei valetanud.” Üks selline korraldus võib põhjustada sadu mudelikõnesid.

Võimalik päästerõngas ei tule üksnes tehnoloogiahiiglaste pilvelõhkujatest, vaid ka avatud kaaludega ehk ise käitatavatest mudelitest ja Hiinast.

Qwen, DeepSeek, Kimi ja teised avatud mudelid on jõudnud tasemele, kus parimad neist jäävad tippmudelitest sageli vaid mõne kuu võrra maha, kuid maksavad murdosa nende hinnast. Konkurents pole enam teooria, vaid tegelikkus.

• See seab turule hinnalae. Kui odav mudel teeb ära suurema osa igapäevatööst, ei saa tipptootjad tavaliste ülesannete eest lõputult kõrget hinda küsida.
• See annab varuvariandi. Kui üks mudel jõuab limiidini, saab töövoog jätkuda teisega.
• See suurendab sõltumatust. Avatud mudelit saab käitada Euroopa pilves või oma serveris.

Odav mudel ei tähenda siiski alati säästu. Kui see hoiab tokenitelt kokku viis eurot, kuid röövib kaks tundi vigase „loovkoodi” parandamiseks, võib tulemuseks olla maailma kalleim odav mudel. Tundliku kliendiinfo või lähtekoodi puhul eelistan Hiinas majutatud teenuse asemel avatud mudelit usaldusväärses Euroopa pilves.

Ma ei usu tulevikku, kus AI on kõigile tasuta, ega ka sellesse, kus see on ainult miljardäride luksus. Mõlemad arengud toimuvad korraga ja turg jaguneb kolme kihti.

1. Säästuklass. Otsing, kokkuvõtted, mustandid, lihtsam kood ja rutiinsed parandused. Siin valitsevad avatud ja Hiina mudelid.
2. Töökiht. Suurem osa igapäevasest programmeerimisest ja agentsetest protsessidest. Mudelit vahetatakse vastavalt kvaliteedile, hinnale ja saadavusele.
3. Napp tipp. Keeruline arhitektuur, audit, sügav veaotsing ja pikad autonoomsed töövood. Müüma hakatakse garanteeritud ligipääsu tippvõimekusele, mitte lihtsalt „AI-d”.

Ilmselt saab läbi pidu, kus 550 euro eest sai teeselda piiramatut arvutusvõimsust. Rootsi laud jääb alles, kuid homaarile ilmub väga selge hinnasilt.

Tegelikult on see hea uudis. Niipea kui lõpetame masinale pimesi maksmise ja hallutsinatsioonidest kubisevate logide uskumise, hakkame lõpuks mõõtma ainsat asja, mis päriselt loeb: kui palju tegelikku väärtust jõuab masin luua, enne kui ta järgmisel teisipäeval jälle puhkusele läheb.