Warum fließen immer mehr KI-Aufrufe nicht unbedingt alle in die teuersten Modelle?
Microsoft stellte am 9. Oktober Decision 1 vor – ein Modell, das speziell für Klassifizierung, Routing und Entscheidungen in Workflows entwickelt wurde. Es wählt aus vorgegebenen Optionen ein Ergebnis aus und gibt eine Konfidenz an. Im Mittelpunkt steht nicht die Generierung einer langen Antwort.
Das wirkt sich darauf aus, wer für die einzelnen Schritte einer Aufgabe bezahlt wird.
Ein Kundenservice-System könnte zum Beispiel zunächst feststellen, ob es um eine Rückerstattung, den Versand oder ein technisches Problem geht, und den Fall dann an den passenden Prozess weiterleiten. Für diesen Klassifizierungsschritt sind andere Fähigkeiten, Ausgabelängen und Kosten erforderlich als für die Erklärung eines komplexen Vertrags. Es gibt keinen Grund, standardmäßig bei jedem Schritt ein gleich teures Allzweckmodell für Schlussfolgerungen einzusetzen.
Meine Einschätzung: Unternehmen werden beim Einkauf von KI zunehmend auf eine Aufteilung der Aufgaben achten. Einfache Entscheidungen übernimmt ein geeignetes Spezialmodell; komplexe Fragen werden bei Bedarf an leistungsfähigere Modelle weitergegeben. Verglichen werden sollten die Kosten des gesamten Ablaufs und die Kosten von Fehlern – nicht nur, wie günstig ein einzelner Modellaufruf auf den ersten Blick erscheint.
Das erklärt auch, warum sich die Zahl der Aufrufe nicht direkt mit den Einnahmen gleichsetzen lässt: Die Aufrufe können zunehmen, während sich zugleich die Aufgabenverteilung und die Preise ändern. Wenn Fehleinschätzungen wiederholte Arbeit verursachen, können die vermeintlich niedrigen Kosten schnell aufgezehrt werden.
Auch bei KI-bezogenen Assets wie TAO, FET und RENDER sollte man weiter hinterfragen, welche zahlungswirksame Nachfrage jeweils dahintersteht. Dass Microsoft ein Produkt veröffentlicht, ist kein Beleg dafür, dass diese Token Einnahmen erzielen.
Mich interessiert vor allem, wofür Unternehmen ihr Budget ausgeben – und ob dieser Schritt die Ausgaben wirklich wert ist.
$TAO $FET $RENDER #AI
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Microsoft stellte am 9. Oktober Decision 1 vor – ein Modell, das speziell für Klassifizierung, Routing und Entscheidungen in Workflows entwickelt wurde. Es wählt aus vorgegebenen Optionen ein Ergebnis aus und gibt eine Konfidenz an. Im Mittelpunkt steht nicht die Generierung einer langen Antwort.
Das wirkt sich darauf aus, wer für die einzelnen Schritte einer Aufgabe bezahlt wird.
Ein Kundenservice-System könnte zum Beispiel zunächst feststellen, ob es um eine Rückerstattung, den Versand oder ein technisches Problem geht, und den Fall dann an den passenden Prozess weiterleiten. Für diesen Klassifizierungsschritt sind andere Fähigkeiten, Ausgabelängen und Kosten erforderlich als für die Erklärung eines komplexen Vertrags. Es gibt keinen Grund, standardmäßig bei jedem Schritt ein gleich teures Allzweckmodell für Schlussfolgerungen einzusetzen.
Meine Einschätzung: Unternehmen werden beim Einkauf von KI zunehmend auf eine Aufteilung der Aufgaben achten. Einfache Entscheidungen übernimmt ein geeignetes Spezialmodell; komplexe Fragen werden bei Bedarf an leistungsfähigere Modelle weitergegeben. Verglichen werden sollten die Kosten des gesamten Ablaufs und die Kosten von Fehlern – nicht nur, wie günstig ein einzelner Modellaufruf auf den ersten Blick erscheint.
Das erklärt auch, warum sich die Zahl der Aufrufe nicht direkt mit den Einnahmen gleichsetzen lässt: Die Aufrufe können zunehmen, während sich zugleich die Aufgabenverteilung und die Preise ändern. Wenn Fehleinschätzungen wiederholte Arbeit verursachen, können die vermeintlich niedrigen Kosten schnell aufgezehrt werden.
Auch bei KI-bezogenen Assets wie TAO, FET und RENDER sollte man weiter hinterfragen, welche zahlungswirksame Nachfrage jeweils dahintersteht. Dass Microsoft ein Produkt veröffentlicht, ist kein Beleg dafür, dass diese Token Einnahmen erzielen.
Mich interessiert vor allem, wofür Unternehmen ihr Budget ausgeben – und ob dieser Schritt die Ausgaben wirklich wert ist.
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