Lühidalt: Gartneri hinnangul jäävad langevad tokeni hinnad tehisintellekti agentide oluliselt kõrgema tokenikulu tõttu tagaplaanile, mistõttu kogu järelduskulu kasvab 2028. aastaks enam kui viiekordseks.
Gartner prognoosib, et ettevõtted peavad agentse tehisintellekti töövoogude eest 2028. aastaks maksma enam kui viis korda rohkem kui praegu järelduskulusid – hoolimata sellest, et tokeni hind pidevalt langeb. Põhjuseks on keerukate tehisintellekti agentide oluliselt suurem tokenikulu võrreldes lihtsate vestlusrobotitega.
Analüüsiettevõte Gartner kirjeldab värskes prognoosis nähtust, mida ta nimetab “järeldusparadoksiks”: kuigi suurte keelemudelite töödeldud tokeni hind pidevalt langeb ja uued mudelipõlvkonnad arvutavad varasematest efektiivsemalt, tuleb ettevõtetel Gartneri sõnul järgnevatel aastatel tehisintellekti järelduse eest oluliselt rohkem maksta. Ühe agentse töövoo kohta peaks see kasv 2028. aastaks ületama praeguseid kulusid enam kui viis korda. Selle põhjuseks on üleminek lihtsatelt, abistavatelt tehisintellekti funktsioonidelt tehisintellekti agentidele, mis täidavad mitmeastmelisi ülesandeid iseseisvalt. Gartneri analüütik Will Sommer selgitab erinevust: vestlusrobot peab päringu lugema, tõlgendama ja reageerima tõenäoliselt sobiva vastusega, samal ajal kui tehisintellekti agent peab pidevalt tegema järeldusi, läbirääkimisi ja iseennast kahtluse alla panema. Gartneri arvutuste kohaselt tekitab ülesande edastamine agentsele arutlusmudelile pakkujate juures vähemalt viis korda suuremaid järelduskulusid võrreldes lihtsa vestlusroboti interaktsiooniga, keerukamate ülesannete puhul võib see kordaja Gartneri hinnangul olla veelgi kõrgem.
Ettevõtete otsustajate jaoks on oluline, et kulustruktuur ei kasva lineaarselt mudelite võimekusega. Gartner nimetab kolm trendi, mis kujundavad niinimetatud tokenimajandust. Esiteks paraneb baasmudelite kulustruktuur kiiresti. Teiseks võimaldavad efektiivsemad mudelid kasutada veelgi võimekamaid ja kulukamaid mudeleid nõudlikumate rakendusjuhtude jaoks. Kolmandaks tarbivad keerukamad tehisintellekti töövood märkimisväärselt rohkem tokeneid kui lihtsad vestlusinteraktsioonid, mis kergitab kogukulusid. Tokenid muutuvad seega odavamaks, kuid mitte piisavalt kiiresti, et pidada sammu tehisintellekti võimekuse kasvu ja sellega kaasnevate kuludega. Innovatsioonitempo edestab seega kulukõverat selgelt.
Sommeri sõnul tähendab see tooteotsustajate jaoks, et nad ei saa loota, et efektiivsem tokenimajandus õigustab tehisintellekti kulusid automaatselt. Iga uus tehisintellekti võimekuse põlvkond vajab rohkem, ja sageli kulukamaid, tokeneid. Universaalset mudelit, mis oleks korraga võimekas ja odav, ei ole näha. Kes soovib luua konkurentsivõimelisi tehisintellektil põhinevaid tooteid, ei pääse mööda vajadusest luua ja hooldada mitmest mudelist koosnevaid keerukaid ökosüsteeme.
Selleks, et hoolimata tõusvatest kuludest saavutada positiivne investeeringutasuvus arenenud tehisintellekti funktsioonidest, nagu arutlusagentidest, nimetab Gartner kaks võimalikku teed: kas kasutusest saadav tulu peab kasvama koos kuludega eksponentsiaalselt, või peavad ettevõtted rakendama täpselt kohandatud järelduse tasandeid, ruutimist ja orkestreerimist, et suunata ülesanded keerukusest lähtuvalt võimalikult kulutõhusatele mudelitele. Gartneri hinnangul on mõlemad teed teostatavad, kuid need eeldavad märkimisväärset pingutust läbi kõikide töövoogude. Sommer võtab kokku: kes toetub vaikimisi üldotstarbelisele autonoomsele intelligentsusele, seisab silmitsi piiramatute kuludega, mis ületavad optimeeritud tooteökosüsteemide kulusid suurusjärkude võrra.
Allikas: www.it-daily.net · Avaldatud 17. august 2026
Lumi AI News — tehisintellekti abil kureeritud vastavalt tehisintellektimääruse art. 50 nõuetele. Parafraseerimine ja klassifitseerimine Lumi News Pipeline v1.8.3 kaudu.