Lühidalt: Gartneri hinnangul kompenseerib tehisintellekti agentide märkimisväärselt suurem tokenitarbimine langevad tokeni hinnad, mistõttu järelduskulud tervikuna kasvavad 2028. aastaks üle viie korra.
Gartner prognoosib, et ettevõtted peavad 2028. aastaks maksma agentsete tehisintellekti töövoogude eest üle viie korra rohkem kui praegu järelduskuludeks – hoolimata sellest, et hind tokeni kohta langeb pidevalt. Põhjuseks on keerukate tehisintellekti agentide oluliselt suurem tokenitarbimine lihtsate juturobotitega võrreldes.
Analüüsifirma Gartner kirjeldab värskes prognoosis nähtust, mida ta nimetab “järeldusparadoksiks”: kuigi suurte keelemudelite töödeldud tokeni hind langeb pidevalt ja uued mudelipõlvkonnad arvutavad efektiivsemalt kui nende eelkäijad, peavad ettevõtted Gartneri sõnul järgnevatel aastatel kulutama tehisintellekti järeldustele tunduvalt rohkem. Agentse töövoo kohta peaks see tõus 2028. aastaks ületama praeguseid kulusid rohkem kui viiekordselt. Selle põhjuseks on üleminek lihtsatelt, abistavatelt tehisintellekti funktsioonidelt tehisintellekti agentidele, mis täidavad iseseisvalt mitmeetapilisi ülesandeid. Gartneri analüütik Will Sommer selgitab erinevust: juturobot peab päringu lugema, tõlgendama ja vastama tõenäoliselt sobiva vastusega, samal ajal kui tehisintellekti agent peab pidevalt tegema järeldusi, läbirääkimisi ning oma otsuseid ümber hindama. Gartneri arvestuste kohaselt tekitab ülesande edastamine agentsele arutlusmudelile pakkujate poolel vähemalt viis korda suuremad järelduskulud kui lihtne juturoboti interaktsioon, keerukamate ülesannete puhul võib see kordaja Gartneri hinnangul olla oluliselt kõrgem.
Ettevõtete otsustajate jaoks on oluline see, et kulustruktuur ei kasva lineaarselt koos mudelite võimekusega. Gartner nimetab kolm suundumust, mis kujundavad nn tokenimajandust. Esiteks paraneb baasmudelite kulustruktuur kiiresti. Teiseks võimaldavad efektiivsemad mudelid võtta keerukamate kasutusjuhtumite jaoks kasutusele veelgi võimekamaid ja kulukamaid mudeleid. Kolmandaks tarbivad keerukamad tehisintellekti töövood märkimisväärselt rohkem tokeneid kui lihtsad vestlusinteraktsioonid, mis kergitab koguкulusid. Tokenid muutuvad seega odavamaks, kuid mitte piisavalt kiiresti, et pidada sammu tehisintellekti võimekuse kasvuga ja sellega kaasnevate kuludega. Innovatsioonitempo ületab seega selgelt kulukõverat.
Sommeri sõnul tähendab see tooteomanike 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 samal ajal võimekas ja odav, ei ole silmapiiril. Kes soovib luua konkurentsivõimelisi tehisintellekti tooteid, ei pääse mitmest mudelist koosnevate keeruliste ökosüsteemide loomisest ja haldamisest.
Selleks et hoolimata kasvavatest kuludest saavutada positiivne investeeringutasuvus arenenud tehisintellekti funktsioonidest, nagu arutlusagendid, nimetab Gartner kaks võimalikku teed: kas kasutamisest saadav tulu peab kasvama eksponentsiaalselt koos kuludega, või tuginevad ettevõtted täpselt kalibreeritud järelduse tasandamisele, suunamisele ja orkestreerimisele, et jaotada ülesanded keerukuse põhjal võimalikult kuluefektiivsetele mudelitele. Gartneri hinnangul on mõlemad teed teostatavad, kuid need nõuavad märkimisväärset pingutust kõikide töövoogude ulatuses. Sommer võtab kokku: kes tugineb vaikimisi geneerilisele autonoomsele intelligentsile, seisab silmitsi piiramatute kuludega, mis on suurusjärkude võrra kõrgemad kui optimeeritud toote-ökosüsteemidel.
Allikas: www.it-daily.net · Avaldatud 17. august 2026
Lumi AI News — tehisintellekti abil kureeritud vastavalt tehisintellektimääruse art. 50-le. Parafraas ja klassifikatsioon Lumi News Pipeline v1.8.3 poolt.