Создание интеллектуального потенциала | OpenAI

Комплексный подход к повышению функциональности, доступности и широкого применения передового искусственного интеллекта.

• Экономика изобилия
• Как извлечь максимум пользы из каждой вычислительной единицы
• Почему важен полный стек технологий
• Строить с убеждением и дисциплиной.
• Перспективы, которые нас ждут впереди

• Экономика изобилия
• Как извлечь максимум пользы из каждой вычислительной единицы
• Почему важен полный стек технологий
• Строить с убеждением и дисциплиной.
• Перспективы, которые нас ждут впереди

Ценность инфраструктуры искусственного интеллекта заключается не в её размерах, а в том, что она делает возможным: более совершенный интеллект, доступный большему числу людей по более низкой цене.

Именно так я понимаю изобилие. Оно заложено как в нашей миссии — обеспечении того, чтобы искусственный общий интеллект приносил пользу всему человечеству, — так и в экономическом механизме, который движет нашим бизнесом.

Когда стоимость полезной информации снижается, появляется больше работы, которую стоит выполнять. Когда модели становятся более совершенными, эта работа создает большую ценность. По мере роста внедрения мы получаем доход, обратную связь из реального мира и понимание спроса, что позволяет нам продолжать инвестировать в исследования и инфраструктуру следующего поколения.

Улучшение интеллекта способствует более широкому внедрению. Более широкое внедрение поддерживает увеличение инвестиций. Увеличение инвестиций повышает интеллект и эффективность. Именно этот цикл мы и строим.

Экономика изобилия

Наше недавнее объявление о ценообразовании показывает, как этот цикл быстро приносит пользу клиентам. Вчера мы снизили цену GPT-5.6 Luna на 80 процентов и GPT-5.6 Terra на 20 процентов. Теперь Luna стоит 0,20 доллара за миллион входных токенов и 1,20 доллара за миллион выходных токенов; Terra стоит 2 и 12 долларов соответственно.

В процессоре GPT-5.6 Sol режим Fast обеспечивает до 2,5 раз большую скорость обработки по сравнению со стандартным режимом при вдвое большей цене, без изменения интеллектуальных функций.

Это не просто изменения в прайс-листе. Они расширяют спектр работ, которые становятся практически осуществимыми, и предоставляют клиентам больше гибкости в выборе баланса между интеллектуальностью, скоростью, надежностью и стоимостью.

Правильный вопрос не в том, какая модель относится к какой задаче. Вопрос в том, сколько интеллекта требуется для достижения желаемого результата, насколько быстро этот интеллект необходим и сколько должно стоить его получение. Этот баланс может меняться несколько раз в рамках одного и того же рабочего процесса.

Клиенты покупают токены не ради самих токенов. Им нужно, чтобы проблема с поддержкой была решена, программное обеспечение отправлено, договор проверен или на научный вопрос был дан ответ. Правильным критерием является стоимость успешного результата, включая время, повторные попытки, недочеты и ошибки, необходимые для его достижения.

Более совершенная модель, которая выполняет работу правильно и эффективно, в конечном итоге может оказаться более экономичной, чем более дешевая модель, требующая многократных попыток или значительного вмешательства человека. И наоборот, более дешевая модель может значительно расширить доступ, если она соответствует тем же стандартам качества. Возможность заключается в применении максимального количества полезного интеллекта по оптимальной цене.

Как извлечь максимум пользы из каждой вычислительной единицы

Для достижения этой цели недостаточно просто строить дополнительные центры обработки данных. Необходимо повысить производительность каждой вычислительной единицы.

Наша недавняя инженерная работа наглядно демонстрирует, как это выглядит. В сотрудничестве с нашими техническими командами GPT-5.6 Sol помог оптимизировать производственное программное обеспечение, используемое для обслуживания наших моделей, снизив сквозные затраты на обслуживание на 20 процентов. Он также помог улучшить спекулятивное декодирование, повысив эффективность генерации токенов более чем на 15 процентов.

Не менее важно и то, что эффективность определяется не только моделью. Система, окружающая её, тоже имеет значение. Улучшенная маршрутизация повышает производительность оборудования. Более интеллектуальное управление контекстом предотвращает повторение работы агентами. Более мощные инструменты и дизайн продукта сокращают количество шагов, необходимых для выполнения задачи.

В недавнем сравнительном анализе улучшения в управлении контекстом и сохранении логики повысили результат GPT-5.6 Sol на общедоступном наборе задач ARC-AGI-3 с 13,3% до 38,3%, при этом используя в шесть раз меньше выходных токенов. Сама модель не изменилась. Изменилась окружающая система.

Эти преимущества накапливаются. Более совершенные модели помогают нашим командам находить новые способы повышения эффективности. Эти способы снижают стоимость обслуживания клиентов и расширяют объем работы, которую мы можем выполнять с использованием той же инфраструктуры. Это, в свою очередь, делает следующее поколение интеллектуальных решений более доступным.

Почему важен полный стек технологий

Преимущество построения комплексной инфраструктуры, моделей, платформ и продуктов заключается не просто в нашем участии на каждом уровне. Дело в том, что каждый уровень улучшает другие.

Реальное использование продукта показывает нам, где клиенты находят ценность, а где сталкиваются с трудностями. Эта обратная связь помогает нам формировать наши исследования. Улучшения в исследованиях укрепляют наши продукты и снижают затраты на их обслуживание. Анализ спроса в ChatGPT, ChatGPT Work, Codex и API помогает нам принимать более взвешенные решения о том, где следует наращивать мощности.

Масштаб этого обучения имеет значение. Наши модели теперь охватывают более миллиарда активных пользователей и более двух миллионов компаний. По мере того, как люди обретают уверенность в технологии, они используют ее все глубже. Через шесть месяцев после регистрации люди отправляют примерно на 50 процентов больше сообщений в день и используют ChatGPT примерно для вдвое большего количества видов работы. ChatGPT Work меняет представление о том, что значит быть работником интеллектуального труда, переходя от ответов на вопросы к выполнению сложной, многоэтапной работы — от «задавания вопросов» к «выполнению». В OpenAI работа агентов через Codex теперь составляет 99,8% еженедельных токенов, при этом финансовый отдел входит в число команд, которые сделали инструменты агентов основной частью своей работы.

Внутри организаций ситуация аналогична. Компания может начинать с одной команды или одного рабочего процесса. По мере улучшения качества и экономической эффективности внедрение распространяется на все подразделения, и ИИ становится частью бизнес-процессов.

Это создает ценную обратную связь между спросом, улучшением продукта, эффективностью и планированием инфраструктуры. Для этого не требуется владеть всеми активами или создавать каждый компонент самостоятельно. Мы можем владеть, сотрудничать или покупать в зависимости от того, что лучше всего отвечает потребностям клиента и имеет наибольший экономический смысл. Важно координировать систему и учиться на ней.

Строить с убеждением и дисциплиной.

Инфраструктуру для ИИ необходимо планировать за годы до того, как она понадобится, в то время как модели, продукты и спрос со стороны клиентов развиваются гораздо быстрее. Это несоответствие делает дисциплину крайне важной.

Принимая инвестиционные решения, мы опираемся на фактические данные: рост числа пользователей и объемов рабочей нагрузки, обязательства предприятия, потребление и использование API, выручка, а также прогресс в развитии возможностей и эффективности моделей. Технические и коммерческие этапы помогают определить, когда проекты будут продвигаться дальше. Долгосрочные партнерства объединяют финансирование, инфраструктуру и операционный опыт, необходимые для масштабируемого внедрения.

Доходы от продажи продукции, частный капитал и коммерческие партнерства играют разные роли в поддержке этого роста. Цель состоит не в том, чтобы построить как можно больше инфраструктуры, а в том, чтобы развернуть необходимые мощности в нужное время и в соответствии с реальным спросом.

Для меня ключевые вопросы просты: как быстро новые мощности становятся продуктивными? Насколько эффективно они используются? Какой спрос со стороны клиентов они удовлетворяют? Насколько быстро технический прогресс может снизить стоимость предоставления полезной информации?

Эти вопросы связывают долгосрочные амбиции с оперативной дисциплиной.

Перспективы, которые нас ждут впереди

Мы пока находимся на начальном этапе. Более совершенные системы смогут завершать более длительные проекты, координировать работу различных инструментов и брать на себя большую часть работы между идеей и готовым результатом. Отдельные лица и малые предприятия получат возможности, ранее доступные только гораздо более крупным организациям. Крупные предприятия будут применять интеллектуальные технологии в более широком спектре своей деятельности.

Наша цель — не просто увеличение вычислительных мощностей, создание более крупных моделей или снижение цен на токены. Наша цель — сделать более полезную информацию доступной для всех.

Вот что означает изобилие: интеллект, который постоянно становится все более совершенным, доступным и ценным для тех, кто им пользуется. Мы будем измерять наш прогресс тем, сколько полезной работы он позволяет выполнить, насколько эффективно мы его предоставляем и насколько широко можно распространить его преимущества.

Источник: openai.com