Welkom bij AI Gedecodeerd, Snel bedrijf’s wekelijkse nieuwsbrief met het belangrijkste nieuws ter wereld AI. Je kunt tekenen om deze nieuwsbrief wekelijks per e-mail te ontvangen hier.
De kosten van AI zullen zeker stijgen, samen met onze afhankelijkheid ervan
Ontwikkelen AI modellen en het aanbieden van AI-apps is een notoir dure onderneming. AI-labs gebruiken enorme hoeveelheden rekenkracht, trainingsgegevens en duur talent om AI-modellen te creëren en te bedienen, en de kosten worden bij lange na niet gedekt door de chatbotabonnementen en API-kosten die ze met zich meebrengen. Noch OpenAI, noch Anthropic zijn bijvoorbeeld winstgevend, en dat zal voorlopig ook niet zo zijn. Het verschil wordt voorlopig gecompenseerd door investeringsgeld, grotendeels afkomstig van durfkapitaalbedrijven. Maar dat zal natuurlijk niet blijven duren. Naarmate AI-bedrijven volwassener worden, zullen ze dat ook worden verwacht rendement te behalen op al het investeringsgeld dat ze hebben ontvangen. En de prijzen die consumenten en bedrijven voor AI betalen zullen vrijwel zeker stijgen.
Het past bij het model. Het gebruikelijke draaiboek van Silicon Valley is om een app of dienst eerst goedkoop te verkopen om een grote gebruikersbasis op te bouwen, vervolgens de prijzen te verhogen en vaak de klantervaring te laten mislukken. Begin jaren 2010 bijvoorbeeld heeft Uber de tarieven zwaar gesubsidieerd met durfkapitaal terwijl het zijn netwerk van passagiers en chauffeurs uitbreidde. In sommige markten ontvingen chauffeurs het volledige tarief plus bonussen tot 50%. Tegen het einde van de jaren 2010, toen investeerders richting een beursintroductie in 2019 gingen, begon Uber sterk stijgende prijzen. Tussen grofweg 2018 en 2022 stegen de tarieven met 50% tot 80%, afhankelijk van het onderzoek, en sindsdien zijn de tarieven nog verder gestegen. Veel startups, waaronder Amazon, Netflix, Airbnb, Instacart en DoorDash, hebben versies van dit model gevolgd.
Sommige van dezelfde grote durfkapitaalfondsen die deze ‘groei tegen elke prijs’-bedrijven financierden, financieren nu de huidige AI-bedrijven. Khosla Ventures en Sequoia Capital investeerden bijvoorbeeld in Uber en steunen nu zowel OpenAI als Anthropic, naast andere AI-labs. Andreessen Horowitz (a16z) investeerde in Uber (en andere Uber-achtige startups) en steunt nu OpenAI en tal van andere AI-app- en infrastructuurbedrijven. Het belangrijkste verschil tussen de Ubers uit het verleden en de AI-bedrijven van vandaag is dat de AI-bedrijven ook investeringsgeld ontvangen van hun grote technische zakenpartners (zoals Microsoft en Nvidia) en van private equity-giganten als TPG en Bain Capital.
Ik zie nog een gelijkenis. Kara Swisher grapte ooit dat met de opkomst van Uber, Instacart en andere app-gebaseerde diensten in de jaren 2010 San Francisco het gevoel begon te krijgen dat “begeleid wonen voor millennials.” Wat ze bedoelde was dat deze bedrijven een goedkope manier boden – althans in eerste instantie – om dagelijkse fysieke taken uit te besteden, van boodschappen doen tot rondkomen, eten klaarmaken of naar de film gaan. Je kon op de bank gaan zitten, op je telefoon tikken en het werd voor je gedaan. Het gemak viel niet te ontkennen, en tijdens de pandemie voelde het vaak essentieel. Maar het stimuleerde mensen ook in de richting van een meer sedentair, telefonisch bemiddeld bestaan. En net als bij zoveel van deze diensten stegen de kosten uiteindelijk, waardoor een groter deel van de salarissen van de gebruikers werd opgeëist.
AI-chatbots en aanverwante tools kunnen wijzen op een soortgelijk, of zelfs verontrustender traject. Ze kunnen het ophalen van informatie versnellen en een deel van het routinematige cognitieve werk automatiseren. Maar zoals de grote AI-laboratoria zelf hebben gesuggereerd, wordt intelligentie een handelswaar, iets dat op afroep beschikbaar is. De verleiding is dan ook om dat te doen ontladen steeds meer van ons eigen denken en redeneren naarmate deze systemen verbeteren, waarbij we niet alleen de taken uitbesteden, maar ook de mentale inspanning erachter.
MiniMax zegt dat zijn nieuwste AI-model zichzelf heeft helpen bouwen
Een nieuw AI-model van de Chinese AI-startup MiniMax speelde een grote rol in de eigen ontwikkeling, zegt het bedrijf. Het model, MiniMax M2.7 genaamd, kan zichzelf naar verluidt testen op taken en kennisgebieden, de beperkingen ervan diagnosticeren en zichzelf vervolgens automatisch verbeteren. MiniMax noemt het concept ‘zelfparticipatie-iteratie’.
MiniMax zegt dat M2.7 tussen de 30% en 50% van zijn eigen ontwikkelingswerk voor zijn rekening nam. Het voerde bijvoorbeeld meer dan 100 lussen van zelfanalyse en foutopsporing uit, en vervolgens iteratieve zelfverbetering zonder menselijke tussenkomst. Als gevolg hiervan behaalde het model benchmarkscores die vergelijkbaar zijn met de beste westerse AI-modellen. M2.7 scoorde 56% op SWE-Pro (een moeilijke, realistische coderingsbenchmark), MiniMax zegt. Het GPT-5.2 “Thinking”-model van OpenAI scoorde ongeveer 55%, terwijl Claude Opus 4.5 van Anthropic 52% scoorde.
Normaal gesproken vertrouwen AI-laboratoria op menselijke ingenieurs om evaluaties van modellen te ontwerpen en uit te voeren om tekortkomingen te vinden en vervolgens verbeteringen aan te brengen die uiteindelijk in een nieuwe versie worden verpakt. Het idee van een model dat zichzelf voortdurend verbetert, doet twijfels rijzen over de noodzaak van nieuwe productreleases, en wijst op een tijd waarin modellen in de loop van de tijd eenvoudigweg zichzelf verbeteren.
Meer AI-dekking van Snel bedrijf:
- De nieuwe grensmodellen van OpenAI markeren een enorme verandering in de manier waarop AI zal worden gebouwd
- Heeft het publieke commentaarsysteem een AI-probleem?
- De CEO van Miro gokt erop dat AI de manier waarop teams werken zal veranderen
- Dit AI-project maakt van deepfakes een geschiedenisles
Wilt u exclusieve rapportage en trendanalyse over technologie, bedrijfsinnovatie, de toekomst van werk en design? Schrijf je in voor Snel bedrijf Premie.
