Lindy заменяет Claude на DeepSeek, чтобы сэкономить миллионы долларов на расходах на ИИ
С началом эры агентных ИИ-систем, потребляющих колоссальное количество токенов, стартапы столкнулись с суровой реальностью: стоимость «интеллекта» может быстро превысить выручку. ИИ-стартап Lindy предпринял решительный шаг, чтобы выжить в условиях экономического давления, полностью отказавшись от Claude от Anthropic в пользу DeepSeek.
Непомерная стоимость передовых моделей
Для многих быстрорастущих ИИ-стартапов расходы на запуск больших языковых моделей (LLM) стали основной угрозой платежеспособности. Lindy, небольшая команда всего из 25 сотрудников, оказалась в ситуации, когда расходы на вычисления ИИ фактически превышали затраты на персонал. Генеральный директор Фло Кривелло недавно сообщил CNBC, что эти расходы стали «непомерными», ставя под угрозу само существование бизнеса.
Чтобы справиться с этим, Lindy осуществила масштабный разворот, полностью отказавшись от экосистемы Claude. Перейдя на DeepSeek — который хостится американской компанией на территории США для минимизации геополитических рисков — стартап добился того, что кривая расходов «рухнула вниз», что привело к экономии миллионов долларов.
Рост значимости соотношения цены и производительности
Решение Lindy отражает более широкий сдвиг в индустрии в сторону оптимизации «соотношения цены и производительности», а не просто возможностей модели. Хотя передовые модели, такие как Claude и GPT-4, являются золотым стандартом в плане рассуждений, они имеют высокую стоимость, которую масштабирующимся стартапам трудно поддерживать.
Отраслевые эксперты начинают подтверждать этот переход. В недавнем анализе технического директора Snowflake отмечалось, что, хотя определенные китайские модели, такие как GLM-5.2, могут не превосходить Claude в каждом бенчмарке, они крайне конкурентоспособны и часто выигрывают по соотношению цены и производительности в конкретных задачах. По мере того как компании переходят к агентным рабочим процессам (где ИИ-агенты автономно выполняют многоэтапные задачи), огромный объем потребляемых токенов превращает дорогостоящие модели из актива в пассив.
Последствия для ландшафта ИИ и компании Anthropic
Это событие служит предупредительным выстрелом для поставщиков моделей, таких как Anthropic. Как признал Сэм Альтман из OpenAI, переход к агентным системам делает стоимость ИИ «огромной проблемой» для предприятий. Если поставщики передовых моделей не пересмотрят свои структуры ценообразования, они рискуют потерять значительную долю рынка, уступив более эффективным, специализированным или доступным альтернативам.
Кривелло отметил, что решение использовать DeepSeek не обязательно является окончательным; он заявил, что вернется к Anthropic, если компания значительно снизит цены. На данный момент приоритетом для Lindy и подобных стартапов является операционное выживание на рынке, где стоимость «интеллекта» становится центральным столпом бизнес-стратегии.
Основные выводы
- Миграция под влиянием затрат: ИИ-стартапы, такие как Lindy, переходят от премиальных моделей вроде Claude к более доступным альтернативам вроде DeepSeek, чтобы расходы на вычисления не превышали затраты на персонал.
- Токенный кризис агентных систем: Рост агентных ИИ-систем, требующих колоссального потребления токенов, вызывает резкий рост спроса на высокую эффективность соотношения цены и производительности.
- Рыночное давление на поставщиков: Компании, создающие передовые модели, сталкиваются с растущим давлением с целью снижения цен, так как разработчики отдают приоритет устойчивой юнит-экономике, а не абсолютной пиковой производительности.