Lindy замінює Claude на DeepSeek, щоб заощадити мільйони на витратах на ШІ

Оскільки епоха агентних систем ШІ починає споживати величезні обсяги токенів, стартапи стикаються з жорстокою реальністю: вартість інтелекту може швидко перевищити дохід. ШІ-стартап Lindy зробив рішучий крок, щоб вижити під цим економічним тиском, повністю відмовившись від Claude від Anthropic на користь DeepSeek.

Неприйнятно висока вартість передових моделей

Для багатьох високотехнологічних ШІ-стартапів витрати на запуск великих мовних моделей (LLM) стали основною загрозою платоспроможності. Lindy, невелика команда з лише 25 співробітників, опинилася в ситуації, коли витрати на обчислення ШІ фактично перевищували витрати на персонал. Генеральний директор Flo Crivello нещодавно повідомив CNBC, що ці витрати стали «неприйнятними», що поставило під загрозу саме виживання бізнесу.

Щоб боротися з цим, Lindy здійснила масштабний поворот, повністю відмовившись від екосистеми Claude. Перейшовши на DeepSeek — який хоститься американською компанією на території США для мінімізації геополітичних ризиків — стартап побачив, як крива витрат «стрімко впала», що призвело до економії мільйонів доларів.

Зростання ефективності співвідношення ціни та продуктивності

Крок Lindy відображає ширший зсув у галузі в бік оптимізації «ціни та продуктивності», а не лише можливостей моделі. Хоча передові моделі, такі як Claude та GPT-4, є золотим стандартом для логічного мислення, вони мають високу ціну, яку важко підтримувати стартапам, що масштабуються.

Експерти галузі починають підтверджувати цей перехід. Нещодавній аналіз технічного директора Snowflake зазначив, що хоча певні китайські моделі, такі як GLM-5.2, можуть не перевершувати Claude в кожному тесті, вони є дуже конкурентоспроможними і часто виграють за співвідношенням ціни та продуктивності для конкретних завдань. Оскільки компанії переходять до агентних робочих процесів — де ШІ-агенти автономно виконують багатоетапні завдання — величезний обсяг необхідних токенів робить дорогі моделі скоріше тягарем, ніж активом.

Наслідки для ландшафту ШІ та Anthropic

Цей розвиток подій є попереджувальним пострілом для постачальників моделей, таких як Anthropic. Як визнав Сем Альтман з OpenAI, перехід до агентних систем робить витрати на ШІ «величезною проблемою» для підприємств. Якщо постачальники передових моделей не переглянуть свої структури ціноутворення, вони ризикують втратити значну частку ринку на користь більш ефективних, спеціалізованих або доступних альтернатив.

Crivello зазначив, що рішення використовувати DeepSeek не обов'язково є постійним; він заявив, що повернеться до Anthropic, якщо компанія суттєво знизить ціни. Наразі пріоритетом для Lindy та подібних стартапів є операційне виживання на ринку, де вартість інтелекту стає центральним стовпом бізнес-стратегії.

Основні висновки

• Міграція, зумовлена витратами: ШІ-стартапи, такі як Lindy, переходять від преміальних моделей, як-от Claude, до доступніших альтернатив, таких як DeepSeek, щоб запобігти перевищенню витрат на обчислення витрат на персонал.
• Агентний дефіцит токенів: Розвиток агентних систем ШІ, які потребують масивного споживання токенів, стимулює різке зростання попиту на високу ефективність співвідношення ціни та продуктивності.
• Ринковий тиск на постачальників: Компанії, що створюють передові моделі, стикаються з дедалі більшим тиском щодо зниження цін, оскільки розробники надають перевагу стабільній юніт-економіці, а не абсолютній піковій продуктивності.