Створення базових моделей, платформ для інференції та самих додатків — це різні екосистемні позиції, які також мають різний валовий прибуток на кожну одиницю спожитого Token.
На малюнку представлені місячні витрати Token, оцінки, валовий прибуток і співвідношення оцінки до валового прибутку для шести компаній: DeepSeek, Together AI, Manus, Anthropic, Groq, Perplexity.
Дуже цікавий аналіз: використовуючи обмежений набір даних (який абсолютно не досягає порогу статистичної значущості), зроблено висновок, що чим вищий валовий прибуток на кожен Token, тим вищий множник оцінки. Моделі у оболонці для створення продуктів не можна просто продавати питання-відповіді, а потрібно через дизайн продукту створювати більше цінності на кожен Token, продавати за вищою ціною і легше отримувати визнання на капітальному ринку.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Створення базових моделей, платформ для інференції та самих додатків — це різні екосистемні позиції, які також мають різний валовий прибуток на кожну одиницю спожитого Token.
На малюнку представлені місячні витрати Token, оцінки, валовий прибуток і співвідношення оцінки до валового прибутку для шести компаній: DeepSeek, Together AI, Manus, Anthropic, Groq, Perplexity.
Дуже цікавий аналіз: використовуючи обмежений набір даних (який абсолютно не досягає порогу статистичної значущості), зроблено висновок, що чим вищий валовий прибуток на кожен Token, тим вищий множник оцінки. Моделі у оболонці для створення продуктів не можна просто продавати питання-відповіді, а потрібно через дизайн продукту створювати більше цінності на кожен Token, продавати за вищою ціною і легше отримувати визнання на капітальному ринку.