A Microsoft está perdendo dinheiro ao oferecer uma assinatura de seu serviço de IA GitHub Copilot por apenas US$ 10 por mês, com custos reais superiores a US$ 20 por usuário. Este caso é apenas a ponta do iceberg na complexa economia da IA, onde os custos de desenvolvimento de hardware, energia e software são proibitivamente elevados. A empresa já está à procura de formas de optimização, incluindo a revisão da sua política de preços e a introdução de soluções mais económicas.
Fonte da imagem: GitHub
No início de 2023, o The Wall Street Journal já escrevia sobre o problema da rentabilidade da IA para gigantes da tecnologia, incluindo Microsoft, Alphabet, Adobe e AWS (Amazon Web Services). Chama-se atenção especial a situação com a Microsoft e seu serviço GitHub Copilot, disponível por assinatura por US$ 10 por mês. Apesar da parceria com a OpenAI e da presença de mais de 1,5 milhões de utilizadores, o serviço continua não rentável.
Os custos operacionais reais por usuário podem chegar a cerca de US$ 80 por mês. O serviço, destinado a ajudar os programadores a criar e refatorar código, é muito popular, mas os elevados custos operacionais da Microsoft põem em causa a sua rentabilidade a longo prazo. As perspectivas de mudança desta situação dependem em grande parte da possível redução do custo dos recursos computacionais.
A IA é uma tecnologia que exige muitos recursos e requer investimentos significativos não só em hardware, mas também no desenvolvimento de software, bem como em energia. Essas despesas, como mostra a prática, nem sempre compensam, principalmente nos estágios iniciais de desenvolvimento de um produto ou serviço.
Para alcançar rentabilidade, a empresa está considerando diversas estratégias. Uma das opções propostas é aumentar os preços de software e serviços criados com base em IA. Diz-se que tanto a Microsoft quanto o Google planejam cobrar US$ 30 adicionais pelo acesso à funcionalidade de IA como parte de seus pacotes de software empresarial.
As empresas também estão considerando usar soluções de IA menos poderosas, mas mais econômicas. Por exemplo, em vez da versão mais recente do GPT-4, você pode usar o modelo ChatGPT 3.5 se ele atender aos requisitos da tarefa. Isso permite reduzir custos sem perda significativa de qualidade.