הוצאות ה-AI היומיומיות של משחק הקולי החינמי ב-Steam עולות על 1000 דולר, האולפן לקח הלוואה מהבנק

Easy Fox, יוצר הדגמת Steam החינמית Teach My Little Sister How To Drive, הצהיר כי העניין של השחקנים עולה על המתנה פי 20. המשחק משתמש ב-Google Gemini לזיהוי פקודות קוליות ולבניית תשובות, ו-ChatGPT משמש כמערכת גיבוי. מכיוון שהדגמה חינמית, עד שהשחקנים בודקים אותה, האולפן משלם בעצמו את ההוצאות המתמשכות לשימוש ב-AI.

ההוצאות גדלות אחרי הקפיצה במספר השחקנים

Easy Fox כתב בעדכון ב-Steam כי עבור הדגמה הוא מוציא יותר מ-1000 דולר ביום על שירותי AI. לפי הצוות, הגידול לא נובע מכך שכל שחקן יקר במיוחד, אלא מכך שמשחקים יותר מדי אנשים; לכן, כדי להמשיך את פעולת הדגמה, האולפן לקח הלוואה מהבנק.

לנתוני SteamDB, מספר השחקנים הממוצע היה פחות מ-10 עד סוף אוגוסטו, כאשר המשחק משך שוב תשומת לב. בסוף ספטמבר המדד הגיע לכ-50 שחקנים, וב-1 באוקטובר השיא היה 431 שחקנים.

מודלי גיבוי גורמים לבעיות איכות

השימוש המוגבר הביא את המשחק לגבול המכסות של Google Gemini, מה שהפך את המעבר למודל חלש יותר, ChatGPT Realtime Mini 2.1, להכרחי. לפי Easy Fox, מודלי הגיבוי הזולים הוסיפו חוסר איכות למשחק; שחקנים מתלוננים על תשובות מעוכבות והזנות שגויות. האולפן בודק גם מודלי AI חלופיים ברוסיה למשחק משעמם עוד יותר, שם, כך הוא אומר, הגישה למודלים מערביים מוגבלת בגלל הסנקציות; חיפוש מודלים חלופיים עלול להסתבכו אחרי שאוקראינה תקפה את מרכז הנתונים הגדול ביותר של רוסיה.

Easy Fox שוקל חומרה מקומית למהדורה

Easy Fox מתכנן להציע מודלי AI מקומיים לשחקנים בעלי חומרה מתאימה, כדי שלא ייאלצו להסתמך על שירותים חיצוניים. למהדורה בתשלום, האולפן מתכנן שעלות השימוש הצפויה ב-AI תיכלל במחיר המשחק, ולא יגבו מהשחקנים תוספת נפרדת לצריכת טוקנים של AI אחרי הרכישה.

העדכון מדגים בעיה רחבה יותר של עלויות בשירותי AI. חלק מהחברות דחו tokenmaxxing מכיוון שסוכני AI מוציאים על צ'אטבוטים יותר מדי טוקנים. למרות שמחירי AI יורדים מהר יחסית לטכנולוגיות אחרות, השימוש האינטנסיבי של סוכנים הפך את הטכנולוגיה הזו ליקר יותר מהצפוי, בדיוק כאשר תשובות AI הגיעו לסף המחירים.

מקורות: Tomshardware