Инженерүүдийн хиймэл оюун ухаан ашиглах өдөр тутмын зардлын хязгаарыг эрс бууруулснаар зардлаа хэмнэх бодлого баримталж эхэллээ
Apple компани өөрийн инженерүүдийн хиймэл оюун ухаан (AI) ашиглах өдөр тутмын төсвийг бууруулж эхэлсэн тухай Bloomberg агентлаг мэдээллээ. Энэ нь өмнө нь хиймэл оюун ухааны технологийг инженерийн үйл явцдаа идэвхтэй нэвтрүүлж байсан компанийн хувьд томоохон өөрчлөлт юм.
Аравдугаар сараас эхлэн инженерүүдийн AI ашиглах өдрийн төсвийн дээд хязгаарыг 300 ам.доллароос 200 ам.доллар болгон бууруулжээ. Цаашид энэ хязгаарыг 100 ам.доллар хүртэл багасгахаар төлөвлөж байгаа бөгөөд инженерийн бус бусад хэлтэст өдрийн зардлыг 25 ам.доллар хүртэл хязгаарлах асуудлыг ч хэлэлцэж байна.
Сүүлийн үед олон компани үр ашгийг нэмэгдүүлэх нэрийдлээр ажилтнуудаа AI-ийг хэт их ашиглахыг уриалж байсан ч энэ нь богино хугацаанд үргэлжилсэн юм. Хиймэл оюун ухааны токен ашиглалтын зардал нэмэгдэж, хүлээгдэж байсан бүтээмжийн өсөлт нь тодорхой бус байгаатай холбоотойгоор компаниуд зардлаа хянах нь илүү оновчтой шийдвэр гэж үзэх болжээ.
TechCrunch энэ асуудлаар Apple компаниас тайлбар авахаар хандсан байна.
Дэлгэрэнгүйг эх сурвалжаас харах
↓Эх сурвалжийг нээх ↓
Apple is cutting the daily amount its engineering teams can spend on AI, Bloomberg reported Wednesday. It’s a big change for a company that has worked to integrate the technology into its engineering processes.
In October, Apple lowered the daily AI spending cap for its engineering teams, decreasing it from $300 to $200, the outlet reported. And more cuts are in the works, with some allowances falling to $100 a day, sources tell Bloomberg. Outside engineering, Apple is reportedly weighing a daily limit as low as $25 a day.
TechCrunch has reached out to Apple for comment.
Earlier this year, a tsunami of tokenmaxxing took hold, with companies pushing staff to use AI as much as possible in the name of vaguely defined efficiency gains. The frenzy was short-lived, however, as bills for said tokens came due, and companies decided that token rationing might be a more fiscally sensible approach.
Concerns persist about an apparent gap between what AI costs to build and run and the (often unclear) productivity gains the technology is suppose to generate.
