Ansvarsfraskrivelse: Indholdet på Stockmate er alene til generel information og udgør ikke finansiel, skattemæssig eller juridisk rådgivning. Dele af indholdet er udarbejdet med AI-værktøjer og kan indeholde fejl — søg professionel rådgivning ved behov. Investering indebærer risiko for tab, og historisk afkast er ingen garanti for fremtidigt afkast. Stockmate anvender affiliate-links og kan modtage provision, når du går videre til vores partnere; det påvirker ikke din pris. Læs altid de fulde vilkår og betingelser hos den enkelte udbyder, før du investerer.
Efter et halvt år med ubegrænset AI-forbrug i mange virksomheder er pendulet nu ved at svinge tilbage. Ifølge Business Insider dropper firmaer som Uber og Microsoft den såkaldte “tokenmaxxing”-tilgang, hvor medarbejdere blev opfordret til at bruge AI-værktøjer så meget som muligt. I stedet indfører flere virksomheder mere afmålt brug, efter regningerne for AI-forbrug er begyndt at løbe op.
Den nye tilgang kaldes “modelmaxxing” og går ud på at matche den enkelte arbejdsopgave med den billigst mulige AI-model, der kan løse den – i stedet for automatisk at anvende de dyreste og nyeste sprogmodeller til alt. Trenden ses som en reaktion på, at virksomheder nu skal stramme AI-budgetterne, samtidig med at de indfører brugslofter for medarbejderne.
Rutede opgaver efter sværhedsgrad
Ifølge Business Insider fortæller Morgan Linton, teknologichef i AI-startuppet Bold Metrics, at han flere gange om ugen instruerer sine ingeniører i, hvilke AI-modeller de skal bruge og hvornår. Nogle teams får besked på at bruge billigere modeller til rutineopgaver, mens andre får adgang til dyrere, kraftfuldere modeller til mere krævende opgaver.
Ved at specificere modelvalg for de enkelte opgaver undgår Linton at skulle indføre hårde grænser for, hvor mange tokens medarbejderne må forbruge. Ifølge Business Insider siger han, at hans team dermed stadig får adgang til de bedste værktøjer, men bruger dem langt mere effektivt.
Coinbase-topchef ser massivt skifte
Coinbase-topchef Brian Armstrong var ifølge Business Insider blandt de første til at sætte ord på tendensen i et opslag på X den 7. juni. Han skrev, at 80 procent af arbejdsbelastningen inden for 12-18 måneder vil køre på modeller, der er 99 procent billigere end i dag, mens de resterende 20 procent af opgaverne fortsat vil kræve de nyeste og dyreste modeller, hvor høj “intelligens” er afgørende.
Chris Maconi, medstifter af AI-startuppet Hechura fra Huntsville, fortæller Business Insider, at han aldrig har været tilhænger af tokenmaxxing og i stedet kører sin virksomhed med et princip om, at et menneske altid skal holde øje med processen. Han startede med billige Gemini-modeller, før han skiftede til Anthropics Haiku-model, og er ifølge Business Insider ikke bange for at afprøve billigere modeller for at se, om de kan levere den fornødne kvalitet.
Designere og udviklere sparer tokens kreativt
Ifølge Business Insider fortæller UX-designeren Tanvi Pisal, der arbejder i et stort techfirma, at hun tidligere spildte måneders tokenforbrug på at lade Claude-modellen udvikle brugerflader fra bunden. Nu designer hun først i Figma og lader kun AI-modellen bygge funktionalitet og flow ud fra allerede færdige skærmbilleder, hvilket ifølge hende sparer betydelige mængder tokens.
Softwareudvikleren Alejandra Thomas fra New York tester ifølge Business Insider hver ny model, der udkommer, for at finde ud af, hvad den er god til, og undgår bevidst at bruge de dyreste modeller, hvis en simpel opgave kan løses med en lettere model. Ed Stevens, topchef for AI-salgsselskabet Scoot, beskriver over for mediet, hvordan hans ingeniører typisk holder fast i én model i flere måneder, før de vurderer, om den stadig er god nok, eller om de skal skifte til en ny eller billigere løsning.
Adfærdsøkonomisk knaphedstankegang
Dan Ariely, adfærdsøkonomisk forsker og professor ved Duke University, sammenligner ifølge Business Insider den nye tilgang til AI-tokens med gamle dages mobilabonnementer, hvor man havde et begrænset antal taletidsminutter, og folk forsøgte at udnytte dem mest muligt. Han peger på, at knaphed i forbrug typisk fører til mere bevidst og effektiv adfærd – en dynamik, der nu ser ud til at gentage sig inden for AI-branchen.
For danske investorer med eksponering mod AI-sektoren, herunder selskaber der udbyder sprogmodeller eller cloud-infrastruktur, kan tendensen have betydning for indtjeningsmønstre. Hvis flere virksomheder flytter store dele af deres AI-forbrug over på billigere modeller, kan det påvirke omsætningen pr. bruger hos de store AI-udbydere, selv hvis det samlede antal forespørgsler stiger.
Læs også: Nvidia-topchef kalder humanoide robotter for “trillion-dollar” mulighed
