המודלים הסיניים וה-open-source הזולים משכתבים את תקציבי ה-AI בארגונים

חשבונות ה-token המרקיעים משנים את האופן שבו עסקים בוחרים מודלי AI, ודוחפים ארגונים לעבר חלופות open-source וסיניות זולות יותר. לפי Reuters, ארבעת המודלים הפופולריים ביותר ב-OpenRouter הם כולם סיניים, כאשר DeepSeek במקום הראשון במחיר של 18 סנט בלבד למיליון token — חלק זעום מתמחור ה-API של החברות המובילות בארה"ב. Coinbase מתנסה ב-GLM 5.2 וב-Kimi 2.7 כברירת מחדל כדי לחתוך עלויות, והמנכ"ל Brian Armstrong דיבר בפומבי על שמירה על נפח שימוש ב-token תוך הורדת ההוצאה על AI.

לחץ העלויות חריף: Uber שרפה כביכול את כל תקציב ה-AI שלה ל-2026 בתוך ארבעה חודשים, וב-r/Anthropic מפעיל SaaS התלונן על מעבר של 35 אלף דולר בחודש בשריפת token (182 upvotes). מנכ"ל Hugging Face, Clement Delangue, הגביר את המגמה כשציטט מחקר של Stanford שהראה ש-71.3% מהשאילתות ל-ChatGPT יכולות להיענות במדויק על ידי מודל מקומי, וטען שחלק ניכר מעומסי העבודה הארגוניים יכול לרוץ מקומית בחינם לעומת עלויות ה-API 'עצומות' של החברות המובילות.

זו ככל הנראה התמה של השבוע: הכלכלה, לא היכולת הגולמית, היא שמניעה את בחירת המודל. בעוד חברות ה-AI המובילות מגייסות הון שיא (122 מיליארד דולר ל-OpenAI) וחוסמות את המודלים הטובים ביותר שלהן, ארגונים חסכניים עוברים בשקט לברירת מחדל של מודלים פתוחים וסיניים 'מספיק טובים' — דינמיקה שעלולה לכרסם בעסקי ה-API הפרימיום גם כשההערכות מזנקות בכותרות.

במהלך קשור, Ant Group, חברת בת של Alibaba, ביצעה את ההשקעה ה-12 שלה ברובוטיקה הומנואידית ב-18 חודשים, בהובלת סבב של 73.6 מיליון דולר ב-Zeroth, והרחיבה את הדחיפה האגרסיבית של הטק הסיני ל-AI פיזי. ההתכנסות — LLM סיניים זולים בתוספת השקעה סינית כבדה ברובוטיקה — מסמנת חזית תחרותית רחבה וממומנת היטב. שווה לעקוב אם החברות בארה"ב יגיבו עם שכבות מחיר זולות יותר (כפי ש-Anthropic עשתה עם Sonnet 5) ובאיזה קצב יאיץ המעבר הארגוני.