Omkostningseffektiv kinesisk AI-teknologi vinder terræn
Denne artikel er fra 'Ugeskrift for investorer', som udgives af Fondsmæglerselskabet Maj Invest (investeringsforeningens porteføljeforvalter). Læs hele ugeskriftet her og tilmeld dig Maj Invests analyseunivers, herunder fremtidige udgaver af ugeskriftet, på mail her.
Kinesiske AI-modeller vinder frem på bekostning af amerikanske modeller – også blandt amerikanske virksomheder.
- Over 50 pct. af forbruget af kinesiske modeller kommer fra amerikanske virksomheder.
- I januar 2025 var andelen kun 15 pct.
Pct. af tokenforbrug på kinesiske modeller fra amerikanske virksomheder
Note: Data stammer fra OpenRouter, der er en bredt fulgt indikator for brugen af AI-modeller. Dataene omfatter ikke trafik, der sendes direkte til udbyderne, og dækker kun en mindre del af det samlede AI-forbrug.
Kilder: Bloomberg og OpenRouter.
Den kinesiske AI-udvikler Moonshot har lanceret modellen Kimi K3, der næsten matcher de bedste amerikanske modeller, men til langt lavere omkostninger. Det minder om et nyt DeepSeek-øjeblik.
Kimi K3:
- er aktuelt vurderet som den tredjebedste AI-model.
- er 70 pct. billigere end de bedste modeller fra ChatGPT og Claude.
Intelligens og omkostninger for udvalgte AI-modeller
Note: Kvalitetsindeks henviser til Artificial Analysis Intelligence Index. Priser for input- og outputtokens er pr. 1 mio. tokens.
Kilde: artificialanalysis.ai.
De kinesiske modeller vinder frem, fordi de kombinerer høj kvalitet med markant lavere priser.
- Tokens måler, hvor meget tekst eller data en AI-model behandler.
- Prisen afspejler blandt andet energi, computerkraft og serverkapacitet.
- Jo lavere tokenprisen er, desto billigere er modellen at bruge.
Der betales både for det input, modellen skal læse og forstå, og for det svar, den producerer. Prisen for 1 mio. tokens var:
- Lidt over 1 dollar i december.
- Lidt over 2 dollar i begyndelsen af juni.
- 1,6 dollar i dag.
Omkostninger ved forbrug af 1 mio. tokens, dollar
Kilde: Bloomberg.
Prisfaldet på tokenforbrug kan afspejle, at brugerne er blevet mere omkostningsbevidste. Virksomheder spørger i stigende grad, om billigere AI-modeller er gode nok til opgaver, der tidligere krævede de mest avancerede modeller. Det har styrket efterspørgslen efter de mere omkostningseffektive kinesiske modeller.