Hilo de 凡人小北 (@frxiaobei)

Después de leer estos "Datos de uso de IA de 100 billones de tokens", algunos puntos me llamaron bastante la atención, así que tomaré algunas notas. 1. La economía de la IA es realmente diferente a la de Internet. Intuitivamente, uno podría suponer que los modelos más baratos consumirían a los más caros, pero los datos muestran directamente que el precio es casi irrelevante: la demanda es el único factor verdaderamente rígido. ¿Por qué la gente está dispuesta a gastar muchísimo más? Todo por tres palabras: tranquilidad, fiabilidad y estabilidad. Si estás desarrollando productos de IA o iniciando un negocio y aún piensas en cómo atraer usuarios bajando precios, vas por mal camino. Lo que realmente debes considerar es la calidad de la inferencia y si puedes integrarla en los flujos de trabajo existentes de los usuarios. 2. La distribución de usuarios de Gemini es particularmente diversa, lo que es bueno desde una perspectiva de datos. Según este informe, Gemini parece ser más bien un motor de conocimiento de propósito general, utilizado en una amplia variedad de tareas. Esto demuestra que la Gemini ya es una navaja suiza que utilizo con comodidad. Para Google, esta es una estructura de usuarios muy saludable y hay mucho margen de mejora a medida que se vaya mejorando gradualmente la experiencia del usuario. 3. El razonamiento se ha convertido en la base de la IA. La mayor parte del tráfico proviene actualmente del modelo de razonamiento/agencia. La unidad de interacción también está cambiando. Antes, era una indicación o una respuesta. Ahora, se le asigna una tarea al modelo y se le pide que la resuelva por sí solo. Para los desarrolladores de productos, esto equivale a un cambio en las reglas. Considerando las tendencias de desarrollo actuales, Agentic seguirá siendo la tendencia principal en 2026. 4. La proporción de modelos de código abierto sigue aumentando, especialmente en el caso de los modelos de tamaño mediano. Los modelos de tamaño medio como Qwen y DeepSeek ya han establecido un equilibrio entre rendimiento suficiente y rentabilidad. Previsiblemente, esto consumirá un gran número de escenarios donde "simplemente usarlo" es suficiente, especialmente para empresas que requieren implementaciones privadas con datos sensibles. En el futuro, es muy probable que las tareas principales de alto valor utilicen código cerrado, mientras que una gran parte de la automatización periférica utilice código abierto, adoptando un enfoque doble. 5. Los juegos de rol y las conversaciones a largo plazo, que implican compañerismo, en realidad representan un porcentaje muy alto de uso. Esto es particularmente interesante. Hablamos de productividad a diario, pero en realidad, muchas personas usan la IA para construir relaciones. Las conversaciones largas, la personalización y el apoyo emocional, cosas que ahora parecen necesidades marginales, bien podrían estar entre las mayores oportunidades comerciales del futuro. Puede tratar este informe como un nuevo mapa, mirar honestamente los datos, ver para qué los están usando realmente las personas en este momento y luego diseñar productos y modelos comerciales basados ​​en esa tendencia.