Teorien om superbrukere er helt korrekt. Man setter øvre grenser og gikk til en credit-basert modell fordi tids eller sete-baserte lisenser hadde noen få brukere med hundretusenvis dollar bruk og et flertall som såvidt brukte det. Lisensen per flertall dekte ikke superbrukerne sitt konsum.
Vi ser nå at selv de store ai-selskapene setter grenser for ansattes token spend. Veldig høye grenser men de er der for å unngå åpenbart misbruk eller feil. F.eks. uendelige Ralph loops.
Har sett hele episoden nå, og må si meg enig i argumentene til Zitron.
Når han bryter ned hva ting koster, og hvor pengene kommer fra så er det tydelig det er en eneste stor “runkering”.
Når man hører OpenAI skal bruke 750 mrd Dollar frem til 2030, og mye av det er på trening.
Samtidig som store aktører ikke klarer å forsvare kostnaden på millioner av tokens, i forhold til hva man får ut av det… Kan ikke gå bra.
Hvor skal Open AI og Antropic få pengene ifra hvis Nvidia, Google, Microsoft osv lukker igjen pengesekken?
Og hvilken privatperson vil bruke tjenstene hvis man hittil har brukt “subsidierte” tokens?
Jeg har brukt Gemini, og ja, det har vært utrolig nyttig enkelte ganger. Men ikke nok til at jeg ville brukt penger for å få en begrenset mengde tokens å bruke, som hadde kostet skjorta.
Og jeg tror også det er der det stopper. Man får såpass gode åpne modeller nå, at det er utrolig vanskelig for OpenAI, Google, Antropic osv å ta for høye priser, da det bare vil flytte folk over til private AI-løsninger. Open Source legger effektivt et pristak på hele AI biten og hva selskapene kan ta i betaling.
Hvis man ser på direkte kostnader til tokens, dvs strøm, nedskriving av datasenter/gpu-er osv, så virker det ikke på meg som om de er subsidierte?
Det som nok er subsidiert er all R&D, men når man ser på den vanvittige økningen i inntekter til f.eks. Anthropic som vel er oppe i 65mrd dollar siste 12 mnd for august, så høres det ikke så usannsynlig ut de kan få nok inntekter til å ganske snart dekke R&D også. Doblingen av inntekter har vært type 3-4 mnd? 
Det er ikke faktisk 65 mrd i inntekter. Det er run-rate dem oppgir.
Dem snakker litt om det rundt 18 minutter ut i denne videoen.
Men TL:DR: Q2 var perioden man mest sannsynlig hadde max bruk av tokens, før brukerene faktisk justerte bruken pga. faktiske kostnader. Blir spennnende å se når/hvis dem publiserer Q3 om run-rate fremdeles er 65 mrd dollar, eller om det har falt.
If Anthropic’s revenue pace at the end of July was $65B annualized , that roughly means: if it kept earning revenue at July’s pace for 12 months, it would generate $65B .
Run-rate for juli var mao 65/12 = 5,41mrd dollar.
Spurte hvorfor omsetningen i juli ikke nødvendigvis var 5.41mrd dollar og fikk dette svaret:
The pace changed during July. If revenue grew from a $4B/month pace on July 1 to a $5.42B/month pace on July 31, actual July revenue might average closer to ~$4.7B.
| Point in time | Annual revenue run-rate | Monthly-equivalent pace |
|---|---|---|
| May 2026 | $47B+ | $3.92B+/month |
| End of July 2026 | $65B+ | $5.42B+/month |
Sååååå, er ikke akkurat en liten vekst det er snakk om her? 
Vet selv at jeg gikk fra en pro-plan til en max5 plan nå fordi verktøyet er godt nok til at det er verdt å ikke gå tom for tokens med det jobb-mønsteret jeg har.
For tiden så bruker jeg Claude til å refactore gamle shitty prosjekter og ryddejobber som hadde tatt ukesvis å gjøre manuelt. Som nå altså går mye fortere. Vel verdt 1250 kr mnd vs 200 kr som jeg betalte tidligere.
Kan godt være at jeg på et tidspunkt har lyst til å bytte til max20 planen som koster 2500 kr mnd. Det er fortsatt en dråpe i havet vs lønnen min.
Jeg sier ikke at AI ikke fungerer og at det er nyttig i spesifikke oppgaver.
Koding er jo en plass AI tydeligvis fungerer bra.
Det fungerer og veldig bra til feilsøking enkelte ganger, har brukt det selv.
Men desto mer man kjenner til temaet man bruker AI’en til, desto mer ser man utfordringene og begrensningene. Er ikke rent få ganger man må “hente inn” igjen AI’en, da den er på vei til surre seg langt utpå viddene i noen av svarene den gir. Da har man plutselig svidd av en haug med tokens og null verdi i andre enden.
At Antropic eller andre kan tjene panger på dette er sikkert ok. Men spørsmålet er om det er nok til å forsvare en verdsettelse på nærmere 1 trillion dollar??
Hjelper ikke å tjene 65 mrd dollar på et år, hvis infrastruktur, strøm, vann osv for å være i tet koster flere 100-milliarder dollar i året.
Man kan investere 100 mrd i ny hardware, og 2 år senere må man investere i enda ny hardware for å ikke falle bakpå.
Og med alle open source løsningen som er tilgjengelig, er det et pristak dem ikke kan gå over.
Det er ingen selskaper som har oppgitt hva dem faktisk tjener på AI biten. Microsoft, Google, Meta osv… Ingen.
Eneste man har er run-rate og andre spesielle rapporteringer som ikke gir noen et klart bilde.
Og særedeles merkelig at så mangen i ledelsesposisjoner selger seg ut av OpenAI og slutter, rett før man potensielt skal ha tidenes største IPO…
Jeg tror jeg er mer positiv til ai enn deg. Men enig når det kommer til verdsettelse. Vi er nok midt inne i en klassisk boom bust syklus med overinvesteringer og påfallende krise. Ikke nødvendigvis fordi teknologien ikke leverer men fordi optimismen rundt hva dette gir i cash flow er i lala land
Jeg er ikke negativ til AI i seg selv. Jeg er negativ til den ville prissettingen.
Jeg klarer ikke å se hvordan dem skal regne inn investeringene og pengene som blir pumpet inn i dette.
Før eller siden stopper “gratispengene” å komme, og da er det stopp. Ikke for alle, men mangen.
Spørsmålet er jo også hva som skjer med rentene på de amerikanske statsobligasjonene. En perfekt storm som brygger opp nå 🫣
OpenAI, Claude og Grok nede samtidig?
Noe annet virker helt umulig. Så får vi bare ikke håper det blir for krise når boblen tømmes for varm luft.
Men det er virkelig helt vilt hva denne teknologien funker til.
Jeg poster den her jeg.
Snakker vi “Vibe-coding” 
Samtidig som man har å gjøre med en ny variant av bukken og havresekken; OpenAI kan ha egeninteresse i å fremheve selv de mørkeste og mest ekstreme mulighetene ved AI, fordi det samtidig bidrar til å etablere en forestilling i offentligheten om hvor enormt teknologiens potensial er. Altså: Selv «dommedagsscenarioet» kan fungere som indirekte markedsføring av teknologiens mulighetsrom.
vet ikke om denne har vært postet før, men det er litt urovekende ift pensjons sparing…
Såååå…
Outsourcing er jo rimelig vanlig nå. Med en arme av roboter, så gir det vel mer mening å ha hovedtyngden på spesifikasjonssiden av saken?
Jeg tenker at her er effektiviseringen såpass rå at det faktisk gir mening at vi vil trenge førre IT-folk framover.
Syns det var en litt rar sak at de fokuserte på hvor mange fler vi trenger og så viser en graf økende arbeidsledighet i samme yrket?
Jeg jobber for øvrig også i IT, og vi har vel sånn uoffisielt sagt at vi har nådd peak ansatte og er på tur nedover. Men vi tjener penger som aldri før.
Tror at mange av dere tenker alt for snevert.
Ta også i betraktning hva internasjonale enterprise software-selskaper har begynt å arbeide med. En stund var man redd for at AI skulle dra teppet vekk under disse selskapene, og en del av dem vil også sikkert få problemer etter hvert. Men disse selskapene sitter på svært mye kunnskap om kundene sine i form av datagrunnlag, arbeidsrutiner og andre prosedyrer. Opparbeidet gjennom årevis med tjenester og kundepleie. Stålkontroll. De inkorporerer og integrerer allerede nå AI direkte og dypt i eksisterende løsninger som tilleggsfunksjoner eller de lanserer helt nye produktområder/tjenester basert på AI. Nye prismodeller må etableres. Den gamle lisensmodellen fungerer ikke alltid lenger da ressursuttaket vil variere mellom kundene.
Sjekk ut hva giganter som Salesforce, Servicenow, Workday, Datadog, HubSpot og SAP allerede foretar seg. Her ligger det svært mye penger og utviklingen går raskt. Eksempelvis kan det nevnes at både Salesforce, ServiceNow og Workday benytter Claude tungt i sine agent-systemer. Open AI har også tilsvarende kunder.
Gidder ikke å skrive inn selv, så kopierer inn noe fra Gemini:
"Bruken av kunstig intelligens i store enterprise software-selskaper har gått fra eksperimentelle tekst-generatorelementer (copiloter) til autonome AI-agenter som utfører komplekse oppgaver på egen hånd. Selskapene skaper nå betydelige nye inntektsstrømmer basert på forbruksmodeller (kreditter/transaksjoner) fremfor faste lisenser per bruker.
Generelle mønstre i markedet:
Fra “Copilot” til “Agent”: Verktøyene har gått fra å være tekstassistenter som foreslår svar, til digitale medarbeidere som tildeles et mål og gjennomfører oppgavene selvstendig.
Endring i prismodeller: Programvarehusene går i økende grad fra tradisjonell “pr. bruker/måned”-prising til forbruksbasert prising der kundene betaler for resultater eller forbrukte AI-kreditter.
Governance og kontroll: Den største flaskehalsen for bedriftene er å sikre at agentene har riktige tilganger og ikke gjør uønskede handlinger med sensitive data. "
