論文の概要: Pricing and Competition for Generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02661v1
- Date: Mon, 04 Nov 2024 22:52:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-06 14:58:32.037635
- Title: Pricing and Competition for Generative AI
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIの価格と競争
- Authors: Rafid Mahmood,
- Abstract要約: われわれは、新しい生成AIソフトウェアの開発者がどのようにして技術をリリースし、価格を下げるかという課題を探求する。
まず、ユーザコスト効率に関して、特定のタスクに対する2つの異なるモデルの比較を行う。
次に、生成AIソフトウェアの価格問題を、2つの異なる企業間のゲームとしてモデル化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8677478583601776
- License:
- Abstract: Compared to classical machine learning (ML) models, generative models offer a new usage paradigm where (i) a single model can be used for many different tasks out-of-the-box; (ii) users interact with this model over a series of natural language prompts; and (iii) the model is ideally evaluated on binary user satisfaction with respect to model outputs. Given these characteristics, we explore the problem of how developers of new generative AI software can release and price their technology. We first develop a comparison of two different models for a specific task with respect to user cost-effectiveness. We then model the pricing problem of generative AI software as a game between two different companies who sequentially release their models before users choose their preferred model for each task. Here, the price optimization problem becomes piecewise continuous where the companies must choose a subset of the tasks on which to be cost-effective and forgo revenue for the remaining tasks. In particular, we reveal the value of market information by showing that a company who deploys later after knowing their competitor's price can always secure cost-effectiveness on at least one task, whereas the company who is the first-to-market must price their model in a way that incentivizes higher prices from the latecomer in order to gain revenue. Most importantly, we find that if the different tasks are sufficiently similar, the first-to-market model may become cost-ineffective on all tasks regardless of how this technology is priced.
- Abstract（参考訳）: 古典的機械学習(ML)モデルと比較して、生成モデルは新しい利用パラダイムを提供する。
(i) 1つのモデルは、最初から多くの異なるタスクに使用できる。
(二)ユーザは、一連の自然言語プロンプトでこのモデルと対話し、
三 モデルは、モデル出力に関する二元的ユーザ満足度に基づいて理想的に評価される。
これらの特徴を踏まえ、我々は、新しい生成AIソフトウェアの開発者がどのようにして彼らの技術をリリースし、価格を下げるかという問題を探求する。
まず、ユーザコスト効率に関して、特定のタスクに対する2つの異なるモデルの比較を行う。
次に、生成型AIソフトウェアの価格問題を、2つの異なる企業間のゲームとしてモデル化する。
ここで、価格最適化問題は、企業がコスト効果のあるタスクのサブセットを選択し、残りのタスクの収益を抑えるという、断片的に連続する。
特に、競争相手の価格を知り、後から展開する企業が、少なくとも1つのタスクにおいてコスト効率を常に確保できることを示すことにより、市場情報の価値を明らかにする。
最も重要なことは、異なるタスクが十分に類似している場合、このテクノロジの価格に関わらず、最初の市場モデルがすべてのタスクに対してコスト非効率になる可能性があることだ。
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