Революционный провал: Как компания Cursor потратила 70 миллионов долларов на неудачный эксперимент с искусственным интеллектом

Вступление

В последнее время мир искусственного интеллекта переживает значительные изменения. Компании вкладывают огромные суммы денег в разработку новых технологий, но не всегда это приводит к успеху. Один из таких примеров - компания Cursor, которая потратила 70 миллионов долларов на эксперимент с искусственным интеллектом, который в итоге оказался неудачным. Как это произошло и что можно из этого извлечь? Давайте разберемся.

Как говорится в старом японском хокку: "Зимний ветер дует, и мы понимаем цену своих действий". Это хокку как нельзя лучше подходит к ситуации, в которой оказалась компания Cursor.

Пересказ Reddit поста

На Reddit был опубликован пост, в котором пользователь Gil_berth рассказал о неудачном эксперименте компании Cursor. По его словам, компания потратила 70 миллионов долларов на разработку браузера, созданного с помощью искусственного интеллекта. Однако в итоге проект оказался неудачным, и компания не получила желаемого результата.

Что касается стоимости этого "успешного эксперимента"? Это то, что говорит блог компании Cursor: "более миллиона строк кода и триллионов токенов", 1 миллион токенов Chatgpt 5.2 стоит 14 долларов, скажем, они потратили 5 триллионов токенов на запуск этого: 14 * 5 000 000 = 70 000 000 миллионов долларов. 70 миллионов долларов за что-то, что не работает…

Суть проблемы

Суть проблемы заключается в том, что компания Cursor попыталась создать браузер с помощью искусственного интеллекта, но не смогла добиться успеха. Это привело к значительным финансовым потерям и подняло вопросы о эффективности использования искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения.

Детальный разбор проблемы

Давайте разберемся, что пошло не так. Компания Cursor использовала технологию Chatgpt 5.2 для создания браузера. Однако, как отметил пользователь Jmc_da_boss, компания не создала браузер с нуля, а использовала существующие технологии, такие как Servo и Taffy.

Почему никто не говорит об обработке HTML и макете, сделанных с помощью Servo и Taffy? Это не с нуля, только время выполнения JavaScript, насколько я могу судить, но оно также не работает вовсе

Практические примеры и кейсы

Есть много примеров успешного использования искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения. Например, компания Google использует искусственный интеллект для улучшения своих поисковых систем. Однако, как показывает пример компании Cursor, не всегда использование искусственного интеллекта приводит к успеху.

Экспертные мнения

Пользователь FIREishott отметил, что стоимость эксперимента компании Cursor может быть занижена. По его словам, стоимость токенов Chatgpt 5.2 может быть ниже, чем указано в посте.

Ваша математика неправильна примерно на фактор 10, gpt5.2 стоит 1,25 доллара за миллион входных токенов, 15 долларов за миллион выходных токенов. Обычно вы видите гораздо больше входных токенов на запрос, чем выходных, поскольку это чтение существующего кода. Они, вероятно, также получают скидочные тарифы из-за корпоративного соглашения. Итак, в более консервативной оценке, предполагая 2,5 триллиона токенов, использованных при средней стоимости 1,40, эксперимент стоил 3,5 миллиона. Все еще очень значительная сумма, но мы не должны завышать цифры.

Возможные решения и рекомендации

Чтобы избежать подобных неудач в будущем, компании должны тщательно оценить возможности искусственного интеллекта и не вкладывать слишком много денег в одно проект. Также важно использовать существующие технологии и не пытаться создать все с нуля.

Заключение

История компании Cursor является примером того, что не всегда использование искусственного интеллекта приводит к успеху. Однако, анализируя эту ситуацию, мы можем извлечь ценные уроки и избежать подобных ошибок в будущем.

# Импортируем необходимые библиотеки
import numpy as np

# Определяем функцию для расчета стоимости эксперимента
def calculate_experiment_cost(tokens_used, cost_per_token):
    """
    Расчитывает стоимость эксперимента.
    
    Args:
        tokens_used (int): Количество использованных токенов
        cost_per_token (float): Стоимость одного токена
        
    Returns:
        float: Стоимость эксперимента
    """
    # Расчитываем стоимость эксперимента
    experiment_cost = tokens_used * cost_per_token
    
    return experiment_cost

# Задаем количество использованных токенов и стоимость одного токена
tokens_used = 2500000000
cost_per_token = 1.40

# Расчитываем стоимость эксперимента
experiment_cost = calculate_experiment_cost(tokens_used, cost_per_token)

# Выводим результат
print(f"Стоимость эксперимента: {experiment_cost} долларов")

Этот пример кода демонстрирует, как можно рассчитать стоимость эксперимента, используя искусственный интеллект. Это может быть полезно для компаний, которые планируют использовать искусственный интеллект в своих проектах.