Meglepő igazság: több milliárdos interakció elemzéséből derült ki, hogyan is használjuk a mesterséges intelligenciát

2025.12.10. 09:00 Horváth Péter

Az elmúlt évben folyamatosan azt hallottuk, hogy a mesterséges intelligencia (AI) forradalmasítja a produktivitást – segít e-maileket írni, kódot generálni és dokumentumokat összegzést készíteni. De mi van akkor, ha az AI valódi használatának valósága teljesen eltér attól, amit elhitetnek velünk?

Meglepő igazság: több milliárdos interakció elemzéséből derült ki, hogyan is használjuk a mesterséges intelligenciát

Egy friss, több mint 100 billió (!) token elemzésére épülő vizsgálat alapjaiban írja át mindazt, amit eddig az AI-használatról gondoltunk. Kiderült, hogy a tényleges felhasználás messze nem ott történik, ahol a vállalatok és elemzők évek óta keresték.

A több mint 300 modellt és 60 szolgáltatót összekapcsoló OpenRouter átfogó metaanalízise valós, globális használati mintákat vizsgált – úgy, hogy közben a felhasználók beszélgetéseit nem látta, csak a metaadatokat. Ez a módszer ritka bepillantást enged abba, hogyan használják az emberek ténylegesen a nagy nyelvi modelleket világszerte.

Mi az OpenRouter?

Az OpenRouter egy többmodelles AI-következtetési platform, amely több mint 300 modell között irányítja a kéréseket, több mint 60 szolgáltatótól, beleértve az OpenAI-t, az Anthropicot, valamint olyan nyílt forráskódú alternatívákat, mint a DeepSeek és a Meta LLaMA.

A legnagyobb meglepetés: az AI-t nem a produktivitás hajtja, hanem a szerepjáték

A kutatás legváratlanabb eredménye szerint az open-source AI-modellek teljes forgalmának több mint fele nem munkához kötődik, hanem szerepjátékhoz, kreatív történetmeséléshez, karakterinterakciókhoz és gamifikált beszélgetésekhez.

Miközben a technológiai cégek évek óta a hatékonyságnövelés és az automatizáció forradalmáról beszélnek, a felhasználók jelentős része kreatív, történetalapú, interaktív élményként tekint az AI-ra.

A vizsgálat szerint a roleplay-célú tokenek 60 százaléka komplex, játékszerű szcenáriumokban jelenik meg; lényegében az AI vált a világ legnagyobb, rejtett „interaktív fikciós platformjává”.

Ez nem marginális jelenség, hanem az AI-forradalom egyik új, eddig alig értett pillére.

A programozás mégis kilőtt – minden másnál gyorsabban nő

Bár a szerepjáték dominálja a nyílt forráskódú használatot, a programozás lett a leggyorsabban növekvő kategória az összes AI-modellben. 2025 elején a kódolással kapcsolatos lekérdezések a teljes AI-használatnak csak 11%-át tették ki. Az év végére ez a szám 50% fölé emelkedett.

A programozási feladatok átlagos prompt hossza négyszeresére nőtt, körülbelül 1500 tokenről 6000 tokenre, némely kódolással kapcsolatos kérés pedig meghaladta a 20 000 tokent is.
Az Anthropic Claude modelljei uralják ezt a területet, a programozással kapcsolatos használat több mint 60%-át megszerezve 2025 nagy részében.

A fejlesztők már nem csak egyszerű kódrészleteket kérnek; kifinomult hibakeresési munkameneteket, architekturális áttekintéseket és többlépcsős problémamegoldást végeznek.

Ha többet akarsz tudni, kövess minket Facebookon!

A kínai AI-modellek térnyerése megállíthatatlan

Egy másik jelentős kinyilatkoztatás: a kínai AI modellek mára a globális használat hozzávetőlegesen 30%-át teszik ki – ez közel háromszorosa a 2025 eleji 13%-os részesedésüknek.

  • A DeepSeek, a Qwen (Alibaba) és a Moonshot AI modelljei gyorsan teret nyertek, a DeepSeek önmagában 14,37 billió tokent dolgozott fel a vizsgálati időszak alatt.
  • Az egyszerűsített kínai a második leggyakoribb nyelv az AI interakciókban a globális használat 5%-ával, csak az angol (83%) mögött.
  • Ázsia teljes részesedése az AI-költésekben több mint kétszeresére nőtt, 13%-ról 31%-ra, Szingapúr pedig az Egyesült Államok után a második legnagyobb országgá vált használat szempontjából.

A globális egyensúly tehát látványosan átrendeződik.

Az AI új generációja: az „agentic” működés térnyerése

A kutatás egyik legfontosabb megállapítása, hogy az AI többé nem „kérdés-válasz” rendszer, hanem egyre inkább önálló, többlépéses feladatokat végrehajtó ügynöki architektúra.

A „reasoning-optimalizált” interakciók aránya:

  • 2025 elején: közel 0%,
  • 2025 végére: 50% felett.

Ez azt jelenti, hogy egy tipikus AI-használat már így néz ki:

  • külső eszközök hívása,
  • állapotkezelés,
  • iteratív tervezés,
  • lépésről lépésre történő végrehajtás,
  • hosszú kontextuson átívelő feladatmegoldás.

Az AI szerepe finoman átbillent: a generátor helyett az autonóm problémamegoldó válik dominánssá.

Az "Üvegcipellő Effektus", vagyis ahogy az AI megtartja a felhasználóit

A tanulmány egy új jelenséget ír le: ha egy modell először old meg tökéletesen egy addig kielégítetlen felhasználói igényt, az érintett felhasználók különösen hűségesek maradnak.

Mi az Üvegcipellő” effektus?

Az „Üvegcipellő” effektus (eredetileg a Hamupipőke meséjéből származik) egy olyan metafora, amelyet az üzleti és marketing világban használnak arra, hogy leírjanak egy olyan helyzetet, ahol egy termék vagy szolgáltatás tökéletesen és egyedien illeszkedik egy fogyasztó vagy egy piaci igény számára.

Általános értelemben ez a hatás azt jelenti, hogy ha megtaláljuk és kielégítjük azt az egyedi, kritikus igényt, amelyre korábban nem volt megfelelő megoldás, az tartós és rendkívül erős hűséget eredményez.

A tanulmány szerint az „Üvegcipellő” effektus a következőket emeli ki:

  1. A "Legjobb" nem mindig elég: az AI versenyben nem csak az számít, hogy melyik modell a leggyorsabb vagy a legolcsóbb a benchmarkokban. Az számít, hogy melyik modell az első, amely valós, mély problémát old meg egy felhasználó számára.
  2. A versenyben a gyorsaság számít, de nem az általános értelemben vett piacra lépési tempó. A tartós előnyt az hozza, ha elsőként oldanak meg egy kritikus, magas értékű feladatot.
  3. Hűségteremtés: Amikor egy modell beágyazódik a felhasználó munkafolyamatába, mert megkönnyített egy nehéz feladatot (pl. hibakeresés egy nagy kódban, vagy egyedi szerepjáték-keretrendszer létrehozása), a váltás költséges technikai és viselkedési szempontból is. Ezért a felhasználók kevésbé valószínű, hogy átváltanak egy később érkező versenytársra.

Például a Google Gemini 2.5 Pro modelljének 2025. júniusi csoportja az ötödik hónapban is megtartotta a felhasználók kb. 40%-át, ami lényegesen magasabb a későbbi csoportoknál.

Ez a szokásformáló hatás hosszú távra rögzíti a modellválasztást – még akkor is, ha később más szereplők jobb teljesítményt hoznak.

Amit kevesen gondolnának: az AI-használat nem igazán árérzékeny

Hiába a zajos árverseny, az AI-piac meglepően ellenálló ezen a fronton (főleg a fenti ragaszkodás miatt is):

  • 10% árcsökkentés csak 0,5–0,7% használati növekedést hoz.

Ezért élhet egymás mellett gond nélkül:

  • az Anthropic és az OpenAI prémium modelljei 2–35 USD / millió token áron,
  • valamint a DeepSeek vagy a Gemini Flash 0,40 USD alatti áron.

A felhasználók döntően minőség, megbízhatóság és képesség alapján választanak, nem ár szerint, így a mesterséges intelligencia megoldások piaca nem szükségszerűen árérzékeny terület.

Hová tart mindez?

A kutatás összképe alapján az AI-forradalom sokkal sokszínűbb és többdimenziósabb annál, mint ahogyan azt gyakran látjuk:

  • A világ legnagyobb rejtett szerepjáték-platformja épült ki észrevétlenül.
  • A programozás AI-alapú átalakulása gyorsabb, mint a korábbi technológiai váltások.
  • A kínai AI-ipar globális erőközponttá nőtte ki magát.
  • Az agentic AI új korszakot nyit, ahol az AI már nem eszköz, hanem partner a végrehajtásban.
  • A felhasználói lojalitás pszichológiai mintázatokon múlik, nem csak teljesítményen.

A valós használati adatok azt mutatják, hogy az AI nem egyetlen irányba tör előre, hanem egyszerre válik:

  • kreatív játszótérré,
  • programozói szuperszerkesztővé,
  • globális tudásplatformmá,
  • és autonóm digitális ügynökké.

Aki ezt érti, nem csak az AI történetét látja tisztábban – hanem azt is, hogy mi vár ránk a következő hullámban.