ИИ оказался дороже людей
Крупнейшие технологические компании начали сталкиваться с неожиданным эффектом массового внедрения искусственного интеллекта: расходы на использование ИИ растут быстрее, чем бизнес успевает получать выгоду от автоматизации
Microsoft сокращает внутреннее использование Claude AI
Microsoft начала отменять большинство внутренних лицензий Claude Code от Anthropic и переводить сотрудников на GitHub Copilot CLI. Об этом пишет Fortune.
Еще полгода назад компания активно внедряла Claude среди инженеров, дизайнеров и менеджеров, позволяя тысячам сотрудников использовать ИИ для программирования и рабочих задач. Однако инструмент оказался настолько востребованным, что расходы на его использование резко выросли.
Uber уже потратил годовой бюджет на ИИ
Похожая ситуация возникла и в Uber. Технический директор компании Правин Неппалли Нага заявил, что Uber израсходовал весь бюджет на ИИ-инструменты для программирования на 2026 год всего за четыре месяца.
Компания сама стимулировала сотрудников активнее использовать ИИ. Внутри Uber появились рейтинги команд по объему использования ИИ, сотрудников фактически подталкивали к постоянной работе с AI-сервисами. Но на практике
массовое использование генеративного ИИ привело к взрывному росту расходов.
Главная проблема ИИ — стоимость вычислений
Парадокс в том, что искусственный интеллект становится дешевле на единицу вычислений, но общие расходы бизнеса продолжают расти.
Большинство AI-сервисов работают на токеновой модели оплаты — компании платят за объем вычислений и обработанного текста. Чем активнее сотрудники используют ИИ и чем сложнее задачи выполняют AI-агенты, тем выше итоговые расходы. Вице-президент Nvidia Брайан Катандзаро прямо признал:
«Для моей команды стоимость вычислительных ресурсов намного превышает стоимость труда сотрудников».
Goldman Sachs и Gartner предупреждают о взрывном росте затрат
По прогнозу Goldman Sachs, к 2030 году использование AI-агентов может увеличить мировое потребление токенов в 24 раза — до 120 квадриллионов токенов в месяц. При этом Gartner ожидает, что стоимость обработки данных в больших языковых моделях к 2030 году снизится почти на 90%.
В Gartner прямо заявляют, что компании не должны путать снижение цены токенов с реальной доступностью передовых AI-технологий.
Бизнес начинает пересматривать ожидания от ИИ
С экономической точки зрения замена или дополнение человеческого труда искусственным интеллектом может оказаться более сложной задачей, чем предполагалось в некоторых ранних прогнозах, — говорится в статье Fortune.
Пока руководители вроде главы Nvidia Дженсена Хуанга говорят о будущем, где у каждого сотрудника будет по 100 AI-агентов, компании уже сталкиваются с другой реальностью:
вычисления стоят слишком дорого;
инфраструктура перегружается;
эффективность ИИ не всегда перекрывает расходы на его использование.
Фактически рынок начинает понимать, что главный дефицит эпохи искусственного интеллекта — это не сами модели, а доступные вычислительные мощности и деньги на их обслуживание.