ИИ становится дороже, и руководители, которые за это платят, начинают это замечать

Ключевые моменты

• Опрос KPMG более 2000 старших руководителей из 20 стран показал, что 29 процентов испытывают трудности с пониманием стоимости запуска своих развертываний ИИ.
• Почти половина этих руководителей заявили, что ищут способы замедлить или переформатировать свои проекты ИИ, когда затраты превышают выгоду.
• Аналитик Gartner Нитиш Тьяги прогнозирует, что к 2028 году стоимость инструментов кодирования на базе ИИ на одного разработчика превысит среднемировую зарплату разработчика.
• В странах с более низкой зарплатой, таких как Индия, это пересечение уже происходит сегодня.
• Крупные поставщики ИИ, включая Anthropic, OpenAI и GitHub, перешли от фиксированных ежемесячных платежей к выставлению счетов на основе использования, где компании платят за «токен» — каждый небольшой фрагмент текста, который ИИ читает или пишет.

Компании спешили внедрять инструменты ИИ в течение последних двух лет. Теперь счета приходят, и цифры вызывают настоящую тревогу в залах заседаний.

Новое исследование KPMG, глобальной консалтинговой и профессиональной компании, отразило настроения. Фирма опросила более 2000 старших руководителей из 20 стран и обнаружила, что 29 процентов из них не могли четко разобраться, сколько на самом деле стоит запуск их развертываний ИИ по мере их роста. Впервые об этом сообщила The Register AI, и результаты рисуют картину компаний, которые быстро внедрили технологию и теперь спешат разобраться, на что они подписались.

Путаница имеет простую причину. Долгое время инструменты ИИ поставлялись с фиксированными ежемесячными подписками. Вы платили фиксированный взнос, ваша команда использовала инструменты столько, сколько хотела, и счет был предсказуем. Эта модель исчезает. Anthropic, OpenAI и GitHub все перешли на выставление счетов на основе использования, построенное вокруг токенов. Токен — это небольшая единица текста, примерно три четверти слова, и каждый раз, когда модель ИИ читает подсказку или пишет ответ, она расходует токены. Чем больше ваша команда использует инструменты, тем выше счет, и затраты могут скачкообразно подняться без предупреждения.

Почти половина опрошенных руководителей заявили, что рассматривают возможность «переэтапирования» своих развертываний, что означает замедление, сокращение объема и поиск более дешевых или меньших моделей, а не всегда выбор наиболее мощных (и самых дорогих) вариантов.

Что это означает для работников, чьи компании используют инструменты ИИ?

Это может защитить некоторые рабочие места. Нитиш Тьяги из Gartner обнаружил, что в частях мира, где зарплаты разработчиков ниже, стоимость запуска инструмента кодирования на базе ИИ уже превышает то, что зарабатывает человеческий разработчик. В глобальном масштабе Тьяги прогнозирует, что это пересечение произойдет к 2028 году. Когда инструмент стоит больше, чем человек, которого он должен был заменить, финансовое обоснование замены этого человека рушится.

Исследование Gartner также обнаружило кое-что контринтуитивное о том, как работают эти инструменты. Использование большего количества токенов не автоматически дает лучший код. Разработчики, которые были дисциплинированы и точны в том, как они писали свои подсказки, получали результаты более высокого качества и тратили меньше денег, чем те, кто использовал ИИ свободно и часто.

Более широкую финансовую картину сложно игнорировать. Один крупный анализ инвестиций показал, что индустрия ИИ направляет расходы в размере 1,5 триллиона долларов на инфраструктуру центров обработки данных между сейчас и 2030 годом. Эти расходы должны быть возмещены каким-то образом, и именно поэтому цены переходят к моделям на основе использования, которые могут расти вместе с каждым клиентом.

Для компаний, уже зависящих от этих инструментов, переключение непросто. Разработчики, которые ежедневно использовали помощников на базе ИИ в течение года или двух, могут потерять беглость в основных навыках. Эта зависимость дает поставщикам ИИ реальную ценовую власть. Однако если цены станут слишком высокими, корпоративные клиенты будут искать альтернативы: более дешевые модели с открытым исходным кодом, специализированные инструменты меньшего размера или просто переоформление сотрудников, которых они отпустили.