Штучний інтелект стає дорогим, і керівники, які за нього платять, це помічають

Ключові пункти

• Опитування KPMG більше 2000 старших керівників у 20 країнах показало, що 29 відсотків мали труднощі з розумінням поточних витрат на розгортання їхніх систем ШІ.
• Майже половина цих керівників сказали, що розглядають можливість уповільнення або переформатування своїх проектів ШІ, коли витрати перевищують користь.
• Аналітик Gartner Nitish Tyagi прогнозує, що до 2028 року вартість інструментів кодування на основі ШІ на одного розробника перевищить середню глобальну зарплату розробника.
• У країнах з нижчою оплатою праці, таких як Індія, це перетинання вже відбувається сьогодні.
• Великі постачальники ШІ, включаючи Anthropic, OpenAI та GitHub, перейшли від фіксованих місячних комісій до залежного від обсягу користування тарифу, де компанії платять за «токен», що означає кожен невеликий фрагмент тексту, який ШІ читає або пише.

Компанії поспішали впровадити інструменти ШІ протягом останніх двох років. Тепер рахунки надходять, і цифри викликають справжню тривогу в кабінетах керівництва.

Нове опитування KPMG, глобальної консалтингової та професійної фірми, відобразило настрої. Фірма опитала більше 2000 старших керівників у 20 країнах і з'ясувала, що 29 відсотків з них не могли чітко зрозуміти, якими насправді є витрати на запуск їхніх розгортань ШІ в міру їхнього розширення. Згідно з першою інформацією The Register AI, висновки малюють картину компаній, які поспішили почати роботу і тепер поспішають розібратися, на що вони підписалися.

Плутанина має просту причину. Довгий час інструменти ШІ поставлялися з фіксованою місячною підпискою. Ви платили фіксовану комісію, ваша команда використовувала інструменти скільки завгодно, і рахунок було передбачити. Ця модель зникає. Anthropic, OpenAI та GitHub усі перейшли на залежне від обсягу користування тарифне будування на основі токенів. Токен — це невеликий одиниця тексту, приблизно три чверті слова, і щоразу, коли модель ШІ читає запит або пише відповідь, вона витрачає токени. Чим більше ваша команда використовує інструменти, тим вищий рахунок, і витрати можуть раптово зрости.

Майже половина опитаних керівників сказали, що розглядають «перефазування» своїх розгортань, що означає сповільнення, скорочення обсягів та пошук дешевших або менших моделей замість того, щоб завжди звертатися до найбільш можливих (і найдорожчих) варіантів.

Що це означає для працівників, компанії яких використовують інструменти ШІ?

Це може насправді захистити деякі робочі місця. Дослідження Gartner Nitish Tyagi показало, що в частинах світу, де зарплати розробників нижчі, вартість запуску інструменту кодування на основі ШІ вже перевищує те, що заробляє людський розробник. У світовому масштабі Tyagi прогнозує, що це перетинання відбудеться до 2028 року. Коли інструмент коштує більше, ніж людина, якою він мав замінити, фінансовий аргумент на користь заміни цієї людини падає.

Дослідження Gartner також виявило щось контринтуїтивне щодо того, як працюють ці інструменти. Використання більше токенів не обов'язково створює кращий код. Розробники, які були дисциплінованими та точними у способі написання своїх запитів, отримували результати вищої якості та витрачали менше грошей, ніж ті, хто використовував ШІ вільно і часто.

Ширша фінансова картина важко ігнорувати. Один великий аналіз інвестицій виявив, що індустрія ШІ готується витратити 1,5 трильйона доларів на інфраструктуру центрів обробки даних у період до 2030 року. Ці видатки мають бути якось повернені, саме тому ціноутворення зміщується в бік моделей залежних від обсягу користування, які можуть зростати разом з кожним клієнтом.

Для компаній, які вже залежать від цих інструментів, переключення нелегко. Розробники, які використовували інструменти ШІ щодня протягом року чи двох, можуть втратити вільне володіння основними навичками. Ця залежність дає постачальникам ШІ справжню цінову владу. Проте якщо брати занадто багато, корпоративні клієнти шукатимуть альтернативи: дешевші моделі з відкритим кодом, менші спеціалізовані інструменти або просто повторне найняття персоналу, якого вони відпустили.