Предприятия сокращают расходы на ИИ, поскольку затраты на токены опережают рост производительности

Компании, весь прошлый год агрессивно внедрявшие ИИ-инструменты среди сотрудников, теперь с трудом справляются с растущими расходами.  

Финансовые директора требуют измеримой отдачи от постоянно растущих счетов за API, что ставит под угрозу прогнозы роста OpenAI, Anthropic и других провайдеров больших языковых моделей.  

Почему компании внезапно сокращают расходы на ИИ? 

Компании сворачивают расходы на ИИ, поскольку финансовые директора требуют обоснования раздувающихся счетов за API. Этот откат рынка знаменует конец того, что отрасль окрестила «tokenmaxxing», и коррекция происходит стремительно.

Amazon недавно упразднила внутреннюю таблицу лидеров, отслеживавшую использование ИИ сотрудниками, после того как руководство пришло к выводу, что система порождает больше бесполезной работы с применением ИИ, чем полезного результата. «Пожалуйста, не используйте ИИ ради самого ИИ», — заявил сотрудникам старший вице-президент Amazon. 

Uber израсходовал весь бюджет на ИИ-разработку за 2026 год за четыре месяца, а Meta разослала внутренний меморандум примерно 6 000 сотрудников, предупредив об «экспоненциальном росте» использования ИИ и указав, что компания столкнулась с миллиардными внутренними затратами на ИИ. С тех пор Uber ввёл ежемесячный лимит расходов на ИИ-инструменты для разработки в размере 1 500$ на сотрудника.

Консалтинговый гигант Accenture прежде предупреждал сотрудников, что они «рискуют лишиться повышения», если не освоят ИИ-инструменты. Теперь Accenture пытается удержать персонал от использования ИИ для решения тривиальных задач. 

В утечке аудиозаписи внутреннего совещания руководитель Accenture заявил, что расходы на ИИ «становятся всё более непредсказуемыми». Тот же руководитель отметил, что «на уровне финансового директора, операционного директора и директора по информационным технологиям всё ещё звучит вопрос: получаем ли мы отдачу от того, что тратим».

Адам МакДэниел и Маркус Айзеле из International Business Machines (IBM) в недавнем анализе утверждали, что минимизация токенов столь же вредна, как и tokenmaxxing, поскольку в обоих случаях потребление токенов становится главной целью, а не бизнес-результаты. 

IBM продвигает концепцию «valuemaxxing», которая ориентирована на измерение выполненных задач, сэкономленного времени и избежанных переделок, а не объёма потреблённых токенов.

Уже ли сокращение расходов на ИИ сказывается на компаниях?

OpenAI и Anthropic строили свои планы роста на предположении, что предприятия будут потреблять всё больше и больше токенов. 

OpenAI в этом году превысил отметку в 25 млрд$ годовой выручки, оценивая себя в 1 трлн$, тогда как Anthropic оценивается на несколько миллиардов долларов меньше. Обе компании сжигают денежные средства на вычисления, исследования и найм персонала, рассчитывая, что корпоративное внедрение выведет их на прибыльность. 

Однако предприятия уже резервируют дорогостоящие флагманские модели для сложных задач и применяют более компактные, дешёвые альтернативы для рутинных операций. Часть компаний переносит рабочие нагрузки на модели с открытым исходным кодом, работающие на собственной инфраструктуре без поштучной оплаты токенов.

Международная корпорация данных (IDC) прогнозирует, что к 2028 году 70% ведущих управляемых ИИ предприятий будут использовать несколько моделей, а не полагаться на единственного провайдера. Это превратит ИИ в товарный продукт, где провайдеры конкурируют по цене, а не только по возможностям. 

Тем не менее денежный вопрос никуда не исчезнет в ближайшее время. Даже генеральный директор OpenAI Сэм Альтман признал, что стоимость ИИ стала «огромной проблемой» для клиентов в этом году.

Если вы читаете это, вы уже впереди. Оставайтесь там вместе с нашей рассылкой.