Гонка за развитие ИИ становится все дороже не только для технологических гигантов, но и для обычных компаний. Растут цены на память, вычислительные мощности и корпоративные подписки.
Гонка за развитие ИИ становится все дороже не только для технологических гигантов, но и для обычных компаний. Растут цены на память, вычислительные мощности и корпоративные подписки.
Масштабные инвестиции в ИИ-инфраструктуру приводят к росту расходов по всей технологической отрасли. Дорожают комплектующие, облачные вычисления и программное обеспечение, причем дополнительные затраты все чаще перекладываются на корпоративных клиентов.
Согласно октябрьскому опросу VentureBeat, 56% респондентов за последний год столкнулись с тем, что поставщики ПО ввели доплату за ИИ, повысили стоимость продления подписки из-за нейросетей или перенесли ранее доступные функции в более дорогие тарифы.
Среди тех, кто столкнулся с такими изменениями, 40% оценили дополнительные расходы как минимум в 10% своего годового бюджета на ПО. При этом 38% опрошенных назвали превышение бюджета одной из причин, по которым их организации пришлось отложить, сократить или отменить ИИ-проекты. Для сравнения: на нехватку вычислительных мощностей сослались лишь 12%.
Один из примеров — Microsoft 365. С 1 июля компания подняла цены на некоторые корпоративные подписки. Пакеты для крупных организаций с Teams подорожали на 5–13%, а тариф Microsoft 365 F1 без Teams — сразу на 43%.
Microsoft объяснила повышение стоимости расширением возможностей продуктов, включая новые ИИ-функции, инструменты безопасности и управления. Ранее Salesforce повысила цены на ряд корпоративных продуктов в среднем на 6%, одновременно развивая свою платформу ИИ-агентов Agentforce.
Еще серьезнее ситуация с оборудованием. По данным Gartner, за последние 12 месяцев цены на память выросли более чем вдвое из-за спроса со стороны дата-центров. Удорожание затронуло производство серверов, систем хранения данных, сетевого оборудования, компьютеров и других устройств. Аналитики называют происходящее memflation — инфляцией на рынке памяти. Gartner ожидает, что давление на цены сохранится до 2027 года.
Дорожают и облачные вычисления. По подсчетам VentureBeat, Amazon Web Services за 2026 год четыре раза повышала цены на резервирование GPU-мощностей через EC2 Capacity Blocks for ML. В январе тарифы выросли примерно на 15%, в апреле — приблизительно на 10% для отдельных конфигураций, в июле — примерно на 20%, а в октябре — еще на 15% для большинства конфигураций в США.
При этом компании не всегда эффективно используют оплаченные ресурсы. Среди 114 респондентов VentureBeat, чьи организации заранее резервируют вычислительные мощности, 31% сообщили, что более четверти расходов приходится на мощности, которые так и не были использованы.
Это особенно важно для ИИ-агентов, способных выполнять сложные задачи в несколько этапов. Хотя обработка отдельных токенов постепенно дешевеет, сами агенты потребляют их все больше.
По прогнозу Gartner, к 2028 году затраты на выполнение одного агентного рабочего процесса могут увеличиться более чем в пять раз. Причина — рост сложности задач, количества обращений к моделям и объема вычислений. «Руководителям продуктов не стоит рассчитывать, что удешевление отдельных токенов позволит оправдать расходы на ИИ», — предупреждает аналитик Gartner Уилл Соммер.
Несмотря на рост расходов, компании продолжают увеличивать вложения в ИИ. В опросе VentureBeat 124 из 156 респондентов заявили, что в ближайший год их организации планируют тратить на нейросети еще больше. При этом далеко не все понимают, окупаются ли такие инвестиции: лишь 27% из тех, кто ожидает роста расходов, оценивают пользу ИИ по конкретным финансовым результатам.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.