Бизнес, который ещё недавно массово внедрял ИИ, начал бить по тормозам. Расходы на масштабное развертывание ИИ-инструментов заставили гигантов уровня Amazon, Walmart, Cisco, Uber и Meta вводить лимиты, бороться с нецелевым использованием технологий и принудительно переводить сотрудников на более дешёвые нейросети, пишет Financial Times.
Бизнес, который ещё недавно массово внедрял ИИ, начал бить по тормозам. Расходы на масштабное развертывание ИИ-инструментов заставили гигантов уровня Amazon, Walmart, Cisco, Uber и Meta вводить лимиты, бороться с нецелевым использованием технологий и принудительно переводить сотрудников на более дешёвые нейросети, пишет Financial Times.
Этот сдвиг ознаменовал новый этап развития ИИ. На смену привычным чат-ботам пришли автономные ИИ-агенты, которые решают сложные задачи без постоянного участия человека, но требуют колоссальных вычислительных мощностей. Компании больше не могут закрывать глаза на ценники и вынуждены оценивать, окупает ли себя каждый автоматизированный рабочий процесс.
Ситуацию усугубило то, что ведущие разработчики вроде OpenAI и Anthropic начали переводить корпоративных клиентов со стандартной фиксированной подписки на покликовую оплату за токены. Теперь бизнес напрямую платит за каждое действие алгоритма.
Руководители ИТ-компаний и аналитики сходятся во мнении, что стоимость вычислений стала главной головной болью для финансовых директоров. Потребителей слишком долго приучали к тому, что ИИ — это дёшево или вообще бесплатно, но реальность оказалась совершенно иной. По словам главы OpenAI Сэма Альтмана, если в прошлом году клиентов полностью устраивали их траты, то сейчас цена вопроса стала для них огромной проблемой.
Крупные игроки адаптируются к новой реальности через жёсткие запреты и ограничения. Uber полностью израсходовал весь свой годовой бюджет на ИИ на 2026 год уже к апрелю, и теперь один сотрудник может тратить на токены в конкретных ИИ-инструментах не более $1500 в месяц. Топ-менеджмент признаёт, что соотнести огромные затраты на ИИ с реальным ростом полезных функций для клиентов становится всё труднее.
Walmart тоже ограничил лимиты потребления токенов для своего внутреннего ИИ-агента. Популярность их кодинговой платформы Code Puppy взлетела, и теперь руководство заставляет сотрудников тщательно анализировать, действительно ли для каждой мелкой задачи нужен самый мощный ИИ.
Amazon и Meta столкнулись с нецелевым использованием технологий. В Amazon инженеры начали массово запускать ИИ-агентов просто ради того, чтобы продвинуться во внутренних корпоративных рейтингах. Компании пришлось официально потребовать от сотрудников прекратить внедрять ИИ ради самого ИИ.
Для компаний поменьше перевод на токеновую оплату и вовсе стал шоком. В софтверной компании Workato ИИ-бум начался после того, как все 1300 сотрудников стали использовать в своей работе агентов. Но когда Anthropic перевела их на оплату за токены, расходы компании подскочили в 7 раз за один день. Руководитель ИТ-отдела Workato тогда подумал, что они буквально «создали монстра». В компании осознали, что лаборатории ИИ больше не намерены субсидировать чужую работу.
В компании решили не закрывать доступ к ИИ полностью, а обучать сотрудников финансовой ответственности при работе с ним. Теперь на внутренних тренингах вместо инноваций обсуждают экономию — например, как по умолчанию использовать более старые и дешёвые языковые модели.
По прогнозам аналитиков Goldman Sachs, к 2030 году использование автономных ИИ-агентов приведёт к 24-кратному росту потребления токенов, что в ближайшие год-полтора лишь обострит мировой дефицит чипов.
Попытки бизнеса затянуть пояса могут сильно ударить по доходам топовых американских лабораторий, которые планируют выйти на биржу с оценками под триллион долларов. Тем более что на этом поле у них появляется опасный конкурент: по данным платформы OpenRouter, китайские ИИ-модели обогнали американские по объёмам потребления токенов. За счёт дешёвой электроэнергии и высокой эффективности китайские разработчики продают свои токены значительно дешевле, получая сильное преимущество в технологической гонке.
Чтобы удержать клиентов, Microsoft, Amazon и Google уже начали внедрять инструменты автоматической маршрутизации запросов — они сами перенаправляют задачу пользователя на самую слабую и дешёвую модель, которая способна с ней справиться. Параллельно с этим компании заставляют сотрудников переходить на опенсорсные модели, которые можно запускать локально на собственных серверах, вообще не переплачивая сторонним ИИ-лабораториям.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.