Автор admin 
Ще рік тому менеджери закликали співробітників активніше використовувати штучний інтелект. Тепер ті самі менеджери намагаються зрозуміти, чому бюджети тріщать по швах, пише TechCrunch.
Читайте также: Бритни Спирс Супруг: подробности личной жизни и взаимоотношений
Чим більше компанії впроваджують інструменти штучного інтелекту в розробку, аналітику, підтримку та інші процеси, тим більше запитів роблять співробітники й автономні агенти. Навіть при зниженні вартості токенів загальне споживання зростає настільки, що витрати швидко виходять за межі планових бюджетів.
Приклади вже гучні. Uber ще в квітні витратив увесь свій річний бюджет на ШІ-інструменти для програмування. Microsoft через кілька місяців після видачі розробникам ліцензій Claude Code почала їх відкликати. Співробітник Priceline розповів, що продовження контракту з Cursor обійшлося в 4–5 разів дорожче, ніж раніше.
Розмова змінилася
«Шість місяців тому клієнти питали, що вміє цей штучний інтелект і чи достатньо він хороший. Зараз питання інші: скільки ми витрачаємо, яку видимість витрат ви даєте, які є механізми аудиту, контролю токенів і ефективності моделей?» — розповів голова enterprise-напрямку OpenAI Алекс Амбірікос.
За даними FinOps Foundation, вже навесні компанії почали скаржитися на перевищення річного бюджету на токени в кілька разів. Розмова різко змінилася з «використовуйте ШІ швидше і більше» на «нам потрібні обмеження і правила контролю».
Продуктивність росте — але й баги теж
Реальна віддача від таких витрат поки не завжди очевидна. Дослідження Faros AI серед 20 тисяч розробників показало, що продуктивність зростає, але разом з нею збільшується кількість багів і виправлень. Jellyfish виявила, що програмісти, які найактивніше використовують штучний інтелект, приблизно вдвічі продуктивніші за інших — але витрачають у 10 разів більше токенів.
Читайте также: На 30%. Ozempic та аналоги пов’язали зі зниженням ризику раку молочної залози
Головне питання, за словами директора з досліджень Jellyfish Ніколаса Арколано, — чи окупається екстремальне споживання ШІ через реальну бізнес-цінність написаного коду. Більшість компаній поки не вміють це точно вимірювати.
Ринок реагує
Linux Foundation вже оголосила про створення Tokenomics Foundation — організації, яка має розробити стандарти для обліку й управління витратами на ШІ-токени за аналогією з тим, як хмарні витрати вже давно стандартизовані.
На ринку з’являються спеціалізовані інструменти: стартапи Pay-i і Paid допомагають відстежувати вартість та ефективність ШІ-інвестицій. Jellyfish, Waydev і Faros AI пропонують моніторинг ШІ-агентів і оцінку ROI. Datadog, New Relic і Ramp додають функції спостереження за витратами на токени, GPU та ШІ-інфраструктуру.
Один із ймовірних трендів — автоматичний вибір дешевшої LLM-моделі під конкретне завдання. Замість того щоб завжди задіювати найпотужніший і найдорожчий варіант, такий як Claude Opus 4.8, системи зможуть перенаправляти частину запитів до більш бюджетних моделей там, де їхніх можливостей достатньо.
Нагадаємо: вчені дослідили, як штучний інтелект керуватиме суспільством: від нульової злочинності до вимирання.
Читайте также: Серйозна конкуренція. Робот навчився грати в аерохокей у симуляції та зміг кинути виклик людям
Підписуйтесь на нас у соцмережах: Telegram | Facebook | LinkedIn