Автор admin 
Ейфорія навколо впровадження штучного інтелекту змінюється жорстким прагматизмом: для багатьох технологічних гігантів вартість використання LLM почала перевищувати витрати на утримання штату кваліфікованих фахівців, пише Axios.
Читайте также: Впорядкована структура. Вчені створили невидимий магніт без зовнішнього поля
Бюджети, які «випаровуються»
Найбільш показовим став приклад компанії Uber. Технічний директор сервісу Сукумар Нага визнав, що бюджет на роботу з LLM-моделями, закладений на 2026 рік, фактично вичерпано. Причиною став стрімкий ріст споживання токенів при використанні ШІ-агентів та інструментів для написання коду. Замість очікуваної економії компанія зіткнулася з необхідністю переглядати фінансову стратегію, оскільки обчислювальні потужності виявилися дорожчими за людську працю.
Цю тенденцію підтверджує і Брайан Катанзаро, віцепрезидент Nvidia з прикладного глибокого навчання. За його словами, у його підрозділі витрати на обчислення вже значно перевищують витрати на фонд оплати праці співробітників.
Ключові цифри та прогнози:
- Глобальні витрати: Згідно з прогнозом Gartner, світові витрати на ІТ у 2026 році сягнуть $6,31 трлн, що на 13,5% більше порівняно з 2025 роком. Основний драйвер росту — інфраструктура штучного інтелекту та хмарні сервіси.
- Економічна доцільність: Дослідження MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory показало, що заміна людей на ШІ-агентів економічно виправдана лише у 23% випадків (на прикладі завдань з комп’ютерного зору). У решті 77% витрати на впровадження та підтримку LLM виявилися вищими за зарплати працівників.
- Ефективність токенів: На ринку починається боротьба не лише за можливості моделей, а й за їхню економність в роботі. Чим менше модель споживає токенів — тим вона краще.
Новий вектор для бізнесу
Акціонери та ради директорів починають вимагати від топменеджменту чітких доказів окупності (ROI) від впровадження інструментів штучного інтелекту. Якщо раніше використання нейромереж було питанням престижу та інноваційності, то тепер це стає питанням операційної ефективності.
Читайте также: Джорджа Мелони Фигура: биография, карьера и личная жизнь
«Тон дискусії змінюється: все частіше звучить питання про справжню цінність працівника — живого чи цифрового», — зазначають експерти галузі. На поточному етапі агенти не стільки замінюють людей, скільки стають новою, надзвичайно дорогою статтею витрат, яка потребує жорсткого менеджменту.
Нагадаємо, дослідження виявило, що моделі штучного інтелекту брешуть не тільки заради себе, але й щоб врятувати інші LLM.
Читайте также: Еволюція як мережа. Генетичний аналіз спростував теорію про єдине походження людства
Підписуйтесь на нас у соцмережах: Telegram | Facebook | LinkedIn