Fortune: IT-корпорации начали ограничивать использование ИИ из-за высоких затрат
Современные корпорации, активно внедряющие ИИ для повышения эффективности сотрудников, сталкиваются с неожиданным эффектом: расходы на ИИ-инструменты растут быстрее ожидаемого, снижая экономическую привлекательность автоматизации. Об этом сообщает Fortune.
По данным издания, Microsoft начала отзывать большинство корпоративных лицензий на ИИ-помощника Claude Code от Anthropic и переводить сотрудников на собственное решение GitHub Copilot CLI. Примечательно, что еще полгода назад компания сама поощряла инженеров тестировать продукт Anthropic, который быстро набрал популярность внутри команды.
При этом изменения не затронут стратегическое партнерство сторон: Anthropic ранее получила от Microsoft инвестиции на $5 млрд, а взамен обязалась закупить облачные мощности Azure примерно на $30 млрд.
Схожая ситуация возникла и в Uber. По информации Fortune, инженеры сервиса всего за четыре месяца полностью исчерпали корпоративный бюджет на ИИ-инструменты, рассчитанный на 2026 год. Ранее компания активно стимулировала использование генеративного ИИ, включая внутренние рейтинги подразделений по интенсивности внедрения технологий.
Отмечается, что рост затрат на вычисления становится все более серьезным вызовом для бизнеса. Даже в Nvidia признают масштаб проблемы: вице-президент по прикладному глубокому обучению Брайан Катанзаро заявил, что расходы его подразделения на вычислительные ресурсы уже существенно превышают затраты на персонал.
Аналогичную политику продвижения ИИ ранее внедряли и другие технологические гиганты. В Meta существовала внутренняя таблица лидеров "Клодеономика", посвященная использованию моделей Claude, а в Amazon сотрудникам рекомендовали максимально увеличивать потребление ИИ-токенов.
Однако именно модель оплаты за токены становится главным фактором роста расходов. По прогнозу Goldman Sachs, к 2030 году мировое потребление ИИ-токенов увеличится в 24 раза и достигнет 120 квадриллионов операций в месяц. Несмотря на постепенное снижение стоимости одного токена, совокупные расходы бизнеса продолжат расти за счет масштабирования ИИ-агентов и расширения их задач.
Аналитики Gartner ожидают, что к концу десятилетия запуск ИИ-моделей с триллионом параметров подешевеет примерно на 90% по сравнению с 2025 годом. Однако это удешевление может быть нивелировано резким ростом вычислительной нагрузки: модели, управляющие ИИ-агентами, требуют значительно большего объема токенов, чем традиционные нейросети.