Крупные технологические компании столкнулись с новой проблемой: массовое внедрение инструментов искусственного интеллекта начало не снижать расходы, а наоборот — увеличивать их. Внутренние программы по стимулированию использования ИИ среди сотрудников привели к стремительному росту затрат на вычисления и обработку запросов.
По данным отраслевых источников, компании всё чаще пытаются перевести команды на собственные ИИ-инструменты и сократить использование сторонних решений. Одной из причин называют быстро растущую стоимость обработки запросов, особенно на фоне распространения более сложных ИИ-сценариев.
Особенно дорого обходится так называемый агентный ИИ — системы, которые не ограничиваются одним ответом, а самостоятельно выполняют последовательность действий, анализируют данные и принимают промежуточные решения. Такие процессы могут расходовать в сотни и даже тысячи раз больше вычислительных ресурсов по сравнению с обычными текстовыми запросами.
Параллельно возник новый внутренний тренд: сотрудники начали использовать ИИ даже для простых задач, чтобы показывать высокие показатели внедрения технологий внутри компании. Это привело к парадоксальному эффекту — чем доступнее становились инструменты, тем сильнее рос их общий расход.
Некоторые команды уже начали пересматривать подход к использованию ИИ и оценивать не только прирост производительности, но и реальную стоимость эксплуатации. Всё чаще возникает вопрос: действительно ли автоматизация оказывается дешевле традиционной работы, если расходы на вычисления продолжают расти быстрее ожидаемого.
Эксперты считают, что рынок постепенно перейдёт от оценки количества использований ИИ к измерению его эффективности и экономической отдачи. Для компаний это может стать следующим этапом развития — не просто внедрять искусственный интеллект повсюду, а выбирать сценарии, где он действительно оправдывает затраты.