Компании активно внедряют искусственный интеллект, однако многие финансовые директора столкнулись с непредвиденной проблемой: они не могут точно оценить реальные объемы затрат на развитие технологий ИИ. Согласно результатам еще не опубликованного исследования KPMG, лишь 26% организаций обладают полным пониманием своих расходов в этой сфере.
Исследование показывает, что 50% компаний владеют лишь частичными данными о тратах, а 22% узнают о финансовых потерях постфактум — после получения счетов, либо вовсе не имеют прозрачной аналитики. Стив Чейз, глобальный руководитель направления ИИ в KPMG, отмечает, что ситуация осложняется появлением принципиально новых ресурсов с экспоненциальным характером потребления.
Основная причина кроется в трансформации модели ценообразования. Если раньше предприятия привыкли к фиксированной стоимости подписок на софт, то теперь поставщики ИИ-решений переходят на оплату по факту потребления. Базовой расчетной единицей стали токены — фрагменты текста, обрабатываемые нейросетями при генерации ответов или решении задач.
Подобную систему монетизации уже внедрили такие гиганты, как OpenAI, Anthropic, Microsoft и Salesforce. Для разработчиков это способ привязать выручку к реальным вычислительным мощностям, однако все финансовые риски в этой схеме перекладываются на плечи заказчиков.
Изображение сгенерировано: Nano Banana
По словам Стива Чейза, уже зафиксированы случаи, когда компании полностью исчерпывали годовые бюджеты на облачные вычисления и токены всего за несколько месяцев. В практике KPMG были примеры, когда объем потребления токенов у клиента возрастал в шесть раз.
С подобными вызовами работает компания Life360, специализирующаяся на сервисах геолокации. Финансовый директор Рассел Бёрк отметил, что фирма активно внедряет инструменты для оптимизации потребления токенов и пересматривает архитектуру ИИ-агентов, хотя полноценный мониторинг расходов в реальном времени еще предстоит отладить.
Рост затрат наиболее заметен в секторе разработки ПО. Роб О’Хэйр, финдиректор компании Affirm, подчеркнул, что интеграция ИИ-агентов в написание кода привела к мгновенному скачку расходов. В Affirm перешли на еженедельную отчетность по тратам в режиме реального времени, считая, что рост производительности разработчиков полностью оправдывает подобные инвестиции.
Производитель потребительских товаров Reckitt занял более сдержанную позицию. После развертывания 12 решений для нужд маркетинга компания обнаружила, что сотрудники часто возвращаются к классическим методам работы, а эффективность некоторых ИИ-инструментов падает. Кроме того, возникли вопросы к качеству данных, что вынудило руководство замедлить масштабирование проектов. Шеннон Айзенхардт, финансовый директор Reckitt, признает увеличение сроков окупаемости, но подтверждает приверженность компании стратегии инвестиций в ИИ.
Эксперты проводят параллели с бумом облачных технологий периода пандемии COVID-19. Тогда корпорации также бесконтрольно закупали лицензии на удаленную работу, а позже были вынуждены экстренно оптимизировать расходы. Вероятно, рынок ИИ ждет аналогичный период жесткой экономии.
Например, компания Corning уже ограничила доступ сотрудников к широкому списку ИИ-инструментов, сфокусировав ресурсы на нескольких ключевых проектах. В свою очередь, спортивная группа Amer Sports намеренно притормаживает внедрение ИИ для автоматизации финансовой отчетности и сверки данных, стремясь избежать неконтролируемого раздувания счетов за использование токенов.
Для современного бизнеса контроль за потреблением ИИ становится критически важной задачей. В ближайшем будущем управление расходами на токены станет таким же неотъемлемым элементом финансовой отчетности, как и контроль за расходами на облачную инфраструктуру.
