Крупные технологические корпорации столкнулись с необходимостью оправдать стремительный рост расходов на системы искусственного интеллекта. Финансовое давление от внедрения новых технологий уже ощущают на себе такие гиганты, как Microsoft и Uber.
В Uber бюджет, выделенный на ИИ, был исчерпан в рекордные сроки, сообщил технический директор компании Правеен Неппалли Нага. При этом руководитель операционного отдела Эндрю Макдональд отметил, что массовый расход токенов не всегда коррелирует с появлением реальных полезных функций для конечных пользователей. В то же время Microsoft начала ограничивать доступ разработчиков к корпоративной подписке на Claude Code от Anthropic, стремясь к июню перевести сотрудников на использование Copilot. Эксперты полагают, что за этой оптимизацией скрываются серьезные финансовые причины. Согласно прогнозам Goldman Sachs, из-за повсеместного внедрения ИИ-агентов мировой расход токенов в ближайшие годы может вырасти в 24 раза.
Компании из самых разных секторов пытаются найти ощутимую экономическую отдачу от ИИ, но примеры Microsoft и Uber показывают, что это сложная задача. Microsoft переводит GitHub Copilot на модель прямой оплаты токенов из-за резкого роста себестоимости сервиса. Основным драйвером расходов стал «агентный ИИ», потребляющий в тысячи раз больше ресурсов, чем стандартные чат-боты. В марте глава Nvidia Дженсен Хуанг подчеркнул, что если инженер с годовой зарплатой $500 тыс. не тратит на ИИ-инструменты около $250 тыс., это повод для беспокойства. Тем не менее, масштабы внедрения впечатляют: в Google ИИ генерирует 50% кода, в Airbnb — 60%, а в Uber этот показатель достигает 80%. Однако реальные гарантии окупаемости этих колоссальных затрат пока отсутствуют.
Петер Штайнбергер, создатель OpenClaw, ныне работающий в OpenAI, поделился показательным фактом: его отдел из трех человек за один месяц израсходовал токенов на $1,3 млн. Ситуация иллюстрирует, что стоимость ИИ-инфраструктуры растет значительно быстрее, чем окупается труд штатных специалистов, которых нейросети призваны заменить. Массовые сокращения персонала, оправдываемые переходом на ИИ, выглядят всё менее обоснованными. Существует надежда, что следующее поколение оборудования поможет снизить издержки: например, платформа Nvidia Vera Rubin обещает десятикратный прирост производительности на ватт по сравнению с текущими решениями.
Такой скачок даст серьезное преимущество тем, кто перейдет на новые ускорители, по сравнению с пользователями актуальных систем Blackwell или устаревающих Hopper. Ситуация осложняется тем, что более половины проектов дата-центров, анонсированных под чипы Blackwell, были заморожены или отменены. В конце 2025 года Google, Oracle и Microsoft заявляли о планах использовать закупленное оборудование в течение шести лет без модернизации, что плохо согласуется с текущим темпом технологического прогресса в этой сфере.
Реальность такова, что даже при постепенном снижении стоимости самих токенов взрывной рост количества ИИ-агентов нивелирует этот эффект, а эффективность «железа» не всегда поспевает за запросами бизнеса. Нет гарантии, что вычислительных мощностей будет достаточно для удовлетворения растущего спроса. Если даже такие лидеры рынка, как Microsoft и Uber, вынуждены пересматривать свои стратегии внедрения, становится очевидно, что остальному бизнесу будет еще сложнее найти баланс. Если компании начнут сокращать использование ИИ ради экономии, разработчики моделей потеряют средства, необходимые для окупаемости колоссальных вложений в инфраструктуру.
