Токеномика | Когато изкуственият интелект стане по-скъп от персонала: Тихият взрив на разходите за изкуствен интелект и какво може да направи управляваният изкуствен интелект по въпроса

### Бюджетът на Uber за изкуствен интелект е пропилян: Защо разходите за токени сега надвишават заплатите ### Скрити разходи за агентите с изкуствен интелект: Защо сметките за облачни услуги внезапно се увеличават драстично ### $113 000 за един месец изкуствен интелект: Предупредителен знак или бъдещето на работата? ###

Невидимият капан на разходите в компаниите: Как фактурирането, базирано на токени, разрушава корпоративните бюджети

Изкуственият интелект дълго време се смяташе за най-добрия стимулатор на производителността, но сега той кара много заседателни зали да се обливат в студена пот. Причината: експлозивно нарастващи, непредсказуеми сметки за облачни услуги и токени. Когато корпорации като Uber изчерпват годишните си бюджети за изкуствен интелект само след няколко месеца, а технологичните гиганти откриват, че изчислителната мощност става по-скъпа от собствения им персонал в някои области, е достигната критична повратна точка. Първоначалната еуфория отстъпва място на суровата реалност, където скритите разходи за автономни агенти с изкуствен интелект и моделите за фактуриране, базирани на употреба, заплашват рентабилността. Но има изход: За да избегнете попадане в капана на цената на токените, на фокус излиза нова стратегическа концепция – Управляван изкуствен интелект. Научете защо изчисленията на разходите на много компании в момента вече не се сумират и кои специфични FinOps стратегии можете да използвате, за да върнете разходите си за изкуствен интелект под контрол, преди бюджетът да бъде изчерпан.

Краят на ерата на фиксираната ставка: Как компаниите могат да спрат капана на разходите, причинени от изкуствения интелект

Технологичната индустрия в момента преживява дългоочаквано разочарование: Изкуственият интелект вече не е просто фактор за повишаване на производителността в много компании, а се е превърнал в независим, труден за изчисляване разходен фактор – такъв, който в екстремни случаи надвишава разходите за персонал. Това, което би звучало като смела прогноза преди две години, сега е суровата бизнес реалност през 2026 г. Въпросът вече не е дали изкуственият интелект създава добавена стойност, а дали тази добавена стойност оправдава рязко нарастващите оперативни разходи. И на хоризонта се очертава концепция, която обещава да даде отговори: Управляем изкуствен интелект.

Основата е нестабилна: Защо изчислението на разходите вече не е точна

В продължение на две години технологичните компании почти не поставяха под въпрос бюджетите си за изкуствен интелект. Логиката беше измамно проста: тези, които инвестират рано, си осигуряват конкурентно предимство; тези, които се колебаят, изостават. В тази атмосфера на оптимизъм милиарди се вляха в езикови модели, асистенти за кодиране и автономни агенти – често без строго измерване на производителността и без ограничения на разходите. Сега сметките идват на ред и цифрите са трудни за игнориране.

Проблемът става особено очевиден, когато изкуственият интелект се използва не само като инструмент, но и като основна работна сила. Брайън Катандзаро, вицепрезидент по приложно дълбоко обучение в Nvidia, обобщи това в едно изречение за Axios: „Разходите за изчисления в неговия екип далеч надвишават разходите за персонал.“ Това е твърдение със значителна тежест – не само защото идва от компания, която самата е в центъра на вълната на инфраструктурата с изкуствен интелект, но и защото описва системна промяна, която досега едва се е появявала в управленските отчети.

Причината се крие в структурата на съвременните модели за таксуване с изкуствен интелект. Големите езикови модели като GPT, Claude или Gemini не начисляват фиксирана такса, а по-скоро се базират на токени – най-малките единици, на които текстът се разделя по време на обработката. Премиум моделите струват между 2,50 и 5,00 долара на милион входни токени и между 10 и 25 долара на милион изходни токени. Това звучи абстрактно, но бързо става конкретно: Всеки, който изпраща хиляди заявки дневно чрез продуктивна система с изкуствен интелект, управлява агенти с дълги контекстни прозорци или извършва автоматизирани прегледи на код, натрупва огромни суми – често без да го осъзнава, докато не пристигне месечната сметка.

Моментът на Uber: Зов за събуждане за цялата индустрия

Нито един от последните случаи не илюстрира проблема по-ярко от този на Uber. Правийн Непали Нага, главен технологичен директор на компанията за споделено пътуване, призна пред The ​​Information, че компанията вече е изчерпала целия си бюджет за изкуствен интелект за 2026 г. само няколко месеца след началото на годината – главно поради бързото приемане на Claude Code на Anthropic. Нага го каза директно: „Върнах се на чертожната дъска, защото бюджетът, който смятах, че ми е необходим, вече е изчерпан.“ Спусъкът не беше един голям проект, а по-скоро постепенното разпространение на инструмент в целия инженерен отдел. Uber беше предоставила достъп до Claude Code на около 5000 разработчици – и въздействието върху бюджета беше съответно значително.

Това, което Нага също разкри, е забележително: 11 процента от всички актуализации на хранилището с код на Uber вече се пишат от агенти с изкуствен интелект, а не от хора. Следователно компанията е в разгара на истинска трансформация в разработката на софтуер – и плаща цена, която е провалила всички първоначални изчисления. Парадоксът е очевиден: колкото по-полезен е изкуственият интелект, толкова повече се използва и толкова по-високи са разходите. Моделът на ценообразуване, базиран на употреба, директно превръща успеха в натиск върху разходите.

Джейсън Калаканис, известен инвеститор от Силициевата долина, описа подобен опит: разходи за агенти от 300 долара на ден за Claude API на Anthropic – за част от работата на един-единствен служител. Неговата присъда: в кой момент разходите за токени надвишават заплатата на човека, когото те трябва да заменят? Този въпрос – риторичен, но математически реален – се превърна в централен въпрос на икономиката на изкуствения интелект през 2026 г.

Гордеем се с шестцифрена сметка: Феноменът Swan AI

В другия край на спектъра е Амос Бар-Джозеф, изпълнителен директор на стартъпа Swan AI, състоящ се от четирима души. Той публикува фактура на Anthropic в LinkedIn за 113 421,87 долара за един месец, пишейки, че никога не се е гордял повече с фактура. Swan AI, компания, специализирана в автономни търговски агенти, вижда разходите си за изкуствен интелект като структурен заместител на разходите за персонал: по-малко служители, повече интелигентност – това е обещанието. Изпълнителният директор изрично формулира това като бизнес модел: целта е да се постигнат 10 милиона долара годишни норми на приходи (ARR) на служител.

Фактът, че Swan AI вече отчита седемцифрени повтарящи се приходи и, според собствените им изявления, наскоро е спечелила около 200 000 долара годишна печалба (ARR) само за една седмица, звучи убедително. Това, което Bar-Joseph не разкри, обаче остава ключово: маржът. Ако сметка за AI от 113 000 долара на месец се равнява на годишни разходи над 1,3 милиона долара, генерираните приходи трябва да са значително по-високи – и с достатъчен марж, за да покрият инфраструктура, данъци и други разходи. Потвърдено от независими източници: Компанията отказа да предостави конкретни данни за приходите. Това, което се продава като история на успеха, би могло също толкова лесно да бъде непълно счетоводство.

Това, което публикацията на Бар-Джоузеф все пак разкрива, е промяна в манталитета: В някои части от технологичната индустрия размерът на сметката за изкуствен интелект се превръща в символ на статус – подобно на броя на служителите или офис пространството, които преди се смятаха за показател за размера на компанията. Тази логика носи значителни рискове, ако разходите и приходите не са тясно свързани.

Пазарът се разраства: 6,31 трилиона долара разходи за ИТ служат като предупредителен сигнал

Индивидуалният натиск върху разходите се отразява в макроикономическата картина. Според Gartner, глобалните разходи за ИТ ще нараснат до 6,31 трилиона долара през 2026 г. – ръст от 13,5% в сравнение с 2025 г. Увеличението е особено рязко в сектора на центровете за данни: Очаква се разходите за сървърни системи да се увеличат с 36,9%, а общият обем на центровете за данни се очаква да надхвърли 650 милиарда долара за първи път. В същото време Gartner очаква ръст от 80,8% в разходите за генеративни модели на изкуствен интелект.

Тези цифри не описват органичен инвестиционен цикъл, воден от измерени очаквания за добавена стойност. Те описват пазар, който все още се движи с пълна скорост, докато спирачките – с други думи, осъзнаването на разходите – едва бавно задействат. Успоредно с данните на Gartner, проучване показва, че глобалните разходи за изкуствен интелект ще се увеличат с 44% през 2026 г., докато бюджетите за обучение и развитие на служителите ще нараснат само с 5%. Компаниите, които увеличават разходите си за технологии почти десет пъти по-бързо от овластяването на хората, използващи тези технологии, рискуват огромно неправилно разпределение на ресурсите.

Forrester Research го казва още по-директно: По-малко от 15% от вземащите решения в областта на изкуствения интелект съобщават за измеримо подобрение в EBITDA от инвестиции в ИИ през последните дванадесет месеца. По-малко от една трета могат дори да свържат стойността на разходите си за ИИ с конкретни промени в отчета за печалбите и загубите. Последицата: Forrester прогнозира, че компаниите ще отложат 25% от планираните си разходи за ИИ от 2026 г. за 2027 г. – пазарна корекция, обусловена от нарастващото безпокойство сред финансовите директори.

Токеномика: Невидимият капан на разходите в ежедневния бизнес

За да разберем мащаба на проблема, си струва да разгледаме по-отблизо структурата на моделите за фактуриране, базирани на токени. Те са особено коварни за бизнеса по две причини: Първо, те не се мащабират линейно със стойността, а по-скоро с употребата. Всяка лошо формулирана подкана, всеки ненужно дълъг контекстен прозорец, всеки цикъл на повторен опит поради грешки води до разходи – независимо дали резултатът е използваем или не. Второ, те са трудни за интегриране с традиционните FinOps системи, които измерват по виртуални машини, изчислителни инстанции или потребителски лицензи, а не по текстови сегменти.

Конкретен пример от практиката: Azure OpenAI таксува входните и изходните токени отделно, като изходните токени обикновено са от три до пет пъти по-скъпи от входните токени. В същото време системните подкани, които се изпълняват преди всяка потребителска заявка, могат да консумират значителни количества входни токени – без това да е видимо за потребителите във фронтенда. Всеки, който управлява хиляди агенти с дълги системни подкани, ще плаща непрекъснато за това, дори когато агентите в момента не правят нищо полезно.

Структурата на разходите става все по-предизвикателна с края на ерата на фиксираните цени. Anthropic вече е преминала своя модел на корпоративно фактуриране от фиксирани такси към ценообразуване, изцяло базирано на токени – очаква се други доставчици да последват примера в рамките на шест месеца. Това, което преди е служило като предпазен буфер – фиксирана такса, която също така е абсорбирала прекомерно използване – вече е история. Бюджетните мениджъри, които все още са изчислявали разходите си за изкуствен интелект по стария модел, са изправени пред структурна преоценка на цялата си стратегия за изкуствен интелект.

Защо инвеститорите изискват отговори: Кризата на управлението

В публичните дружества проблемът ескалира до друго ниво: това на отчетността пред акционерите. Бордовете на директорите и главните финансови директори задават въпроси за измеримата добавена стойност на инвестициите в изкуствен интелект с честота и жар, които биха били немислими преди две години. Според проучването на Грант Торнтън сред финансовите директори за първото тримесечие на 2026 г., 68% от финансовите директори очакват да увеличат допълнително разходите си за ИТ и дигитална трансформация – най-високата цифра за 21-те тримесечия на проучването. Това число първоначално звучи оптимистично, но се чете различно, когато се вземе предвид съпътстващото го послание: финансовите директори участват активно в решенията, свързани с изкуствения интелект, които преди това бяха изключителна отговорност на информационните директори или техническите директори.

Брад Оуенс от Asymbl описва дълбока промяна в осведомеността сред висшите ръководители: Основният въпрос вече не е единствено цената на изкуствения интелект, а по-скоро истинската стойност на служителя – независимо дали е човешки или дигитален. Въпреки че все още не съществува окончателен отговор, въпросът се задава много по-често. Това сигнализира за промяна на парадигмата: изкуственият интелект вече не се разглежда като дискреционен експеримент, а като управляван бизнес актив – със съответните изисквания за измеримост и обосновка.

Кризата на отчетността е статистически очевидна: Според „Състояние на предприятията в областта на изкуствения интелект“ на Ларидин през 2025 г., 72% от всички компании активно унищожават стойността чрез неефективно използване на изкуствен интелект. Това звучи драстично, но е правдоподобно, като се има предвид, че много компании измерват приемането на инструменти с изкуствен интелект, но не и действителната промяна в производителността или генерирането на бизнес стойност. Има съществена разлика между наблюдението, че служителите използват инструмент с изкуствен интелект, и демонстрирането, че този инструмент води до измеримо подобрение в крайния резултат на компанията.

Айсбергът на скритите разходи: Какво крият ценовите листи на токените

Публичният дискурс се фокусира предимно върху разходите за API за езикови модели. Това е само върхът на айсберга. Много по-големият дял от реалните оперативни разходи за изкуствен интелект се крие под повърхността – и просто се пренебрегва в много бизнес случаи.

Според Gartner, над 75% от всички корпоративни AI натоварвания се изпълняват в облака. Това добавя разходи за инфраструктура към разходите за модел: изчисления, съхранение, работа в мрежа, CDN и опашки за съобщения. За системи, базирани на агенти, с 10 000 до 20 000 разговора на месец, чистите разходи за инфраструктура варират от 200 до 500 евро на месец – в допълнение към разходите за LLM API. За мащабирани внедрявания със стотици хиляди взаимодействия тези цифри се умножават съответно.

Допълнителните разходи, които рядко се появяват в офертите на доставчиците, включват: интеграция и оркестрация на корпоративни системи (10 000 до 60 000 евро), тестване и валидиране (5 000 до 15 000 евро), инфраструктура за внедряване (10 000 до 30 000 евро), текуща поддръжка, преобучение на модели и корекции за сигурност (10 000 до 50 000 евро годишно и повече). Technova Partners е изчислила, че в дългосрочен план разходите за внедряване представляват само 25 до 35 процента от общите разходи за притежание – 65 до 75 процента възникват по време на текущите операции. Всеки, който вярва, че най-големите разходи са зад гърба му след първоначалното внедряване, систематично подценява реалността.

Разликата е още по-значителна, когато става въпрос за автономни AI агенти. Salesforce таксува два долара на разговор за своя продукт Agentforce – което първоначално звучи разумно. Но скритите разходи за лицензи за облачни данни, предварителните изисквания за CRM, работата по интеграцията и текущият надзор водят до реални разходи далеч отвъд това. Gartner прогнозира, че повече от 40 процента от всички проекти за AI агенти ще бъдат прекратени до края на 2027 г. – анализаторската група посочва ескалиращите разходи и неясна добавена стойност като основни причини.

Когато автономността се превърне в проблем с разходите: Цената на агентите с изкуствен интелект

Особено скъпи са напълно автономните агенти с изкуствен интелект, които вземат решения и изпълняват действия без постоянен човешки надзор. За разлика от чатботовете, които консумират токени епизодично, агентите с изкуствен интелект правят това непрекъснато – по време на планиране, наблюдение, коригиране на грешки и обратна връзка. Анализ на сценарии за автономно внедряване разкри, че неконтролираните агенти могат да понесат годишни разходи за изчисления от 120 000 до 270 000 долара – в допълнение към скритите разходи за инфраструктура, които могат да бъдат с 200 до 400 процента по-високи от офертите на доставчиците.

Погрешното схващане, че тези агенти са наистина автономни и следователно рентабилни, продължава да съществува. В действителност дори най-модерните системи изискват човешки надзор, редовна корекция и контекстуална намеса. Човешкият елемент не изчезва – той се измества. Директното изпълнение на задачите се превръща в надзор, калибриране и осигуряване на качеството на машините. Тази работа е по-малко видима, но не по-малко реална. Всеки, който разглежда агентите като евтин заместител на човешките работници, без да взема предвид тези разходи за мониторинг, се занимава с креативно счетоводство.

Управлявана AI платформа - Изображение: Xpert.Digital

Тук ще научите как вашата компания може да внедри персонализирани решения с изкуствен интелект бързо, сигурно и без високи бариери за навлизане.

Управляваната AI платформа е вашето цялостно и безпроблемно решение за изкуствен интелект. Вместо да се занимавате със сложни технологии, скъпа инфраструктура и продължителни процеси на разработка, вие получавате готово решение, съобразено с вашите нужди, от специализиран партньор – често само в рамките на няколко дни.

Ключовите предимства накратко:

⚡ Бързо внедряване: От идея до готово за употреба приложение за дни, а не за месеци. Ние предлагаме практични решения, които създават незабавна добавена стойност.

🔒 Максимална сигурност на данните: Вашите чувствителни данни остават при вас. Гарантираме сигурна и съвместима обработка без споделяне на данни с трети страни.

💸 Без финансов риск: Плащате само за резултати. Високите първоначални инвестиции в хардуер, софтуер или персонал са напълно елиминирани.

🎯 Фокусирайте се върху основния си бизнес: Концентрирайте се върху това, което правите най-добре. Ние се грижим за цялостното техническо внедряване, експлоатация и поддръжка на вашето AI решение.

📈 Готов за бъдещето и мащабируем: Вашият изкуствен интелект расте с вас. Ние гарантираме непрекъсната оптимизация и мащабируемост и гъвкаво адаптираме моделите към новите изисквания.

Повече информация тук:

• Управлявана платформа с изкуствен интелект

Управляван изкуствен интелект: Концепцията, предназначена да контролира разходите

На този фон концепцията за управляван изкуствен интелект (УИ) придобива стратегическо значение. Това не се отнася до отделна технология, а до цялостен модел на управление на цялата верига за доставки на ИИ на компанията – от избора на модел и бързото инженерство до текущото наблюдение на разходите и оценката на резултатите. Управляваните ИИ услуги се предоставят от външни доставчици, които изцяло се занимават с внедряването, наблюдението и поддръжката на ИИ решения, допринасяйки с експертен опит в областта на рентабилността, сигурността и съответствието.

KPMG изчислява, че съвременните управлявани услуги могат да намалят общите оперативни разходи с 15 до 45 процента – чрез оптимизация на процесите, намаляване на техническия дълг и по-ефективни операции с изкуствен интелект и облачни услуги. Обещанието звучи примамливо, но добавената стойност не се материализира автоматично. То изисква ясна структура на управление, определени отговорности и култура на прозрачност на разходите, която се простира чак до ниво токени.

Рамката FinOps, първоначално разработена за разходи за облачни услуги, все по-често се прилага и към изкуствения интелект. Фондация FinOps описва основните елементи на стабилното управление на разходите за изкуствен интелект като: ясни структури на собственост за разходите за изкуствен интелект, детайлно проследяване до ниво токен или графичен процесор, внедряване на модели за постепенно финансиране с редовни прегледи за „бързи грешки“ и създаване на инвестиционен съвет за изкуствен интелект в цялата компания. Тези мерки не са технически, а организационни по своята същност – което обяснява защо много компании се провалят, въпреки че разполагат с инструментите: Липсват им процеси и култура, а не инструменти.

Технически лостове: Как систематично да оптимизираме потреблението на токени

На техническо ниво съществува установен набор от инструменти за оптимизиране на цената на токените, който все още не се използва последователно в много компании.

Първият и най-ефективен лост е разработването на промпти. Ненужно дългите системни подкани, излишната контекстуална информация или излишните инструкции консумират входни маркери, без да подобряват изхода. Професионалното разработване на промпти може да намали потреблението на маркери с 20 до 40 процента, като същевременно запази качеството на изхода. В комбинация с кеширане на промпти – механизъм, който използва повторно често използвани компоненти на промптите – могат да се постигнат значителни икономии.

Вторият лост е маршрутизирането на модели: осъзнаването, че не всяка задача изисква най-мощния и скъп модел. Простите класификации, задачи за форматиране или обобщения могат да бъдат решени също толкова добре с икономични модели, струващи от $0,15 до $1,00 на милион входни токени, както и с премиум модели, струващи от седем до тридесет пъти повече. Интелигентна система за маршрутизиране, която автоматично присвоява заявките на най-рентабилния способен модел, може драстично да намали средната цена на заявка.

Трети лост: управление на контекстния прозорец. Много агентски архитектури предават цялата история на разговорите с всяка заявка – дори ако само част от нея е от значение за текущата задача. Техники като ранно спиране, бързо отрязване и селективно вземане на проби от контекст намаляват изходните токени, без да се жертва качеството. Deloitte Insights подчертава, че локалният модел на фабрика за изкуствен интелект може да осигури над 50 процента икономии на разходи за три години в сравнение с решения, базирани на API – след като се достигне критичен обем производство на токени.

Четвърти лост: Управление чрез бюджетни предпазители и откриване на аномалии. Автоматизираните системи, които задействат предупреждения, спират натоварванията или пренасочват към по-рентабилни модели при определени прагове, са най-ефективната защита срещу преразходи от типа на Uber. Тези системи съществуват - те просто твърде рядко се внедряват преди да пристигне първата шокова сметка.

FinOps за ИИ: Управлението като стратегическо конкурентно предимство

Зад техническия набор от инструменти се крие по-дълбока промяна в корпоративното управление: разходите за ИИ трябва да се управляват като пълноценен разходен център – с всички инструменти, които компаниите използват за персонал, обществени поръчки или капиталови инвестиции. Това звучи очевидно, но не е. Много компании досега са отчитали разходите за ИИ в неясни бюджети за иновации, които не са били обект на строг мониторинг на възвръщаемостта на инвестициите.

Треденс описва нивото на зрялост на структурата за управление на ИИ, използвайки специфични ключови показатели за ефективност (KPI): триене при вземане на решения (намаляване на укриването на бюджетни средства и разходите за спешни случаи), фокус върху инвестициите (дял на бюджета за ИИ за мащабирани внедрявания в сравнение с чисто експерименталните разходи) и увереност в управлението (ясна структура на собственост за всяка инициатива за ИИ). Компаниите, които измерват тези показатели, могат да комуникират по-ясно, чрез директно сравнение, дали техните разходи за ИИ са стратегически обосновани – и по този начин да получат по-бързо одобрение на бюджета от финансовите ръководители.

В проучване, базирано на интервюта с около 40 компании, Goldman Sachs анализира структурна промяна в ценообразуването на ИИ: доставчиците преминават от потребителско към фактуриране, базирано на резултатите – те вече не продават потребителски достъп, а по-скоро единици труд. Това създава нови възможности за компаниите директно да свързват разходите за ИИ с бизнес резултатите – но също така прави изчислението по-сложно. Тези, които купуват ИИ като „единица труд“, трябва да знаят стойността на единица труд. Повечето компании все още нямат тези знания.

Новата аритметика на труда: Човек срещу машина – но различно от очакваното

Популярното сравнение между разходите за изкуствен интелект и разходите за персонал често е опростено: замяната на човек с изкуствен интелект спестява 90 процента. Това изчисление е вярно при много специфични условия – и е неуспешно при други. За повтарящи се, ясно дефинирани задачи като въвеждане на данни, стандартно обслужване на клиенти или просто генериране на код, практиката показва, че системите с изкуствен интелект всъщност струват между 3000 и 25 000 долара годишно, докато напълно отразените разходи за позиция на пълен работен ден с човек (включително обезщетения, офис пространство и текучество на служители) варират от 75 000 до 95 000 долара. За пет години общата инвестиция в позиция на пълен работен ден е от 375 000 до 475 000 долара, в сравнение с 15 000 до 100 000 долара за еквивалентна система с изкуствен интелект.

Това предимство обаче намалява, когато задачите стават по-сложни, контекстно-чувствителни или креативни. Системите с изкуствен интелект, които разчитат на скъпи премиум модели за високо качество на продукцията, като същевременно изискват интензивен човешки надзор, могат бързо да станат по-скъпи от хората, които са предназначени да заменят. Феноменът, описан от мениджъра на Nvidia Катандзаро, възниква именно когато задачи с голямо измерение – изследвания с дълбоко обучение, решения за архитектурен дизайн, стратегическо разсъждение – се поддържат от изкуствен интелект, но изискват толкова много изчислителна мощност, че разходите надвишават разходите за персонал.

Ключовата променлива е структурата на задачата: колкото по-стандартизирана и с голям обем е задачата, толкова по-ясно е ценовото предимство на ИИ. Колкото по-креативна, стратегическа и контекстуално интензивна е задачата, толкова по-разсеяно става изчислението. Компаниите, които бюджетират ИИ повсеместно като заместител на персонала, без да правят разлика по вид задача, попадат в класическия капан на разходите.

Парадоксът на цената: По-евтини токени, но по-високи общи разходи

Една от най-изненадващите динамики на проблема с разходите за изкуствен интелект е ценовият парадокс, който Deloitte описва в анализ като „Падащи цени, нарастващо потребление“. Единичната цена на токените наистина пада: доставчици на модели като OpenAI и Anthropic многократно са намалявали цените на токените през последните две години, в някои случаи с 80 до 90 процента в сравнение с цените им при стартиране. В същото време общите разходи за изкуствен интелект нарастват рязко.

Причината се крие в модела на потребление: С падането на цените, интензитетът на потребление се увеличава непропорционално. Разработват се нови случаи на употреба, които не биха били икономически изгодни при по-високи цени. Броят на агентите, потребителите, извикванията на модели и дължината на контекста нараства по-бързо от падането на цените. Това е класическият ефект на отскок от енергийната икономика: по-евтината енергия не води до по-малко потребление, а до повече. Абсолютната база на разходите се увеличава, дори ако пределната единица стане по-евтина.

За финансовите директори това означава, че преговорите за цените с доставчиците на изкуствен интелект не решават проблема структурно. 20-процентното намаление на цената на токена е повече от компенсирано от 25-процентно увеличение на използването. Структурните намаления на разходите се постигат само чрез управление, а не чрез по-добри покупни цени.

Стратегическа перспектива: Какво добре управляваните компании правят различно сега

Компаниите, които приемат сериозно разходите за изкуствен интелект, ще правят няколко неща по-различно от средното през 2026 г. Първо, те няма да третират разходите за изкуствен интелект като ИТ разход, а като стратегическа инвестиция с определени очаквания за възвръщаемост на инвестициите. Всяка инициатива, свързана с изкуствен интелект, ще има спонсор в бизнеса, а не в ИТ отдела, и дефиниран бизнес план с измерими критерии за успех.

Второ, те внедриха видимост на токените: табла за управление в реално време, които разбиват разходите на ниво екип, приложение и случай на употреба. FinOps платформи като Finout позволяват виртуално маркиране на ниво токен, без да се изискват промени в кода, което прави възможни модели за връщане на средства, при които бизнес единиците директно отчитат разходите си за изкуствен интелект. Тази вътрешна прозрачност често е по-ефективна от външните ценови преговори.

Трето, водещите компании възприемат портфолио модел за модели: Те не използват един-единствен флагмански модел за всички задачи, а по-скоро комбинация от икономични модели за стандартни задачи, премиум модели за сложни изисквания и специализирани модели с отворен код за случаи на употреба, чувствителни към данни. Deloitte препоръчва използването на модели с отворен код, където изискванията за качество могат да бъдат изпълнени от по-малки, фино настроени модели – което води до значителни икономии на разходи и по-малка зависимост от търговски доставчици.

Четвърто, тези компании са внедрили модели на постепенно финансиране: Вместо да разпределят годишни бюджети за ИИ предварително, финансирането се предоставя на тримесечни стъпки, със задължителни ограничения за преглед, които позволяват внедряванията да продължат само ако са демонстрирани измерими приноси. Фондация FinOps нарича този принцип „финансиране с бърз провал“ – той стимулира ранното прекратяване на лошо представящи се проекти с ИИ, вместо да се хвърлят добри пари след лоши.

Пазар, който търси своето равновесие

Цялостната картина разкрива индустрия, която все още е в процес на определяне на истинската стойност на изкуствения интелект в индустриален мащаб. Техническите възможности на моделите са впечатляващи и се развиват бързо. Икономическата контролируемост на произтичащите от това разходи изостава – не защото липсват инструменти, а защото организационната зрялост за последователно внедряване на тези инструменти все още е недостатъчно развита.

Компаниите, които мащабират разходите си за изкуствен интелект без необходимост от управление, рискуват да превърнат възприеманото конкурентно предимство в тих проблем с маржа. И обратно, тези, които инвестират от самото начало в управление на токени, маршрутизиране на модели, FinOps процеси и ясно измерване на възвръщаемостта на инвестициите, създават инфраструктура, която остава рентабилна, дори когато използването на изкуствен интелект се увеличава.

Балансите на ИИ ще се превърнат в централна тема в заседателните зали през следващите тримесечия. Не защото ИИ се проваля, а защото е станал твърде успешен – и разходите му са предизвикателство за контролируемост. Forrester прогнозира, че пазарът ще претърпи реална корекция до края на 2026 г.: Неооблачните услуги – специализирани, фокусирани върху графични процесори доставчици – все повече ще отнемат пазарен дял от големите хиперскалери и ще предлагат по-достъпна инфраструктура за ИИ натоварвания. Това ще засили ценовата конкуренция и ще даде на компаниите нови предимства.

Ключовото умение за следващите две до три години няма да бъде използването на изкуствен интелект. На практика всяка компания вече прави това. Ключовото умение ще бъде използването на изкуствен интелект по такъв начин, че съотношението цена-полза да остане постоянно положително. Управляемият изкуствен интелект – във всичките му форми – не е нещо приятно, а структурен отговор на структурно предизвикателство.

Konrad Wolfenstein

С удоволствие бих служел като ваш личен съветник.

мен на wolfenstein∂xpert.digital да се свържете с

Просто ми се обадете на +49 7348 4088 965 .

LinkedIn