Тайният край на фиксираните цени на ИИ: Големият капан на разходите за ИИ – Защо моделът с токени сега струва на компаниите милиарди – Изображение: Xpert.Digital
Microsoft и Uber дърпат ръчната спирачка: Тайният край на фиксираните цени за изкуствен интелект
Бюджетът е изгорен след 4 месеца: Как агентите с изкуствен интелект ескалират разходите
Скритият айсберг на изкуствения интелект: Тези огромни разходи се прикриват от големите доставчици
Изкуственият интелект навлезе в ежедневните производствени процеси на компаниите, но с него идва безпрецедентна и често непредсказуема експлозия на разходите. Докато първите пилотни фази все още се възползваха от субсидирани фиксирани цени и управляеми тестови серии, настоящият преход към независимо действащи, агентни системи с изкуствен интелект разкрива фаталната слабост на конвенционалните модели на фактуриране: Плащането за консумиран токен се оказва бомба със закъснител за бюджетите.
Когато дори технологични гиганти като Microsoft или Uber драстично намалят бюджетите си за изкуствен интелект или изразходват кредити само след няколко месеца, едно нещо става ясно: преобладаващият модел на ценообразуване измества целия икономически риск от доставчика към купувача. Следващата статия разглежда петте най-големи структурни риска от фактурирането с изкуствен интелект въз основа на потреблението, разкрива огромните скрити разходи за инфраструктура и показва защо промяната на парадигмата е неизбежна. За финансовите директори и вземащите ИТ решения, редът на деня е: далеч от чистото плащане на ресурси и към договори, ориентирани към резултатите, които възнаграждават истинска, измерима бизнес стойност.
Свързано с това:
Големият провал на фактурирането с изкуствен интелект – Защо моделите за ценообразуване на токени изтощават финансово компаниите
Кой плаща за експериментите на други хора?
Ерата на субсидираните абонаменти за изкуствен интелект приключи. Остава само една отрезвяваща равносметка: Microsoft вътрешно анулира хиляди лицензи за Claude Code, защото месечните разходи на разработчик варираха от 500 до 2000 долара. Uber изчерпа целия си бюджет за изкуствен интелект за 2026 г. само за четири месеца, след като около 5000 разработчици използваха интензивно Claude Code. GitHub, собственост на Microsoft, прекрати всички абонаменти за Copilot на 1 юни 2026 г. и премина към кредитна система, базирана на токени, наречена GitHub AI Credits. Тези три събития не отбелязват технически повреди – те отбелязват края на една илюзия.
Компаниите по целия свят са изправени пред структурна преоценка: индустрията за изкуствен интелект предлага продуктите си на цени, базирани на пилотни проекти и ограничени случаи на употреба. С прехода към агентни системи, които самостоятелно планират, итерират и изпълняват, потреблението на токени нараства рязко по начин, който традиционните корпоративни бюджети просто не могат да поемат. Според Gartner, глобалните разходи за изкуствен интелект ще достигнат 2,59 трилиона долара през 2026 г. - 47% увеличение на годишна база. Въпросът вече не е дали компаниите ще инвестират в изкуствен интелект. Въпросът е кой ще плати цената, ако числата не се сумират?.
Илюзията за фактуриране на потреблението
Таксуването, базирано на токени, първоначално звучи като справедлив модел: плащате само за това, което реално използвате. Тази логика обаче маскира фундаментална структурна асиметрия. Традиционният корпоративен бюджет се основава на предвидими входящи данни: лицензи за места, капацитет на сървъра, обем на транзакциите. Таксуването, базирано на токени, от друга страна, не се мащабира с броя на потребителите, а с дълбочината и сложността на всяко отделно взаимодействие. Потребител, задаващ прост въпрос, изразходва десетки токени. Същият потребител, анализиращ 50-страничен договорен документ, изразходва десетки хиляди.
Нелинейността е истинският проблем. Пилотните фази обикновено наемат ентусиазирани ранни потребители, които използват инструменти с изкуствен интелект по структуриран и оптимизиран начин. В производствената фаза обаче служителите използват тези системи интуитивно – с дълги разговори, обширни качвания на документи, повтарящи се итерации и сложни, многоетапни вериги от разсъждения. Емпиричните наблюдения показват, че потреблението на ресурси между пилотната фаза и производствената операция често е от три до пет пъти по-високо, а в екстремни случаи дори десет пъти по-високо. Прогнозите за разходите, които членовете на борда и финансовите директори първоначално са използвали, за да одобрят инвестициите си в изкуствен интелект, следователно са структурно безполезни.
Пет категории риск, които доставчикът прехвърля на купувача
Моделът на ценообразуване на токени систематично прехвърля пет категории риск от доставчика към компанията купувач. Това не е нито съвпадение, нито пазарен провал – това е самият бизнес модел.
Бюджетният риск първоначално произтича от фундаменталния договорен проблем: компанията се ангажира с годишен бюджет, базиран на единичните разходи, които доставчикът може да коригира по всяко време. Случаят с Uber илюстрира това отлично. Uber е изчислила бюджета си за изкуствен интелект за цялата 2026 година въз основа на модели на разходи от фазата преди мащабиране. Когато използването на Claude Code се е увеличило в цялата компания от 32 на 84 процента от разработчиците, бюджетът е бил изчерпан четири месеца след началото на годината.
Рискът от приемане следва особена логика: Броячът на токени работи независимо от това дали внедреният работен процес действително предоставя стойност. Модел, който изразходва 100 000 токена за грешен отговор, струва същото като този, който използва 100 000 токена за правилното решение. В свят, където според данни на MIT 95% от всички пилотни проекти на GenAI в предприятията не успяват да постигнат измерима възвръщаемост на инвестициите, това безразличие на модела на таксуване към качеството не е маргинален проблем – то е същността на проблема.
Прогнозният риск става особено важен, когато се разглежда динамиката на агентно-базираните системи с изкуствен интелект. Финансовите директори, свикнали с фиксирани технологични такси, сега откриват, че разходите са нестабилни и трудни за прогнозиране. Заявките към агентно-базираните системи с изкуствен интелект струват от пет до 25 пъти повече от стандартните LLM извиквания, тъй като комуникацията между агенти, оценителите, синтезаторите и циклите на повторен опит умножават потреблението на токени. Програмиращ агент може да консумира седем милиона токена дневно, докато агент за въвеждане на данни може да консумира до 25 милиона. Goldman Sachs определи количествено тази промяна: Агентите с изкуствен интелект биха могли да доведат до 24-кратно увеличение на глобалното търсене на токени до 2030 г.
Рискът от управление е особено остър за регулираните индустрии. Моделите, базирани на токени, насочват данните на компанията през инфраструктурата за извод на трети страни с всяко API извикване. За доставчиците на финансови услуги, здравните компании и застрахователните компании това се изразява в одиторски рискове и усилия за съответствие, които се мащабират с използването. GDPR изисква от компаниите да провеждат оценки на въздействието върху защитата на данните за всяка система с изкуствен интелект, която обработва лични данни. Всяко ново потребление на токени може да повлияе на периметъра на защита на данните на компанията. Колкото повече токени се консумират, толкова повече данни напускат компанията – често без прозрачност.
Рискът, свързан с резултата, е най-малко обсъжданата, но структурно най-значима категория. Моделите за ценообразуване на токени измерват потреблението, а не стойността. Доставчикът се компенсира еднакво, независимо дали програмата с изкуствен интелект генерира измеримо въздействие върху печалбите и загубите или се присъединява към дългия списък с неуспешни пилотни проекти на GenAI за предприятия. Според данни на RAND Corporation, 80,3% от всички проекти с изкуствен интелект не успяват да постигнат желаната бизнес стойност. 42% от компаниите са спрели по-голямата част от своите инициативи с изкуствен интелект през 2025 г. - 17% увеличение спрямо предходната година. Gartner изчислява, че 65% от компаниите, внедряващи генеративен изкуствен интелект, ще надхвърлят бюджетните си прогнози до 2026 г. Като се има предвид всичко това, наред с моделите за фактуриране, базирани на токени, става ясно: Фактурирането въз основа на потреблението е структурно залог за сметка на компанията.
Скритият айсберг: Какво друго се плаща освен цената на токена
Видимата сметка често е само малка част от истинската цена. Междуотрасловите данни от 2026 г. показват, че инфраструктурата, необходима за реалното стартиране на агенти с изкуствен интелект в производствения процес – управление, мониторинг, съответствие и интеграция – е от два до пет пъти по-скъпа от самите разходи за извод. Разработването на един-единствен, ясно дефиниран агент за работен процес струва от 40 000 до 70 000 долара, с текущи оперативни разходи от 3 200 до 13 000 долара на месец – по-голямата част от които не са токенизирани.
Само наблюдението и мониторингът струват между 6000 и 50 000 долара на агент годишно. Очаква се глобалните разходи за корпоративни агенти с изкуствен интелект да достигнат 201,9 милиарда долара през 2026 г., но пазарът на самите агентски продукти се оценява само на 9 до 11 милиарда долара. За всеки долар приходи от агентски продукти има приблизително 23 долара разходи за инфраструктура, интеграция, консултации и вътрешна разработка, които не се появяват в баланса на никой доставчик. Финансовите директори, които отчитат нарастващите разходи за изкуствен интелект, често описват точно това явление: сметката за токени е това, което привлича вниманието. Действителният блок на разходите под нея дори не се класифицира като разход за изкуствен интелект.
Друг структурен фактор е така нареченото разрастване на агентите. Всеки нов агент добавя още един ред към графика за потребление на токени – без гарантирана възвръщаемост. Тъй като моделите за ценообразуване на токени не предлагат стимул за ефективно или стратегическо използване на агентите, те се разпространяват вътрешно. Резултатът е паралелни, неконтролирани натоварвания с изкуствен интелект, които комуникират помежду си, като по този начин умножават токените.
🤖🚀 Управлявана платформа с изкуствен интелект: По-бързи, по-безопасни и по-интелигентни решения с изкуствен интелект с UNFRAME.AI
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:
Резултат вместо токени: Ето как трябва да изглеждат договорите с изкуствен интелект
Защо съществуващият софтуерен свят отдавна е преодолял този модел
Полезно е да се разгледа настоящият дебат за ценообразуването на изкуствения интелект на фона на историята на софтуерната индустрия. Корпоративният софтуер непрекъснато еволюира през последните десетилетия от модел, базиран изцяло на потреблението, до модел, базиран на система и SLA, при който доставчикът поема разходите. ERP системи, CRM платформи, облачна инфраструктура – никой от тези доставчици не получава заплащане за потреблението на изчислително време от софтуера си. Компенсацията е обвързана с наличността, капацитета и дефинираните нива на обслужване.
Доставчиците на ИИ нарушиха тази практика, защото тяхната собствена структура на разходите се основава на същия токенметър, който те прехвърлят на своите клиенти. По-голямата част от доставчиците на ИИ купуват от едни и същи доставчици на базов модел – OpenAI, Anthropic, Mistral – и прехвърлят променливите разходи. Разликата с всеки друг софтуерен слой е, че пределните разходи не са нулеви. Всеки допълнителен потребител, всяка допълнителна заявка, всяка допълнителна версия на модела струва на доставчика повече. Тази дилема е реална, но тя не освобождава доставчиците от отговорността сами да я разрешат, вместо систематично да прехвърлят риска върху предприятието.
Паралелът с класическия дебат за SaaS е показателен. Когато SaaS измести локалния софтуер, моделът, базиран на работно място, се превърна в стандартна валута: един потребител, една цена. Изкуственият интелект нарушава този модел, защото, в зависимост от задачата, един потребител може да консумира между десет и 100 000 пъти повече ресурси. Решението не може да бъде този риск да се прехвърли изцяло върху купувача. Решението трябва да бъде търговска структура, в която стимулите за доставчиците и резултатите за купувачите отново се сливат.
Ценообразуване, ориентирано към резултатите, като алтернативна договорна парадигма
Моделите на ценообразуване, ориентирани към резултатите, за изкуствен интелект не са система за отстъпки или маркетингово обещание. Те представляват фундаментално различна търговска структура: Доставчикът се възнаграждава за всяко решение, на година, когато е потвърден определен бизнес резултат в рамките на определен работен процес, а не за токените, консумирани в процеса.
Този подход придобива структурно значение. Още в края на 2024 г. Андреесен Хоровиц идентифицира три ключови промени, които ИИ налага на пазара на софтуер: софтуерът се превръща в труд, лицензирането на работни места губи легитимността си като разчетна единица, а променливите разходи стават все по-трудни за предвиждане. Компании, базирани на ИИ, като Decagon, вече реагираха с хибридни модели, които комбинират както компоненти, базирани на потреблението, така и компоненти, базирани на резултатите. Структурната тенденция е ясна: тъй като ИИ замества измеримите дейности – билети за обслужване на клиенти, редове код, прегледи на документи – естествената разчетна единица ще се превърне в резултата, а не вложените ресурси.
Това, което структурно отличава моделите за ценообразуване, базирани на резултатите, от моделите с токени, е разпределението на риска. При модела с токени купувачът носи пълния риск от провал – доставчикът получава приходите си независимо от резултата. При модела с резултати доставчикът трябва да е изградил ефективността на платформата, за да абсорбира вариацията – и рискува приходите си, ако услугата не постигне желания ефект. Това създава незабавен стимул за качество, който структурно липсва в модела с токени. Това обаче изисква доставчиците да контролират вътрешните си разходи до такава степен, че да могат да поддържат модела икономически – изискване, което повечето настоящи доставчици на токени не отговарят.
Критиците на модела на резултатите твърдят, че той пренасочва печалбите от ефективност към доставчика: ако доставчик на ИИ изисква по-малко ресурси за същия резултат чрез подобрени модели, не компанията, а доставчикът печели от увеличените маржове. Тази критика е основателна и показва, че моделите на резултатите не са автоматично справедливи – точното определение на резултата, методологията на измерване и механизмите за ценообразуване определят действителната полза за компанията.
Следващите преговори: Какво трябва да изисква всеки финансов директор и информационен директор
Преговорната сила е в ръцете на купувача – поне при всяко подновяване на договор. Компаниите, които понастоящем притежават договори за токени, трябва да задават структурирани въпроси в следващия кръг на подновяване, които далеч надхвърлят чистата цена на милион токени.
Централният въпрос е: Какво плащам, ако това не проработи? Всеки доставчик, който не желае да сподели риска от спад, има структурно различни интереси от борда на директорите и финансовия директор на купувача. Това не е въпрос на добри намерения – това е въпрос на архитектура на стимулите. Втори ключов въпрос се отнася до суверенитета на данните: Данните на моята компания напускат ли периметъра ми с всяко API извикване? За регулираните индустрии – финансови услуги, здравеопазване, застраховане – това не е незадължително съображение за съответствие, а основен правен принцип съгласно GDPR, SOC 2 и HIPAA.
Трето критично изискване е измеримостта. 49% от компаниите съобщават, че не могат надеждно да изчислят възвръщаемостта на инвестициите (ROI) на своите инвестиции в изкуствен интелект, тъй като разходите са разпределени между доставчици на облачни услуги, GPU услуги, доставчици на API и SaaS платформи, а не съществуват стандартизирани формати за фактуриране. Без основа за измерване, компаниите не могат да договорят модел на резултатите или да вземат информирани решения за това кои работни процеси действително генерират положителна възвръщаемост на инвестициите. Следователно, организационната способност за измерване на разходите за изкуствен интелект е предпоставка за всяко структурирано договаряне на цените.
Gartner също така прогнозира, че над 40% от агентните проекти с изкуствен интелект ще бъдат изоставени, преди да достигнат готовност за производство – поради реалните разходи и сложността на агентното мащабиране. Компаниите, които сключват договори за токени за агентни работни процеси днес без стабилни рамки за възвръщаемост на инвестициите, рискуват да попаднат точно в тези 40%, които са експериментирали скъпо и след това са спрели.
Структурната промяна е неизбежна, но темпото ѝ се определя от купувача
Индустрията на изкуствения интелект е изправена пред неизбежен етап на търговска зрялост. Пътят от фазата на субсидиране към устойчив модел на ценообразуване води именно през кризите, които в момента стават очевидни. Microsoft, един от най-големите инвеститори в света в инфраструктура с изкуствен интелект с инвестиция от 13 милиарда долара в OpenAI, разгледа цената на инструмента за кодиране на конкурент и реши, че не желае да го плати. Това изпраща мощен символичен сигнал – не само за конкретния продукт, но и за целия модел на ценообразуване.
Логиката на консолидацията в софтуерната индустрия предполага, че моделите, ориентирани към резултатите, ще преобладават в средносрочен и дългосрочен план, защото те са единствените, които последователно съгласуват стимулите на доставчиците с бизнес резултатите. Всеки друг слой от съвременния корпоративен софтуер вече е претърпял това развитие. Изкуственият интелект няма да бъде изключение. Единственият въпрос е дали този процес на съзряване ще бъде задвижван от пазарни механизми или от поколение бизнес лидери, които задават един прост въпрос при всяко подновяване на договора: Какво плащам, ако резултатите не се материализират?
Решенията, които компаниите вземат сега в преговорите си за договори за изкуствен интелект, ще определят дали инвестициите в изкуствен интелект ще доведат до измерими резултати или ще продължат да финансират пътната карта за разработване на продукти на доставчици, които успешно са прехвърлили риска на външни изпълнители. Тази разлика не е техническа – тя е търговска. И започва със следващото подписване на договор.
🎯🎯🎯 B2B индустриален център, базиран на данни, като квази-вътрешно решение
Квази-вътрешно решение: Как Xpert.Digital запълва оперативните пропуски в B2B маркетинга и продажбите – Интелигентен бизнес, управляван от съдържание - Изображение: Xpert.Digital
Xpert.Digital е индустриален център за B2B, базиран на данни, ръководен от Konrad Wolfenstein . Компанията действа като външно, квази-вътрешно решение за индустриални партньори, запълвайки оперативните пропуски в маркетинга, съдържанието и продажбите – без да се изискват допълнителни ресурси от страна на клиента.
Повече информация тук:
Вашият глобален партньор по маркетинг и бизнес развитие
☑️ Нашият бизнес език е английски или немски
☑️ НОВО: Кореспонденция на родния ви език!
Konrad Wolfenstein
Аз и моят екип с удоволствие ще бъдем на ваше разположение като ваш личен съветник.
Можете да се свържете с мен, като попълните формата за контакт тук wolfenstein@xpert.digital:или просто ми се обадите на +49 7348 4088 965. Моят имейл адрес е
Очаквам с нетърпение нашия съвместен проект.
