A mesterséges intelligencia által meghatározott átalánydíjak titkos vége: A nagy mesterséges intelligencia költségcsapda – Miért kerül most milliárdokba a token modell a vállalatoknak?
Szakértői megjelenés előtti
Nyelvválasztás 📢
Megjelent: 2026. június 10. / Frissítve: 2026. június 10. – Szerző: Konrad Wolfenstein
Az AI átalánydíjak titkos vége: A nagy AI költségcsapda – Miért kerül most milliárdokba a token modell a vállalatoknak? – Kép: Xpert.Digital
A Microsoft és az Uber meghúzza a vészféket: A mesterséges intelligencia által kibocsátott átalánydíjak titkos vége
A költségvetés 4 hónap után kiégett: Hogyan növelték a kiadásokat a mesterséges intelligencia ügynökei?
A rejtett mesterséges intelligencia jéghegye: Ezeket a hatalmas költségeket a főbb szolgáltatók eltitkolják
A mesterséges intelligencia megjelent a vállalatok mindennapi termelési folyamataiban – de ezzel együtt példátlan és gyakran kiszámíthatatlan költségrobbanás is járt. Míg az első kísérleti fázisok még támogatott átalánydíjakban és kezelhető tesztfutásokban részesültek, a függetlenül működő, ügynöki alapú MI-rendszerekre való jelenlegi átállás feltárja a hagyományos számlázási modellek végzetes gyengeségét: a felhasznált tokenek utáni fizetés időzített bombának bizonyul a költségvetések számára.
Amikor még az olyan technológiai óriások, mint a Microsoft vagy az Uber, drasztikusan csökkentik mesterséges intelligencia-költségvetésüket, vagy néhány hónap után elhasználják a kreditjeiket, egy dolog világossá válik: az uralkodó árképzési modell a teljes gazdasági kockázatot a szolgáltatóról a vevőre helyezi át. A következő cikk a fogyasztásalapú mesterséges intelligencia-számlázás öt legnagyobb strukturális kockázatát vizsgálja, feltárja a hatalmas rejtett infrastrukturális költségeket, és bemutatja, miért elkerülhetetlen a paradigmaváltás. A pénzügyi igazgatók és az informatikai döntéshozók számára a napirend a következő: eltávolodni a puszta erőforrás-fizetéstől és az eredményorientált szerződések felé haladni, amelyek valódi, mérhető üzleti értéket jutalmaznak.
Ehhez kapcsolódóan:
A nagy mesterséges intelligencia általi számlázási kudarc – Miért sújtják anyagilag a token árazási modellek a vállalatokat?
Ki fizeti mások kísérleteit?
A támogatott MI-előfizetések korszaka véget ért. Ami megmaradt, az egy kijózanító leszámolás: a Microsoft belsőleg több ezer Claude Code-licencet mondott le, mivel a fejlesztőnkénti havi költségek 500 és 2000 dollár között mozogtak. Az Uber mindössze négy hónap alatt kimerítette a teljes 2026-os MI-költségvetését, miután mintegy 5000 fejlesztő intenzíven használta a Claude Code-ot. A Microsoft tulajdonában lévő GitHub 2026. június 1-jén megszüntette az összes Copilot-előfizetést, és áttért egy token alapú kreditrendszerre, a GitHub AI Credits-re. Ez a három esemény nem technikai hibákat jelez – egy illúzió végét.
A vállalatok világszerte strukturális újraértékeléssel néznek szembe: A mesterséges intelligencia iparág termékeit kísérleti projekteken és korlátozott felhasználási eseteken alapuló árakon forgalmazta. Az önállóan tervező, iteráló és végrehajtó ágensi rendszerekre való áttéréssel a tokenek fogyasztása olyan mértékben növekszik, amit a hagyományos vállalati költségvetések egyszerűen nem tudnak befogadni. A Gartner szerint a globális mesterséges intelligencia-kiadások 2026-ra elérik a 2,59 billió dollárt – ez 47 százalékos növekedést jelent éves szinten. A kérdés már nem az, hogy a vállalatok befektetnek-e a mesterséges intelligenciába. A kérdés az, hogy ki fizeti meg az árát, ha a számok nem állnak össze?.
A fogyasztási számlázás illúziója
A token alapú számlázás elsőre korrekt modellnek hangzik: csak azért fizetsz, amit ténylegesen használsz. Ez a logika azonban elfedi az alapvető strukturális aszimmetriát. A hagyományos vállalati költségvetés kiszámítható bemeneteken alapul: ülőhelylicencek, szerverkapacitás, tranzakciók volumene. A token alapú számlázás ezzel szemben nem a felhasználók számával, hanem az egyes interakciók mélységével és összetettségével skálázódik. Egy egyszerű kérdést feltevő felhasználó több tucat tokent fogyaszt. Ugyanez a felhasználó egy 50 oldalas szerződéses dokumentum elemzésekor több tízezer tokent fogyaszt.
A nemlinearitás az igazi probléma. A kísérleti fázisokban jellemzően lelkes, korai alkalmazók dolgoznak, akik strukturált, optimalizált módon használják a mesterséges intelligencia eszközeit. A termelési fázisban azonban az alkalmazottak intuitív módon használják ezeket a rendszereket – hosszadalmas beszélgetésekkel, kiterjedt dokumentumfeltöltésekkel, ismételt iterációkkal és összetett, többlépcsős érvelési láncokkal. Az empirikus megfigyelések azt mutatják, hogy a kísérleti fázis és a termelési működés közötti erőforrás-felhasználás gyakran háromszor-ötször, szélsőséges esetekben pedig akár tízszerese is lehet. Az igazgatósági tagok és a pénzügyi igazgatók által a mesterséges intelligencia-befektetések jóváhagyásához kezdetben használt költségelőrejelzések ezért strukturálisan értéktelenek.
Öt kockázati kategória, amelyet a szolgáltató áthárít a vevőre
A token árazási modell szisztematikusan öt kockázati kategóriát visz át a szolgáltatótól a vásárló vállalathoz. Ez nem véletlen, és nem is piaci kudarc – ez maga az üzleti modell.
A költségvetési kockázat kezdetben az alapvető szerződéses problémából fakad: A vállalat éves költségvetést köt egységköltségek alapján, amelyet a szolgáltató bármikor módosíthat. Az Uber esete tökéletesen illusztrálja ezt. Az Uber a 2026-os teljes évre vonatkozó MI-költségvetését a skálázás előtti fázis költségmodelljei alapján számította ki. Amikor a Claude Code használata vállalatszerte a fejlesztők 32 százalékáról 84 százalékára nőtt, a költségvetés az év négy hónapja után kimerült.
Az elfogadási kockázat sajátos logikát követ: A tokenszámláló attól függetlenül lefut, hogy a megvalósított munkafolyamat valóban értéket képvisel-e. Egy olyan modell, amely 100 000 tokent használ fel egy rossz válaszért, ugyanannyiba kerül, mint egy olyan, amely 100 000 tokent használ fel a helyes megoldásért. Egy olyan világban, ahol az MIT adatai szerint az összes vállalati GenAI kísérleti projekt 95 százaléka nem ér el mérhető megtérülést a befektetésén, a számlázási modellnek a minőséggel szembeni közömbössége nem marginális probléma – ez a probléma lényege.
A kockázat előrejelzése különösen fontossá válik az ágensalapú MI-rendszerek dinamikájának vizsgálatakor. A fix technológiai díjakhoz szokott pénzügyi igazgatók most kezdik felfedezni, hogy a kiadások ingadozóak és nehezen előrejelezhetők. Az ágensalapú MI-lekérdezések ötször-huszonötször többe kerülnek, mint a hagyományos LLM-hívások, mivel az ágensek közötti kommunikáció, az értékelők, a szintetizátorok és az újrapróbálkozási ciklusok megsokszorozzák a tokenek fogyasztását. Egy programozó ágens naponta hétmillió tokent fogyaszthat, míg egy adatbeviteli ágens akár 25 milliót is. A Goldman Sachs számszerűsítette ezt az eltolódást: a MI-ágensek 2030-ra a globális tokenek iránti kereslet 24-szeresére nőhet.
Az irányítási kockázat különösen súlyos a szabályozott iparágakban. A token alapú modellek minden API-hívással a harmadik fél szolgáltatójának következtetési infrastruktúráján keresztül irányítják a vállalati adatokat. A pénzügyi szolgáltatók, az egészségügyi vállalatok és a biztosítótársaságok számára ez auditkockázatokat és megfelelési erőfeszítéseket jelent, amelyek a használattal arányosan nőnek. A GDPR előírja a vállalatok számára, hogy adatvédelmi hatásvizsgálatot végezzenek minden olyan MI-rendszer esetében, amely személyes adatokat dolgoz fel. Minden új tokenfelhasználás hatással lehet a vállalat adatvédelmi kereteire. Minél több tokent fogyasztanak, annál több adat hagyja el a vállalatot – gyakran átláthatóság nélkül.
Az eredménykockázat a legkevésbé vitatott, mégis strukturálisan legjelentősebb kategória. A token árazási modellek a fogyasztást mérik, nem az értéket. A szolgáltató azonos kompenzációban részesül, függetlenül attól, hogy a mesterséges intelligencia program mérhető nyereség-veszteség hatást generál-e, vagy csatlakozik-e a sikertelen vállalati GenAI kísérleti projektek hosszú listájához. A RAND Corporation adatai szerint az összes MI-projekt 80,3 százaléka nem hozza meg a kívánt üzleti értéket. A vállalatok 42 százaléka 2025-ben leállította MI-kezdeményezéseinek többségét – ez 17 százalékos növekedés az előző évhez képest. A Gartner becslése szerint a generatív MI-t bevezetni kívánó vállalatok 65 százaléka 2026-ra túl fogja haladni a költségvetési előrejelzéseit. Mindezt a token alapú számlázási modellekkel együtt figyelembe véve egyértelművé válik: a fogyasztáson alapuló számlázás strukturálisan a vállalat kárára történő fogadás.
A rejtett jéghegy: Mit fizetnek még a jelképes áron kívül?
A látható számla gyakran csak töredéke a valódi költségnek. A 2026-os iparágközi adatok azt mutatják, hogy az MI-ügynökök éles környezetben történő futtatásához szükséges infrastruktúra – irányítás, monitorozás, megfelelőség és integráció – két-ötször drágább, mint maguk a következtetési költségek. Egyetlen, egyértelműen meghatározott munkafolyamat-ügynök fejlesztése 40 000 és 70 000 dollár között mozog, a folyamatos üzemeltetési költségek pedig havi 3200 és 13 000 dollár között mozognak – ezek nagy része nem tokenizált.
Csak a megfigyelhetőség és a monitorozás költsége ügynökönként évi 6000 és 50 000 dollár között mozog. A vállalati MI-ügynökökre fordított globális kiadások várhatóan elérik a 201,9 milliárd dollárt 2026-ra – miközben maguknak az ügynöktermékeknek a piacát mindössze 9-11 milliárd dollárra becsülik. Minden egyes ügynöktermék-bevétel dollárjára nagyjából 23 dollár infrastrukturális, integrációs, tanácsadási és belső fejlesztési költség jut, amelyek egyetlen szállító mérlegében sem jelennek meg. A növekvő MI-kiadásokról beszámoló pénzügyi igazgatók gyakran pontosan ezt a jelenséget írják le: a token bankjegy az, ami felkelti a figyelmet. Az alatta lévő tényleges költségblokkot nem is sorolják MI-kiadások közé.
Egy másik strukturális tényező az úgynevezett ágens-szétterjeszkedés. Minden új ágens egy újabb sort ad hozzá a token-felhasználási ütemtervhez – garantált megtérülés nélkül. Mivel a tokenárazási modellek nem ösztönöznek az ágensek hatékony vagy stratégiai használatára, azok belsőleg elszaporodnak. Az eredmény párhuzamos, ellenőrizetlen MI-munkaterhelések, amelyek kommunikálnak egymással, ezáltal megsokszorozzák a tokeneket.
🤖🚀 Felügyelt MI platform: Gyorsabb, biztonságosabb és intelligensebb MI megoldások UNFRAME.AI segítségével
Felügyelt mesterséges intelligencia platform - Kép: Xpert.Digital
Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.
Egy menedzselt MI platform az Ön átfogó, gondtalan megoldása a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kész megoldást – gyakran mindössze néhány napon belül.
A legfontosabb előnyök egy pillantásra:
⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a használatra kész alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal hozzáadott értéket teremtenek.
🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.
💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.
🎯 Koncentrálj a fő üzleti tevékenységedre: Koncentrálj arra, amiben a legjobb vagy. Mi gondoskodunk a mesterséges intelligencia megoldásod teljes technikai megvalósításáról, üzemeltetéséről és karbantartásáról.
📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot biztosítunk, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.
További információ itt:
Eredmény tokenek helyett: Így kellene kinéznie a mesterséges intelligencia által kiadott szerződéseknek
Miért múlta már régen túl a meglévő szoftvervilág ezt a modellt?
Érdemes a jelenlegi mesterséges intelligencia árazási vitát a szoftveripar történetének fényében vizsgálni. A vállalati szoftverek az elmúlt évtizedekben folyamatosan fejlődtek a tisztán fogyasztásalapú modelltől a rendszer- és SLA-modellig, amelyben a szállító viseli a költségeket. ERP-rendszerek, CRM-platformok, felhőinfrastruktúra – ezek közül a szállítók közül egyik sem kap fizetést a szoftverük számítási idejének felhasználásáért. A kompenzáció a rendelkezésre álláshoz, a kapacitáshoz és a meghatározott szolgáltatási szintekhez kötött.
A mesterséges intelligencia szolgáltatói szakítottak ezzel a gyakorlattal, mivel saját költségszerkezetük ugyanazon a tokenmérőn alapul, amelyet átadnak ügyfeleiknek. A mesterséges intelligencia szolgáltatók többsége ugyanazoktól az alapmodell-szolgáltatóktól vásárol – OpenAI, Anthropic, Mistral –, és áthárítja a változó költségeket. A különbség bármely más szoftverréteghez képest az, hogy a határköltségek nem nullák. Minden további felhasználó, minden további kérés, minden további modellverzió többe kerül a szolgáltatónak. Ez a dilemma valós – de nem mentesíti a szolgáltatókat a felelősség alól, hogy maguk oldják meg, ahelyett, hogy szisztematikusan áthárítanák a kockázatot a vállalati oldalra.
A klasszikus SaaS-vitával való párhuzam tanulságos. Amikor a SaaS kiszorította a helyszíni szoftvereket, a munkahelyalapú modell vált a standard fizetőeszközzé: egy felhasználó, egy ár. A mesterséges intelligencia felforgatja ezt a modellt, mert a feladattól függően egyetlen felhasználó tízszeresétől százezerszeres erőforrásig terjedő mennyiségű erőforrást fogyaszthat. A megoldás nem lehet az, hogy ezt a kockázatot teljes mértékben a vevőre hárítsuk. A megoldásnak egy olyan kereskedelmi struktúrának kell lennie, amelyben a szolgáltatói ösztönzők és a vevői eredmények ismét konvergálnak.
Eredményorientált árképzés, mint alternatív szerződéses paradigma
Az MI eredményorientált árképzési modelljei nem kedvezményrendszerek vagy marketingígéretek. Alapvetően eltérő kereskedelmi struktúrát képviselnek: A szolgáltatót megoldásonként, évente kompenzálják, amikor egy meghatározott üzleti eredményt egy meghatározott munkafolyamatban megerősítettek – nem a folyamat során felhasznált tokenek után.
Ez a megközelítés egyre nagyobb strukturális jelentőségre tesz szert. Andreessen Horowitz már 2024 végén három kulcsfontosságú változást azonosított, amelyeket a mesterséges intelligencia kényszerít ki a szoftverpiacon: a szoftverek munkaerővé válnak, a licencelés elveszíti legitimitását elszámolási egységként, és a változó költségek egyre nehezebben előre jelezhetők előre. Az olyan mesterséges intelligencián alapuló vállalatok, mint a Decagon, már reagáltak hibrid modellekkel, amelyek mind a fogyasztásalapú, mind az eredményalapú összetevőket ötvözik. A strukturális trend egyértelmű: ahogy a mesterséges intelligencia felváltja a mérhető tevékenységeket – ügyfélszolgálati jegyeket, kódsorokat, dokumentum-áttekintéseket –, az elszámolás természetes egysége az eredmény lesz, nem pedig az erőforrás-ráfordítás.
Ami strukturálisan megkülönbözteti az eredményalapú árképzési modelleket a token modellektől, az a kockázateloszlás. A token modellben a vevő viseli a teljes kudarckockázatot – a szolgáltató az eredménytől függetlenül megkapja a bevételét. Az eredménymodellben a szolgáltatónak ki kell építenie a platform hatékonyságát az eltérések elnyelésére – és kockáztatja a bevételét, ha a szolgáltatás nem éri el a kívánt hatást. Ez azonnali ösztönzőt teremt a minőségre, ami strukturálisan hiányzik a token modellből. Ez azonban megköveteli a szolgáltatóktól, hogy belső költségeiket olyan mértékben kézben tartsák, hogy gazdaságosan tudják fenntartani a modellt – ezt a követelményt a legtöbb jelenlegi token szolgáltató nem teljesíti.
Az eredménymodell kritikusai azzal érvelnek, hogy a hatékonyságnövekedést a szolgáltató felé tereli: ha egy MI-szolgáltatónak kevesebb erőforrásra van szüksége ugyanazon eredmény eléréséhez a továbbfejlesztett modellek révén, akkor nem a vállalat, hanem a szolgáltató profitál a megnövekedett haszonkulcsból. Ez a kritika jogos, és azt bizonyítja, hogy az eredménymodellek nem automatikusan igazságosak – az eredmény pontos meghatározása, a mérési módszertan és az árképzési mechanizmusok határozzák meg a vállalat tényleges hasznát.
A következő tárgyalás: Amit minden pénzügyi igazgatónak és informatikai vezetőnek követelnie kell
A tárgyalási erő a vevőnél van – legalábbis minden szerződésmegújítási tárgyalás során. A jelenleg token szerződésekkel rendelkező vállalatoknak a következő megújítási körben strukturált kérdéseket kell feltenniük, amelyek messze túlmutatnak a puszta millió tokenenkénti áron.
A központi kérdés a következő: Mennyit fizetek, ha ez nem működik? Minden olyan szállítónak, amely nem hajlandó megosztani a lefelé irányuló kockázatot, strukturálisan eltérő érdekei vannak, mint a vevő igazgatótanácsának és pénzügyi igazgatójának. Ez nem jó szándék kérdése – hanem ösztönző architektúra kérdése. A második kulcsfontosságú kérdés az adatszuverenitást érinti: Vajon a vállalati adataim minden API-hívással elhagyják-e a peremem? A szabályozott iparágak – pénzügyi szolgáltatások, egészségügy, biztosítás – esetében ez nem opcionális megfelelőségi szempont, hanem a GDPR, a SOC 2 és a HIPAA alapvető jogi elve.
A harmadik kritikus követelmény a mérhetőség. A vállalatok 49 százaléka számolt be arról, hogy nem tudják megbízhatóan kiszámítani mesterséges intelligencia-befektetéseik megtérülését (ROI), mivel a kiadások a felhőszolgáltatók, a GPU-szolgáltatások, az API-szolgáltatók és a SaaS-platformok között oszlanak meg, és nem léteznek szabványosított számlázási formátumok. Mérési alap nélkül a vállalatok nem tudnak eredménymodellről tárgyalni, vagy megalapozott döntéseket hozni arról, hogy mely munkafolyamatok generálnak valójában pozitív megtérülést. Ezért a mesterséges intelligencia költségeinek mérésére szolgáló szervezeti képesség előfeltétele minden strukturált áralkunak.
A Gartner azt is előrejelzi, hogy az ügynökségi AI-projektek több mint 40 százalékát félbehagyják, mielőtt elérnék a termelési készenlétet – az ügynökségi skálázás tényleges költségei és összetettsége miatt. Azok a vállalatok, amelyek ma robusztus megtérülési keretrendszerek nélkül kötnek token szerződéseket ügynökségi munkafolyamatokra, pontosan abba a 40 százalékba esnek, amelyek költségesen kísérleteztek, majd leálltak.
A strukturális változás elkerülhetetlen – de a tempóját a vevő határozza meg
A mesterséges intelligencia iparág elkerülhetetlenül eléri a kereskedelmi érettséget. A támogatási fázistól a fenntartható árképzési modellig vezető út pontosan azokon a válságokon keresztül vezet, amelyek jelenleg is nyilvánvalóvá válnak. A Microsoft, a világ egyik legnagyobb mesterséges intelligencia infrastruktúrába befektetője, 13 milliárd dolláros OpenAI-befektetéssel, megvizsgálta egy versenytárs kódolóeszközének árát, és úgy döntött, hogy nem hajlandó megfizetni azt. Ez egy erőteljes szimbolikus jelzés – nemcsak az adott termék, hanem a teljes árképzési modell számára is.
A szoftveripar konszolidációs logikája azt sugallja, hogy közép- és hosszú távon az eredményorientált modellek fognak érvényesülni, mivel ezek az egyetlenek, amelyek következetesen összehangolják a szállítói ösztönzőket az üzleti eredményekkel. A modern vállalati szoftverek minden más rétege már átesett ezen a fejlődésen. A mesterséges intelligencia sem lesz kivétel. Az egyetlen kérdés az, hogy ezt az érési folyamatot piaci mechanizmusok, vagy az üzleti vezetők egy generációja fogja-e vezérelni, akik minden szerződésmegújításkor egy egyszerű kérdést tesznek fel: Mit fizetek, ha az eredmények nem valósulnak meg?
A vállalatok által a mesterséges intelligenciával kapcsolatos szerződéstárgyalások során most meghozott döntések fogják meghatározni, hogy a mesterséges intelligenciába történő befektetések mérhető eredményekhez vezetnek-e, vagy továbbra is finanszírozzák-e azoknak a szállítóknak a termékfejlesztési ütemtervét, akik sikeresen kiszervezték a kockázatot. Ez a különbség nem technikai, hanem kereskedelmi jellegű. És a következő szerződés aláírásával kezdődik.
🎯🎯🎯 Adatvezérelt B2B iparági központ, mint kvázi házon belüli megoldás
A kvázi házon belüli megoldás: Hogyan hidalja át az Xpert.Digital a B2B marketing és értékesítés működési réseit – Okos, tartalomvezérelt üzlet - Kép: Xpert.Digital
Az Xpert.Digital egy adatvezérelt B2B iparági központ, amelyet Konrad Wolfenstein vezet. A vállalat külső, kvázi házon belüli megoldásként működik az ipari partnerek számára, áthidalva a marketing, a tartalom és az értékesítés működési hiányosságait – anélkül, hogy további erőforrásokat igényelne az ügyféloldalon.
További információ itt:
Globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk az angol vagy a német
☑️ ÚJ: Levelezés az anyanyelveden!
Konrad Wolfenstein
Én és a csapatom örömmel állunk rendelkezésére személyes tanácsadóként.
Kapcsolatba léphetsz velem a kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével itt [email protected]:, vagy egyszerűen hívj a +49 7348 4088 965 telefonszámon. Az e-mail címem
Alig várom a közös projektünket.
