Таємний кінець фіксованих ставок ШІ: Велика пастка витрат на ШІ – Чому модель токенів зараз коштує компаніям мільярди – Зображення: Xpert.Digital
Microsoft та Uber припиняють роботу: таємний кінець фіксованих тарифів на ШІ
Бюджет вичерпано після 4 місяців: як агенти зі штучним інтелектом збільшують витрати
Прихований айсберг штучного інтелекту: ці величезні витрати приховуються основними постачальниками
Штучний інтелект увійшов у повсякденні виробничі процеси компаній, але разом з ним приходить безпрецедентний і часто непередбачуваний вибух витрат. Хоча перші пілотні фази все ще вигравали від субсидованих фіксованих ставок та керованих тестових прогонів, поточний перехід до незалежних агентних систем штучного інтелекту виявляє фатальну слабкість традиційних моделей виставлення рахунків: оплата за спожитий токен виявляється бомбою уповільненої дії для бюджетів.
Коли навіть такі технологічні гіганти, як Microsoft чи Uber, різко скорочують свої бюджети на штучний інтелект або витрачають кредити вже через кілька місяців, одне стає зрозумілим: панівна модель ціноутворення перекладає весь економічний ризик з постачальника на покупця. У наступній статті розглядаються п'ять найбільших структурних ризиків виставлення рахунків за використання штучного інтелекту на основі споживання, розкриваються величезні приховані витрати на інфраструктуру та показується, чому зміна парадигми неминуча. Для фінансових директорів та осіб, які приймають рішення в галузі ІТ, порядок денний такий: відійти від чистої оплати ресурсів до контрактів, орієнтованих на результат, які винагороджують справжню, вимірювану бізнес-цінність.
Пов'язано з цим:
Великий провал штучного інтелекту в білінгу – чому моделі ціноутворення на токени фінансово виснажують компанії
Хто оплачує чужі експерименти?
Ера субсидованих підписок на штучний інтелект закінчилася. Залишається лише тривожний підсумок: Microsoft внутрішньо скасувала тисячі ліцензій Claude Code, оскільки щомісячні витрати на одного розробника коливалися від 500 до 2000 доларів. Uber вичерпала весь свій бюджет на штучний інтелект на 2026 рік лише за чотири місяці після того, як близько 5000 розробників активно використовували Claude Code. GitHub, що належить Microsoft, припинив усі підписки на Copilot 1 червня 2026 року та перейшов на систему кредитування на основі токенів під назвою GitHub AI Credits. Ці три події не знаменують технічних збоїв — вони знаменують кінець ілюзії.
Компанії по всьому світу стикаються зі структурною переоцінкою: індустрія штучного інтелекту просувала свою продукцію за цінами, заснованими на пілотних проектах та обмежених варіантах використання. З переходом до агентних систем, які самостійно планують, повторюють та виконують завдання, споживання токенів стрімко зростає таким чином, що традиційні корпоративні бюджети просто не можуть його вмістити. За даними Gartner, світові витрати на штучний інтелект досягнуть 2,59 трильйона доларів у 2026 році, що на 47 відсотків більше, ніж минулого року. Питання вже не в тому, чи інвестуватимуть компанії в штучний інтелект. Питання в тому, хто заплатить ціну, якщо цифри не збігаються?.
Ілюзія розрахунку за споживання
Спочатку модель оплати на основі токенів здається справедливою: ви платите лише за те, що фактично використовуєте. Однак ця логіка маскує фундаментальну структурну асиметрію. Традиційний корпоративний бюджет базується на передбачуваних ресурсах: ліцензіях на робочі місця, потужності сервера, обсягу транзакцій. Оплата на основі токенів, навпаки, масштабується не залежно від кількості користувачів, а залежно від глибини та складності кожної окремої взаємодії. Користувач, який задає просте запитання, споживає десятки токенів. Той самий користувач, який аналізує 50-сторінковий контракт, споживає десятки тисяч.
Нелінійність є справжньою проблемою. На пілотних етапах зазвичай працюють ентузіасти-ранні користувачі, які використовують інструменти штучного інтелекту структуровано та оптимізовано. Однак на етапі виробництва співробітники використовують ці системи інтуїтивно — за допомогою тривалих розмов, завантаження великих обсягів документів, повторюваних ітерацій та складних багатоетапних ланцюжків міркувань. Емпіричні спостереження показують, що споживання ресурсів між пілотним етапом та експлуатацією в умовах виробництва часто втричі-п'ять разів вище, а в крайніх випадках навіть у десять разів. Тому прогнози витрат, які члени правління та фінансові директори спочатку використовували для затвердження своїх інвестицій у ШІ, є структурно нікчемними.
П'ять категорій ризику, які постачальник передає покупцеві
Модель ціноутворення токенів систематично передає п'ять категорій ризику від постачальника до компанії-покупця. Це не випадковість і не ринковий провал — це сама бізнес-модель.
Бюджетний ризик спочатку випливає з фундаментальної контрактної проблеми: компанія зобов'язується дотримуватися річного бюджету, заснованого на собівартості одиниці продукції, який постачальник може коригувати в будь-який час. Випадок Uber чудово це ілюструє. Uber розрахував свій бюджет на штучний інтелект на весь 2026 рік на основі моделей витрат з етапу передмасштабування. Коли використання Claude Code по всій компанії зросло з 32 до 84 відсотків розробників, бюджет було вичерпано через чотири місяці року.
Ризик прийняття підпорядковується своєрідній логіці: лічильник токенів працює незалежно від того, чи дійсно реалізований робочий процес приносить цінність. Модель, яка споживає 100 000 токенів за неправильну відповідь, коштує стільки ж, скільки та, яка використовує 100 000 токенів за правильне рішення. У світі, де, за даними MIT, 95 відсотків усіх пілотних проектів GenAI на підприємствах не досягають вимірної рентабельності інвестицій, ця байдужість моделі виставлення рахунків до якості не є маргінальною проблемою — це суть проблеми.
Прогнозування ризиків стає особливо актуальним, якщо враховувати динаміку систем штучного інтелекту на основі агентів. Фінансові директори, які звикли до фіксованих технологічних зборів, тепер виявляють, що витрати є нестабільними та їх важко передбачити. Запити до ШІ на основі агентів коштують у п'ять-25 разів дорожче, ніж стандартні виклики LLM, оскільки зв'язок між агентами, оцінювачі, синтезатори та цикли повторних спроб багаторазово збільшують споживання токенів. Агент-програміст може споживати сім мільйонів токенів щодня, тоді як агент введення даних може споживати до 25 мільйонів. Goldman Sachs кількісно оцінив цей зсув: агенти ШІ можуть призвести до 24-кратного збільшення світового попиту на токени до 2030 року.
Ризик управління особливо гострий для регульованих галузей. Моделі на основі токенів направляють дані компанії через інфраструктуру логічного висновку стороннього постачальника з кожним викликом API. Для постачальників фінансових послуг, компаній охорони здоров'я та страхових компаній це призводить до аудиторських ризиків та зусиль щодо дотримання вимог, які масштабуються залежно від використання. GDPR вимагає від компаній проводити оцінку впливу на захист даних для кожної системи штучного інтелекту, яка обробляє персональні дані. Кожне нове споживання токенів може вплинути на периметр захисту даних компанії. Чим більше токенів споживається, тим більше даних залишає компанію — часто без прозорості.
Ризик результату – це найменш обговорювана, але структурно найважливіша категорія. Моделі ціноутворення токенів вимірюють споживання, а не цінність. Постачальник отримує однакову компенсацію незалежно від того, чи генерує програма ШІ вимірний вплив на прибуток та збитки, чи приєднується до довгого списку невдалих пілотних проектів GenAI для підприємств. Згідно з даними RAND Corporation, 80,3 відсотка всіх проектів ШІ не досягають запланованої бізнес-цінності. 42 відсотки компаній призупинили більшість своїх ініціатив у сфері ШІ у 2025 році, що на 17 відсотків більше, ніж у попередньому році. Gartner оцінює, що 65 відсотків компаній, які впроваджують генеративний ШІ, перевищать свої бюджетні прогнози до 2026 року. Враховуючи все це разом із моделями виставлення рахунків на основі токенів, стає зрозуміло: виставлення рахунків на основі споживання структурно є ставкою за рахунок компанії.
Прихований айсберг: За що ще платять, окрім ціни токена?
Видимий рахунок часто є лише частиною справжньої вартості. Міжгалузеві дані за 2026 рік показують, що інфраструктура, необхідна для фактичного запуску агентів ШІ у виробництві — управління, моніторинг, відповідність вимогам та інтеграція — коштує від двох до п'яти разів дорожче, ніж самі витрати на логічний висновок. Розробка одного чітко визначеного агента робочого процесу коштує від 40 000 до 70 000 доларів США, а поточні експлуатаційні витрати становлять від 3200 до 13 000 доларів США на місяць, більшість з яких не токенізовані.
Тільки спостереження та моніторинг коштують від 6000 до 50 000 доларів США на одного агента щорічно. За прогнозами, світові витрати на корпоративних агентів ШІ досягнуть 201,9 мільярда доларів у 2026 році, проте ринок самих агентських продуктів оцінюється лише в 9-11 мільярдів доларів. На кожен долар доходу від агентських продуктів припадає приблизно 23 долари витрат на інфраструктуру, інтеграцію, консалтинг та внутрішню розробку, які не відображаються в балансі жодного постачальника. Фінансові директори, які звітують про зростання витрат на ШІ, часто описують саме це явище: саме рахунок за токени привертає увагу. Фактичний блок витрат під ним навіть не класифікується як витрати на ШІ.
Ще одним структурним фактором є так зване розростання агентів. Кожен новий агент додає ще один рядок до графіка споживання токенів — без гарантованої віддачі. Оскільки моделі ціноутворення токенів не пропонують стимулу для ефективного чи стратегічного використання агентів, вони розмножуються внутрішньо. Результатом є паралельні, неконтрольовані робочі навантаження ШІ, які взаємодіють одне з одним, тим самим множачи токени.
🤖🚀 Керована платформа штучного інтелекту: Швидші, безпечніші та розумніші рішення на основі штучного інтелекту з UNFRAME.AI
Керована платформа штучного інтелекту - Зображення: Xpert.Digital
Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.
Керована платформа штучного інтелекту — це ваше комплексне та безтурботне рішення для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто всього за кілька днів.
Основні переваги з першого погляду:
⚡ Швидке впровадження: від ідеї до готового до використання застосунку за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну додану цінність.
🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.
💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.
🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми подбаємо про повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на базі штучного інтелекту.
📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.
Більше інформації тут:
Результат замість токенів: ось як мають виглядати контракти зі штучним інтелектом
Чому існуючий світ програмного забезпечення вже давно подолав цю модель
Варто розглянути поточні дебати щодо ціноутворення на штучний інтелект на тлі історії індустрії програмного забезпечення. Корпоративне програмне забезпечення протягом останніх десятиліть постійно розвивалося від моделі, що базується виключно на споживанні, до моделі «система та угода про рівень обслуговування», в якій постачальник несе витрати. Системи ERP, платформи CRM, хмарна інфраструктура — жоден із цих постачальників не отримує оплату за споживання обчислювального часу своїм програмним забезпеченням. Компенсація прив’язана до доступності, потужності та визначених рівнів обслуговування.
Постачальники ШІ порушили цю практику, оскільки їхня власна структура витрат базується на тому самому лічильнику токенів, який вони передають своїм клієнтам. Більшість постачальників ШІ закуповують у тих самих постачальників базової моделі — OpenAI, Anthropic, Mistral — і перекладають змінні витрати. Різниця з будь-яким іншим рівнем програмного забезпечення полягає в тому, що граничні витрати не дорівнюють нулю. Кожен додатковий користувач, кожен додатковий запит, кожна додаткова версія моделі коштує постачальнику дорожче. Ця дилема реальна, але вона не звільняє постачальників від відповідальності за її вирішення самостійно, замість того, щоб систематично перекладати ризик на сторону підприємства.
Паралель із класичною дискусією про SaaS є показовою. Коли SaaS витіснив локальне програмне забезпечення, модель на основі робочого місця стала стандартною валютою: один користувач, одна ціна. Штучний інтелект руйнує цю модель, оскільки, залежно від завдання, один користувач може споживати від десяти до ста тисяч разів більше ресурсів. Рішенням не може бути повне перекладання цього ризику на покупця. Рішенням має бути комерційна структура, в якій стимули постачальника та результати покупця знову збігаються.
Ціноутворення, орієнтоване на результат, як альтернативна парадигма контрактів
Моделі ціноутворення, орієнтовані на результат, для ШІ не є системою знижок чи маркетинговою обіцянкою. Вони представляють принципово іншу комерційну структуру: постачальник отримує винагороду за кожне рішення, за рік, коли певний бізнес-результат підтверджено в рамках певного робочого процесу, а не за токени, спожиті в процесі.
Цей підхід набуває структурного значення. Ще наприкінці 2024 року Андреессен Горовіц визначив три ключові зрушення, які штучний інтелект змушує впроваджувати на ринку програмного забезпечення: програмне забезпечення стає робочою силою, ліцензування робочих місць втрачає свою легітимність як одиниця розрахунку, а змінні витрати стають дедалі важче передбачити. Компанії, що використовують штучний інтелект, такі як Decagon, вже відреагували гібридними моделями, які поєднують компоненти, що базуються як на споживанні, так і на результатах. Структурна тенденція очевидна: оскільки штучний інтелект замінює вимірювані дії — заявки на обслуговування клієнтів, рядки коду, огляди документів — природною одиницею розрахунку стане результат, а не внесені ресурси.
Структурно моделі ціноутворення на основі результатів відрізняються від моделей токенів розподілом ризиків. У моделі токенів покупець несе повний ризик невдачі — постачальник отримує свій дохід незалежно від результату. У моделі результатів постачальник повинен наростити ефективність платформи, щоб поглинути відхилення, — і він ризикує своїм доходом, якщо послуга не досягне бажаного ефекту. Це створює негайний стимул для якості, чого структурно бракує в моделі токенів. Однак це вимагає від постачальників контролю своїх внутрішніх витрат до такої міри, щоб вони могли економічно підтримувати модель — вимога, якій більшість сучасних постачальників токенів не відповідають.
Критики моделі результатів стверджують, що вона перенаправляє підвищення ефективності на користь постачальника: якщо постачальнику штучного інтелекту потрібно менше ресурсів для досягнення того самого результату завдяки вдосконаленим моделям, то від збільшення маржі виграє не компанія, а постачальник. Ця критика є обґрунтованою та демонструє, що моделі результатів не є автоматично справедливими — точне визначення результату, методологія вимірювання та механізми ціноутворення визначають фактичну вигоду для компанії.
Наступні переговори: чого повинен вимагати кожен фінансовий директор та директор з інформаційних технологій
Переговорна сила належить покупцеві — принаймні, у кожних переговорах щодо поновлення контракту. Компанії, які наразі мають контракти на токени, повинні ставити структуровані запитання в наступному раунді поновлення, які виходять далеко за рамки чистої ціни за мільйон токенів.
Центральне питання: скільки я платитиму, якщо це не спрацює? Будь-який постачальник, який не бажає розділяти ризики зниження, має структурно інші інтереси, ніж рада директорів та фінансовий директор покупця. Це не питання добрих намірів, а питання архітектури стимулів. Друге ключове питання стосується суверенітету даних: чи залишають дані моєї компанії мій периметр з кожним викликом API? Для регульованих галузей — фінансових послуг, охорони здоров'я, страхування — це не необов'язковий фактор відповідності, а фундаментальний правовий принцип згідно з GDPR, SOC 2 та HIPAA.
Третя критична вимога – це вимірюваність. 49 відсотків компаній повідомляють, що вони не можуть достовірно розрахувати рентабельність інвестицій (ROI) своїх інвестицій у штучний інтелект, оскільки витрати розподілені між постачальниками хмарних послуг, послугами GPU, постачальниками API та платформами SaaS, і не існує стандартизованих форматів виставлення рахунків. Без основи для вимірювання компанії не можуть узгодити модель результатів або приймати обґрунтовані рішення щодо того, які робочі процеси фактично генерують позитивну рентабельність інвестицій. Тому організаційна здатність вимірювати витрати на штучний інтелект є необхідною умовою для будь-яких структурованих переговорів щодо ціни.
Gartner також прогнозує, що понад 40 відсотків агентних проектів штучного інтелекту будуть закинуті до досягнення готовності до виробництва – через фактичні витрати та складність агентного масштабування. Компанії, які укладають токен-контракти для агентних робочих процесів сьогодні без надійних структур рентабельності інвестицій, ризикують потрапити саме до тих 40 відсотків, які експериментували дорого, а потім зупинилися.
Структурні зміни неминучі, але їх темпи визначає покупець
Індустрія штучного інтелекту стикається з неминучою стадією комерційної зрілості. Шлях від фази субсидування до сталої моделі ціноутворення пролягає саме через ті кризи, які зараз стають очевидними. Microsoft, один з найбільших світових інвесторів в інфраструктуру штучного інтелекту з інвестиціями в OpenAI у розмірі 13 мільярдів доларів, розглянув ціну інструменту кодування конкурента та вирішив, що не бажає її платити. Це є потужним символічним сигналом — не лише для конкретного продукту, але й для всієї моделі ціноутворення.
Логіка консолідації в індустрії програмного забезпечення передбачає, що моделі, орієнтовані на результат, переважатимуть у середньостроковій та довгостроковій перспективі, оскільки вони єдині, які послідовно узгоджують стимули постачальників з бізнес-результатами. Кожен інший рівень сучасного корпоративного програмного забезпечення вже пройшов цей розвиток. Штучний інтелект не стане винятком. Єдине питання полягає в тому, чи буде цей процес дозрівання обумовлений ринковими механізмами, чи поколінням бізнес-лідерів, які ставлять просте запитання з кожним поновленням контракту: скільки я плачу, якщо результати не матеріалізуються?
Рішення, які компанії прийматимуть зараз під час переговорів щодо контрактів на використання штучного інтелекту, визначатимуть, чи призведуть інвестиції у ШІ до вимірюваних результатів, чи вони продовжуватимуть фінансувати план розробки продукту постачальників, які успішно передали ризик на аутсорсинг. Ця різниця не технічна, а комерційна. І вона починається з наступного підписання контракту.
🎯🎯🎯 Галузевий центр B2B, керований даними, як квазі-внутрішнє рішення
Квазі-власне рішення: Як Xpert.Digital усуває операційні прогалини в B2B-маркетингу та продажах – Розумний контент-орієнтований бізнес - Зображення: Xpert.Digital
Xpert.Digital — це галузевий центр B2B, що базується на даних, який очолює Konrad Wolfenstein . Компанія виступає зовнішнім, квазі-внутрішнім рішенням для промислових партнерів, усуваючи операційні прогалини в маркетингу, контенті та продажах, не вимагаючи додаткових ресурсів з боку клієнта.
Більше інформації тут:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑️ Наша ділова мова – англійська або німецька
☑️ НОВИНКА: Листування вашою рідною мовою!
Konrad Wolfenstein
Я та моя команда раді бути вашим особистим консультантом.
Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму тут wolfenstein@xpert.digital:, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965. Моя адреса електронної пошти
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.
