През последната година бизнесът беше завладян от еуфория по изкуствения интелект (AI), който обещаваше революция в ефективността и драстично намаляване на разходите. В средата на 2026 г. обаче илюзиите започват да се разсейват. Финансовите директори на водещи компании се сблъскват с неочаквана дилема: технологията, която трябваше да замени скъпоплатените служители, се оказва по-скъпа от тях.

„За пръв път, откакто се помня, технологията струва колкото хората и се налага да правим пряко сравнение: кое да изберем – софтуера или служителите“, коментира Арвинд Джейн, изпълнителен директор на компанията за корпоративен AI Glean. „В миналото такъв разговор изобщо не е стоял на дневен ред, защото разходите за технологии бяха само нищожна част от общите разходи на всеки работещ бизнес.“

Краят на ерата на „субсидирания интелект“

Първоначално внедряването на AI изглеждаше като изключително изгодна сделка. Инкубатори като Delphi Labs определят този период като ерата на „субсидирания интелект“. Инвеститорите поемаха сметките, което позволяваше на гиганти като OpenAI и Anthropic да предлагат услугите си на символични цени, за да привлекат и задържат пазара.

Днес обаче ситуацията е коренно различна. С наближаващите първични публични предлагания (IPO) на лидерите в сектора, натискът за генериране на реални печалби се засилва. В резултат цените на токените – основната разчетна единица в света на AI – растат главоломно. Всяко следващо поколение модели е приблизително два пъти по-скъпо от предходното, което поставя корпорациите на „неустойчива траектория“, по думите на Джейн.

Техническият директор на Uber вече призна, че зависимостта на компанията от модела Claude Code на Anthropic е изчерпала целия годишен бюджет за AI само за четири месеца. Вицепрезидентът на Nvidia Брайън Катанзаро отиде още по-далеч, като заяви, че изчислителната мощ, необходима за AI, вече струва повече от служителите, които я използват.

Матан Гринберг, главен изпълнителен директор на Factory AI, описва корпоративната еволюция в три фази, случили се само в рамките на година.

• Първата: управителните съвети натискат изпълнителните директори да „направят нещо с AI“.

• Втората: така нареченото tokenmaxxing – използване на AI с всички средства, без оглед на цената.

• Третата, в която много компании се намират сега: болезнена преоценка на това дали изобщо имат нужда от най-скъпите модели за всяка задача.

AI агентите – скритият двигател на разходите

Основният технологичен фактор зад растящите сметки е въвеждането на така наречените AI агенти. За разлика от обикновения чатбот, който само отговаря на въпроси, агентите извършват реална работа – организират срещи, пишат код, управляват файлове. Проблемът е, че поддръжката им е изначално скъпа: една-единствена задача може да активира десетки агенти едновременно, като всеки от тях трупа разходи в токени.

„Особено в средите на разработчиците разходите за използване на AI за неща като кодиране са нараснали експоненциално. Всички разходи наистина започват да скачат до небето“, казва Марк Бартън от технологична консултантска фирма.

Безспорното предимство на цифровите служители е, че могат да работят 24/7 без почивки, болнични или празници. Но когато работят непрекъснато, сметките се натрупват с главоломна скорост. Компании, които прибързано са заменили хора с агенти, сега плащат многократно повече за поддръжка на технологията, отколкото са спестили от заплати.

95% от задачите се насочват към най-скъпите модели

Може би най-парадоксалната част от ситуацията е, че около 95% от корпоративната употреба на AI все още се осъществява с най-скъпите и мощни модели, дори за задачи, които лесно биха могли да бъдат изпълнени от по-евтини алтернативи.Гринберг илюстрира това с аналогия: „Разликата между Opus 4.7 и Opus 4.8 е като разликата между професор с 13-годишен опит и такъв с 15-годишен. За човек без специални познания е почти невъзможно да ги различи.“Според Джейн решението е очевидно: „Можете да постигнете 10-кратна икономия, ако насочите задачите към подходящия модел.“ Адриан Балфур от консултантската фирма Envorso подкрепя тезата с конкретни числа: „Големият монолитен модел струва 15 долара на милион токена, но можете да сведете тази цена до около пет цента, ако използвате по-малкия мини модел.“

Идеята зад платформи като Factory AI е именно автоматичното разпределение – всяка задача се насочва към най-подходящия и най-евтин модел, който може да я изпълни. Ключът, според Гринберг, е да се осъзнае колко рядко една задача наистина изисква най-доброто на пазара.

Апогеят на тази тенденция, наречена tokenmaxxing, дойде с изказването на Дженсен Хуанг, главен изпълнителен директор на Nvidia. Той заяви, че би бил „силно обезпокоен“, ако негов инженер с годишна заплата от 500 000 долара не изхарчи поне 250 000 долара в токени.Едно изказване предизвика вълна от дебати и разкри тревожна тенденция в корпоративния свят: служители, които превръщат използването на AI токени в своеобразен спорт, генерирайки месечни сметки от порядъка на 150 000 долара.Дори Meta, която първоначално насърчаваше служителите си да използват максимално количество токени като показател за продуктивност, беше принудена да преосмисли политиката си. „Никой не трябва да използва инструменти с изкуствен интелект просто за да ги използва“, написа в бележка до персонала главният технологичен директор Андрю Босуърт.

Главният оперативен директор на Uber беше още по-категоричен, като заяви публично, че огромните разходи за AI не водят до видимо повишаване на производителността.

AI се превръща в стока: Какво следва?

Всичко това сочи към нова реалност: изкуственият интелект все повече се превръща в стока, при която конкретният модел е по-малко важен от съотношението между цена и качество. В търсене на изход от спиралата на разходите компаниите се ориентират към три основни стратегии:

- Преминаване към безплатни модели с отворен код, които са напълно достатъчни за изпълнението на множество рутинни задачи.
- Избор на по-малки и специализирани модели, създадени за нуждите на конкретни индустрии.
- Разделяне на сложните процеси на по-малки стъпки, като всяка се възлага на най-евтиния модел, способен да я изпълни.

На фона на тези тенденции обаче не бива да се пренебрегва едно проучване на Масачузетския технологичен институт (MIT) от 2018 г. То показва, че автоматизацията чрез AI е икономически изгодна само за около 23% от работните места. За останалите 77% човешкият труд все още е по-евтиният вариант.Джон Белтън, портфолио мениджър в Gabelli Funds, отбелязва, че най-напредналите потребители ще продължат да плащат за най-добрите технологии, подчертавайки, че пазарът все пак расте.

НОВИНИ

Автор Ева Лъчезарова

Папа Лъв XIV отправи предупреждение за изкуствения интелект: „Няма човечност без други хора“

Автор Ева Лъчезарова

Човешкият фактор остава незаменим

Оказва се, че човешките служители са по-необходими от всякога – за да наблюдават системите, да коригират грешките им и да носят отговорност, каквато алгоритмите не могат да поемат.

Може би най-красноречивият коментар за настоящия момент идва от самия Сам Олтман. След като първоначално предложи идеята за универсален базов доход за хората, чиито работни места са застрашени от AI, сега той говори за „универсален базов изчислителен ресурс“. Според тази концепция всеки ще получи дял от изчислителната мощ на бъдещите AI модели. Когато участието в икономиката зависи от централно разпределена изчислителна мощ, възниква въпросът дали не се движим твърде бързо към свят, в който никой не ни е питал дали искаме да живеем.

Става ясно, че изкуственият интелект не е магическо и безплатно решение, а скъп инструмент, който тепърва трябва да докаже своята стойност. В крайна сметка, ако една технология струва повече от човека, когото се предполага, че замества, тя не е иновация, а просто луксозен разход.

Прогнозите са глобалните разходи за информационни технологии да достигнат 6,31 трилиона долара през 2026 г. Победители обаче няма да бъдат тези, които харчат най-много за токени, а тези, които намерят правилния баланс между силиция и човешкия интелект.