Затраты на внедрение ИИ начинают превышать стоимость человеческого труда

Крупные компании активно продвигают использование ИИ среди сотрудников для повышения производительности, но сталкиваются с неожиданной проблемой: расходы на ИИ, особенно на токены и вычисления, часто превышают затраты на человеческий труд. Об этом пишет издание Fortune. Это приводит к пересмотру бюджетов, отмене некоторых лицензий и корректировке планов по внедрению.

Например, Microsoft начала отменять большинство прямых лицензий на Claude Code от Anthropic и переводить инженеров на GitHub Copilot CLI. Всего полгода назад компания активно поощряла тысячи разработчиков, менеджеров и дизайнеров экспериментировать с Claude Code, однако популярность инструмента привела к слишком высоким расходам. Аналогичная ситуация сложилась в Uber: весь бюджет на инструменты ИИ для кодирования на 2026 год был исчерпан всего за четыре месяца. Ранее компания даже вводила внутренние лидерборды, поощряющие максимальное использование ИИ.

Это явление перекликается с заявлением вице-президента Nvidia по прикладному глубокому обучению Брайана Катанзаро, который в апреле 2026 года отметил, что для его команды стоимость вычислений значительно превышает затраты на сотрудников. Компании вроде Meta и Amazon также вводят системы поощрения максимального использования ИИ, включая лидерборды и кампании по увеличению потребления токенов.

Даже при снижении цены отдельных токенов общее потребление растет, особенно с развитием агентных ИИ. Goldman Sachs прогнозирует 24-кратный рост потребления токенов к 2030 году. По прогнозам Gartner, хотя стоимость вывода моделей упадет почти на 90% к 2030 году, агентные системы будут потреблять гораздо больше токенов, что в итоге повысит общие затраты.

Причины такого положения дел связаны с высокими затратами на оборудование, энергию и инфраструктуру. Кроме того, ИИ пока не всегда надежнее и дешевле человека. Многие компании продолжают масштабные инвестиции в ИИ, одновременно проводя сокращения штатов.

В итоге эксперты отмечают краткосрочное несоответствие: сейчас ИИ часто выступает скорее дополнением, а не полной заменой человеку, пока стоимость и надежность не стабилизируются.