Цената на изкуствения интелект: Защо AI се оказва по-скъп от човешкия труд

Въпреки че компаниите масово стимулират служителите си да използват изкуствен интелект (AI) за повишаване на производителността, реалните разходи за внедряването му започват да очертават сериозни финансови проблеми. Примери от индустрията показват, че мащабното използване на AI може да се окаже по-скъпо от наемането на човешки служители.

Според репортаж на Fortune [1], базиран на информация от The Verge [2], технологичният гигант Microsoft е започнал да анулира по-голямата част от преките си лицензи за Claude Code – популярен инструмент за кодиране, разработен от Anthropic. Това решение идва само шест месеца след като компанията отвори достъпа до инструмента за хиляди свои разработчици, дизайнери и продуктови мениджъри. Сега Microsoft пренасочва инженерите си към своя собствен продукт GitHub Copilot CLI. Решението има както стратегически характер (обединяване на инструментите под шапката на GitHub), така и финансов, тъй като спирането на лицензите съвпада с края на финансовата година на Microsoft на 30 юни.

Случаят с Uber и преразходът на бюджети

Microsoft не е единствената компания, която ограничава вътрешната употреба на AI. Техническият директор на Uber Правен Непали Нага сподели пред The Information [3], че компанията е изчерпала целия си бюджет за AI инструменти за кодиране за 2026 г. само за четири месеца. Това се случва след като Uber активно стимулираше екипите си да ползват технологията чрез вътрешни класации. Подобни инициативи за масово потребление (т.нар. tokenmaxxing) съществуват и в други компании – в Meta служители са създали табло за проследяване "Claudeonomics", а Amazon открито насърчава максималното използване на токени [1].

Изображение: Svetni.me / Авторско изображение

Парадоксът на токените при AI агентите

Тези случаи подчертават нововъзникващ икономически парадокс. Дори цената на единичните токени да спадне драстично, общите разходи на бизнеса могат да се увеличат поради естеството на следващото поколение AI системи. Според доклад на изследователската фирма Gartner [1], до 2030 г. цената за обработка на сложни AI модели ще спадне с близо 90% в сравнение с 2025 г. Въпреки това, анализаторът Уил Сомър предупреждава, че това няма да доведе до по-евтин корпоративен AI.

Причината се крие в прехода към автономни AI агенти. За разлика от стандартните чатботове, агентите изискват многократно повече токени за изпълнение на една задача, тъй като оперират в постоянни цикли на разсъждение и взаимодействие. От Goldman Sachs прогнозират, че навлизането на AI агенти ще доведе до 24-кратен ръст в потреблението на токени до 2030 г., достигайки 120 квадрилиона токена месечно [1].

Инфраструктура срещу човешки труд

Това развитие поставя под въпрос икономическата логика на AI като заместител на човешкия труд. Както отбелязва Брайън Катанзаро, вицепрезидент в Nvidia, в интервю за Axios [4]: „За моя екип цената на изчислителната мощ е далеч над разходите за служителите.“ Въпреки че изпълнителният директор на Nvidia, Дженсън Хуанг, предвижда бъдеще, в което стотици AI агенти ще работят съвместно с всеки служител [1], финансовата реалност показва, че сметките за изчислителна мощ могат да се окажат непосилни за бизнеса.

Източници:

[1]: Microsoft reports expose AI's cost problem: The tech is more expensive than paying human employees - Fortune
[2]: Microsoft starts canceling Claude Code licenses - The Verge
[3]: Uber CTO shows Claude Code can blow AI budgets - The Information
[4]: Nvidia executive says the cost of AI compute is greater than the cost of employees - Fortune