Тренд: ИИ скоро будет дороже людей. В буквальном смысле — 10 августа 2026 г. в 15:12:44.530
Тренд: ИИ скоро будет дороже людей. В буквальном смысле Верный признак, что хайповая технология становится зрелой, — бизнес начинает тщательно считать экономику внедрения. Сейчас это происходит с ИИ. По данным индекса Ramp, топ-1% американских компаний, наиболее активно внедряющих ИИ, тратят на токены уже ≈7500 $ на сотрудника в месяц. В пересчёте на год это 90 тыс. $, что близко к средней зарплате в США. Если такой темп сохранится, к концу года сумма превысит среднюю зарплату инженера в США (≈192 тыс. $). Почему так много? ⚡️ Руководители некоторых зарубежных корпораций считают выгодными почти любые затраты на токены. Ведь производительность возрастает в разы — задачи, требовавшие часов, теперь решаются за минуты. Капитальные затраты смещаются от человеческого капитала к ИИ-инфраструктуре. ⚡️ Это не приводит к массовым сокращениям. Компании с высокими расходами на ИИ в США увеличили штат на 10,2% за два года. А число вакансий начального уровня выросло на 12%. Эксперты объясняют парадокс так: нейроинструменты делают каждого сотрудника эффективнее, что создаёт спрос на большее количество задач и, как следствие, на большее количество людей для их постановки и контроля. ⚡️ Однако большинство сотрудников пока не умеют правильно формулировать запросы, что и приводит к повышенным тратам на токены. Что дальше? ИИ-модели подешевеют, но мощности — нет ⚡️ К 2030-му запуск мощных ИИ-моделей подешевеет на 90% по сравнению с 2025-м (расчёт Gartner). Но это может быть нивелировано ростом вычислительной нагрузки. За эти же годы мировое потребление токенов может вырасти в 24 раза и достичь 120 квадриллионов операций в месяц, посчитали в Goldman Sachs. ⚡️ В итоге расходы бизнеса продолжат расти за счёт масштабирования ИИ-агентов. Насколько актуален тренд для России — комментирует аналитик Альфа-Банка Дмитрий Протас: ⚡️ Для российских компаний доступ к топовым западным моделям, как и оплата этого доступа, сейчас затруднены. Расходы учитываются, но негласно. ⚡️ Другие важные ограничения — импортозамещение и вопросы кибербезопасности. Из-за этого экономические факторы уходят на второй план и приходится, помимо стоимости токенов, учитывать и CAPEX на развёртывание собственных решений, чтобы соответствовать нормативным требованиям. ⚡️ Чтобы экономить на токенах, нужна разумная достаточность при формировании запроса. Наиболее эффективно подбирать под разные по значимости задачи разные модели с учетом общей стоимости результата. Не стоит скармливать модели всё подряд на всякий случай по принципу «больше данных — лучше результат». Как у вас в компании? 🔥 — ИИ уже просит поднять бюджет на себя. ❤️ — Пока что тратим больше на капсулы для кофемашины. 🤔 — Excel справляется. @alfa_tops