Компании по всему миру активно внедряют искусственный интеллект и требуют от сотрудников всё чаще использовать ИИ-инструменты в ежедневной работе. Ещё недавно казалось, что автоматизация позволит сократить расходы и частично заменить человеческий труд. Однако теперь крупный бизнес сталкивается с неожиданной проблемой — эксплуатация ИИ начинает обходиться значительно дороже, чем ожидалось.

Крупнейшие технологические корпорации уже фиксируют резкий рост расходов на вычисления и обслуживание нейросетей. Некоторые компании вынуждены ограничивать использование популярных ИИ-сервисов, потому что бюджеты заканчиваются быстрее прогнозов. На этом фоне всё чаще звучит мнение, что массовая ставка на ИИ-агентов и автоматизацию может оказаться не такой экономически выгодной, как предполагалось несколько лет назад.

Microsoft начала сокращать использование Claude Code

Одним из показательных примеров стала Microsoft. Корпорация начала отзывать у сотрудников большинство лицензий на ИИ-инструмент Claude Code от Anthropic и переводить инженеров на собственное решение GitHub Copilot CLI.

Интересно, что всего несколько месяцев назад Microsoft сама активно продвигала Claude Code внутри компании и поощряла разработчиков использовать этот инструмент в рабочих процессах. Сервис быстро набрал популярность среди инженеров, однако его эксплуатация оказалась слишком затратной.

При этом партнёрские отношения между Microsoft и Anthropic сохраняются. Разработчик Claude продолжает получать многомиллиардные инвестиции от Microsoft, а взамен обязуется закупать огромные объёмы облачных мощностей Azure.

Uber потратила годовой бюджет на ИИ всего за несколько месяцев

Похожая ситуация возникла и в Uber.

По данным Fortune, инженеры компании всего за четыре месяца полностью израсходовали бюджет, рассчитанный на ИИ-инструменты на весь 2026 год. Ранее руководство Uber активно стимулировало использование нейросетей и даже создавало внутренние рейтинги подразделений по активности внедрения ИИ.

Компании всё чаще сталкиваются с тем, что масштабное применение генеративного ИИ требует колоссальных вычислительных ресурсов, а значит — огромных затрат на серверы, графические ускорители и облачные мощности.

Даже Nvidia признаёт: вычисления обходятся дороже сотрудников

Проблему начинают открыто обсуждать и представители самой индустрии ИИ.

Вице-президент Nvidia по прикладному глубокому обучению Брайан Катанзаро признал, что в его подразделении расходы на вычислительные мощности уже значительно превышают затраты на персонал.

Это особенно показательно, поскольку именно Nvidia сегодня считается главным поставщиком оборудования для искусственного интеллекта.

Фактически индустрия сталкивается с новой реальностью: чем активнее бизнес внедряет ИИ, тем быстрее растут расходы на инфраструктуру.

Почему ИИ становится всё дороже

Одной из главных причин считается модель оплаты, основанная на потреблении токенов.

Токены — это условные единицы вычислений, которые используются нейросетями при обработке запросов. Чем сложнее задачи и больше объём генерации, тем выше потребление токенов и, соответственно, итоговая стоимость работы ИИ.

Особенно ресурсоёмкими оказываются современные ИИ-агенты, способные выполнять цепочки действий, анализировать большие массивы информации и взаимодействовать с другими сервисами.

По прогнозам Goldman Sachs, к 2030 году мировое потребление ИИ-токенов может вырасти в 24 раза и достичь примерно 120 квадриллионов токенов ежемесячно.

Снижение цен не спасает ситуацию

На первый взгляд может показаться, что проблема должна решиться естественным образом: технологии дешевеют, а оборудование становится мощнее.

Однако аналитики Gartner предупреждают, что даже при серьёзном удешевлении ИИ-моделей общие расходы бизнеса всё равно продолжат расти.

Ожидается, что к 2030 году запуск моделей с триллионом параметров станет примерно на 90 % дешевле по сравнению с 2025 годом. Но одновременно вырастет сложность самих систем и объём вычислений.

Проще говоря, компании начинают использовать ИИ гораздо активнее, чем снижается стоимость одного вычисления.

Meta и Amazon тоже столкнулись с ростом расходов

Microsoft и Uber — далеко не единственные компании, которые стимулировали сотрудников максимально активно пользоваться ИИ.

В Meta даже появилась внутренняя таблица лидеров под названием «Клодеономика», посвящённая использованию моделей Anthropic Claude.

В Amazon сотрудникам рекомендовали как можно активнее расходовать ИИ-токены для повышения эффективности работы.

Однако по мере роста использования нейросетей затраты на вычисления начинают увеличиваться лавинообразно.

Будущее с сотнями ИИ-агентов может оказаться слишком дорогим

Глава Nvidia Дженсен Хуанг ранее заявлял, что в будущем рядом с каждым сотрудником компании смогут работать сотни ИИ-агентов и цифровых помощников.

Но нынешняя ситуация показывает, что подобная модель потребует гигантских вычислительных ресурсов.

Если рост потребления ИИ будет опережать снижение стоимости вычислений, многие компании могут пересмотреть свои планы по тотальной автоматизации.

В результате искусственный интеллект, который должен был сократить расходы бизнеса, рискует сам превратиться в один из самых дорогостоящих элементов корпоративной инфраструктуры.