רוב הארגונים הגדולים מתכננים להגביר את השימוש שלהם במודלים של AI בעלי משקל פתוח כדי לשמור על עלויות בשליטה, על פי דו"ח חדש של מכון המחקר Capgemini, שמצא שכמעט שש מכל עשר חברות הוציאו יותר משמעותית על בינה מלאכותית ממה שציפו או תקצבו במהלך השנה האחרונה.
הדו"ח, המבוסס על סקר שנערך בספטמבר 2026 בקרב 500 מנהלים בכירים ב-10 מדינות ו-13 תעשיות, מצא כי 59% מהארגונים הוציאו באופן משמעותי יותר על AI מהצפוי. מבין הארגונים שנפגעו, ההוצאות היו גבוהות ב-24% מהצפוי בממוצע, ו-21% מהארגונים שנסקרו חרגו מתקציבי הבינה המלאכותית שלהם ביותר מ-30%. הממצא המרכזי של המחקר - שרוב החברות הגדולות מתכננות שימוש בינה מלאכותית במשקל פתוח גבוה יותר כדי להגביל את החשבונות, כפי שדיווחה רויטרס - מצביע על אסטרטגיות בינה מלאכותית ארגוניות שנכנסות לשלב של משמעת עלות. הממצאים נוחתים בתוך סיקור תעשיית AI רחב יותר של ארגונים שחושבים מחדש כיצד הם קונים ופורסים מודלים.
לאן הולך הכסף
הדו"ח מדגיש פער מתמשך באופן שבו עסקים מעריכים את העלות הכוללת של פריסת AI. מעבר להוצאות ישירות כגון שימוש במודל ואסימונים, ארגונים חייבים לתת את הדעת על עלויות עקיפות שקל לזלזל בהן: פיקוח אנושי על תפוקות בינה מלאכותית, תיקון שגיאות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית ועבודת ניהול.
מחצית מהמנהלים שנסקרו אמרו כי הוצאות בינה מלאכותית אושרו ללא נראות מספקת לגבי העלות המלאה שלה, ורק 56% אמרו שהם בטוחים ביכולתם לחזות כיצד ישתנו עלויות בינה מלאכותית עם קנה המידה של האימוץ. במילים אחרות, עבור רוב הארגונים, תקציבי בינה מלאכותית נקבעו לפני שמישהו הבין עד הסוף מה בעצם עולה הפעלת AI בקנה מידה.
"משמעת עלויות לבדה לא תיצור אחוזת AI רווחית, כמו שיצירת ערך ללא בקרת עלויות לא תהיה בת קיימא", אמר וולקר דריוס, מנכ"ל Capgemini Invent, בהצהרה שנלווית לדוח. "ארגונים צריכים למדוד עלות, איכות וערך עסקי ביחד, ולהשתמש במודל המתאים ביותר לכל משימה".
מהימורים של ספק יחיד ועד אסטרטגיות מרובות דגמים
ההוצאה הגוברת גורמת לעסקים לשקול מחדש את אסטרטגיות ה-AI שלהם בדרכים מבניות. יותר משלושה מכל חמישה מנהלים מצפים שהארגונים שלהם יאמצו אסטרטגיה מרובת מודלים במהלך 12 החודשים הקרובים, ויבחרו מודלים שונים של בינה מלאכותית על סמך עלות, ביצועים, מהירות ודרישות עסקיות.
זה מסמן מעבר מהדפוס של השנתיים האחרונות, שבהן ארגונים רבים תקנו על ספק מודל אחד או שניים לכל דבר, מצ'אטבוטים ועד עיבוד מסמכים. גישה מרובת דגמים מאפשרת לחברות לנתב משימות פשוטות בנפח גבוה לדגמים זולים יותר תוך שמירה על דגמי חזית יקרים לעבודה הדורשת אותם באמת.
כמעט שלושה מכל חמישה ארגונים מתכננים גם להרחיב את השימוש שלהם במודלים בעלי משקל פתוח - מודלים שהפרמטרים שלהם פורסמו לציבור וניתן להפעיל אותם על תשתית של החברה עצמה - ומודלים קטנים יותר, מיוחדים, המכוונים למשימות ספציפיות, לפי הדו"ח.
למה לדוגמניות במשקל פתוח יש רגע
פלח המשקל הפתוח גדל במהירות כאלטרנטיבה לדגמים קנייניים של API בלבד. מכיוון שמודלים בעלי משקל פתוח יכולים להתארח בעצמם, ארגונים עם עומסי עבודה קבועים וניתנים לחיזוי יכולים להימנע מחיוב לכל אסימון ולנהל משא ומתן על עקומת עלויות שונה - תשתיות מסחר ועלויות תפעול לצורך חיזוי. ניתוחים בתעשייה העריכו שאסימונים ממודלים בעלי משקל פתוח עולים חלק קטן מאלה קנייניים דומים, אם כי הכלכלה הכוללת תלויה בניצול וביכולת ההנדסה הפנימית.
ממצאי Capgemini מצביעים על כך שהחשבון נוטה יותר לכיוון של מודלים בעלי משקל פתוח וקטנים, שכן הוצאות בינה מלאכותית צומחות מהר יותר מהערך שהיא יוצרת באופן מוכח. לחץ עלויות, במסגרת זו, אינו דחייה של בינה מלאכותית - 59% מהחברות הוציאו יתר על המידה בגלל שהן השתמשו ביותר בינה מלאכותית מהמתוכנן, לא פחות - אלא דרישה לדיוק לגבי לאן הולך כל דולר מודל.
מה זה אומר עבור שוק הבינה המלאכותית
השלכות הדוח חותכות לכמה כיוונים בבת אחת. עבור ספקי דגמים קנייניים, זה מאותת שרוכשים ארגוניים מוכנים יותר ויותר לגוון הרחק ממשקי API במחירי פרמיום, שבהם מודל קטן יותר או פתוח יתאים. עבור ספקי ענן ותשתיות, אסטרטגיות מרובות דגמים מבטיחות עומסי עבודה הטרוגניים יותר - ועוד ביקוש לכלי ההגשה שהופכים את המעבר בין הדגמים לזול.
עבור הארגונים עצמם, המסר הוא שניהול עלויות בינה מלאכותית הופך לדיסציפלינה משלה, קרובה יותר לתכנון פיננסי מאשר לניסויים. ממצאי הדו"ח שמחצית מההוצאות על בינה מלאכותית אושרו ללא נראות מלאה בעלויות מצביעות על כך שארגונים רבים יצטרכו מדידה טובה יותר לפני שיוכלו לבצע אופטימיזציה.
הדו"ח של Capgemini Research Institute מוסיף לגוף הולך וגדל של עדויות סקרים לכך שהשלב הבא של שוק הבינה המלאכותית הארגונית יוגדר לא על ידי מי שמאמץ את הבינה המלאכותית, אלא על ידי מי שיפרוס אותה ברווחיות - ושתמהיל המודלים בארגונים גדולים עומד להיות מגוון הרבה יותר.
---
הישאר לפני AIקבל את החדשות, הניתוחים ופריצות הדרך האחרונות של AI - הכל במקום אחד.
קרא עוד חדשות AI →
