Z nowego raportu Instytutu Badawczego Capgemini wynika, że ​​prawie sześć na dziesięć firm wydało znacznie więcej na sztuczną inteligencję, niż oczekiwały lub przewidywały w budżecie w zeszłym roku, większość dużych organizacji planuje zwiększyć wykorzystanie otwartych modeli sztucznej inteligencji, aby utrzymać koszty pod kontrolą.

Z raportu, opartego na ankiecie przeprowadzonej we wrześniu 2026 r. wśród 500 kadry kierowniczej wyższego szczebla w 10 krajach i 13 branżach, wynika, że ​​59% organizacji wydało na sztuczną inteligencję znacznie więcej, niż oczekiwano. Wśród organizacji dotkniętych wydatki były średnio o 24% wyższe od oczekiwanych, a 21% ankietowanych organizacji przekroczyło swoje budżety na sztuczną inteligencję o ponad 30%. Główny wniosek badania – jak podaje Reuters, że większość dużych firm planuje większe wykorzystanie sztucznej inteligencji w celu ograniczenia rachunków – wskazuje, że strategie sztucznej inteligencji przedsiębiorstw wchodzą w fazę dyscypliny kosztowej. Ustalenia pojawiają się w kontekście szerszego zasięgu branży sztucznej inteligencji przedsiębiorstw, które ponownie zastanawiają się nad sposobem zakupu i wdrażania modeli.

Gdzie idą pieniądze

W raporcie podkreślono utrzymującą się lukę w sposobie, w jaki firmy szacują całkowity koszt wdrożenia sztucznej inteligencji. Oprócz wydatków bezpośrednich, takich jak użycie modeli i tokenów, organizacje muszą uwzględnić koszty pośrednie, które łatwo jest niedoszacować: nadzór ludzki nad wynikami sztucznej inteligencji, korygowanie błędów generowanych przez sztuczną inteligencję oraz prace związane z zarządzaniem.

Połowa ankietowanych menedżerów stwierdziła, że ​​wydatki na sztuczną inteligencję zostały zatwierdzone bez odpowiedniego wglądu w jej pełne koszty, a tylko 56% stwierdziło, że ma pewność, że potrafi przewidzieć, jak zmienią się koszty sztucznej inteligencji w zależności od skali wdrożenia. Innymi słowy, w przypadku większości przedsiębiorstw budżety sztucznej inteligencji zostały ustalone, zanim ktokolwiek w pełni zrozumiał, ile tak naprawdę kosztuje prowadzenie sztucznej inteligencji na dużą skalę.

„Sama dyscyplina kosztowa nie stworzy dochodowego majątku AI, podobnie jak tworzenie wartości bez kontroli kosztów nie będzie trwałe” – powiedział Volker Darius, dyrektor generalny Capgemini Invent, w oświadczeniu dołączonym do raportu. „Organizacje muszą wspólnie mierzyć koszty, jakość i wartość biznesową oraz stosować najodpowiedniejszy model do każdego zadania”.

Od zakładów jednego dostawcy po strategie obejmujące wiele modeli

Rosnące wydatki skłaniają przedsiębiorstwa do ponownego rozważenia swoich strategii AI w sposób strukturalny. Ponad trzech na pięciu menedżerów oczekuje, że ich organizacje przyjmą w ciągu najbliższych 12 miesięcy strategię obejmującą wiele modeli, wybierając różne modele sztucznej inteligencji w oparciu o koszty, wydajność, szybkość i wymagania biznesowe.

Oznacza to odejście od schematu z ostatnich dwóch lat, kiedy wiele przedsiębiorstw zdecydowało się na standaryzację w oparciu o jednego lub dwóch pionierskich dostawców modeli do wszystkiego, od chatbotów po przetwarzanie dokumentów. Podejście oparte na wielu modelach pozwala firmom kierować proste, wymagające dużej liczby zadań do tańszych modeli, rezerwując jednocześnie drogie modele graniczne do pracy, która ich naprawdę wymaga.

Z raportu wynika, że ​​prawie trzy na pięć organizacji planują także szersze wykorzystanie modeli otwartych – modeli, których parametry są udostępniane publicznie i można je uruchamiać na własnej infrastrukturze firmy – oraz mniejszych, wyspecjalizowanych modeli dostosowanych do konkretnych zadań.

Dlaczego modelki z otwartą wagą mają chwilę

Segment wag otwartych szybko się rozwinął jako alternatywa dla zastrzeżonych modeli obsługujących wyłącznie API. Ponieważ modele o otwartej wadze mogą być hostowane samodzielnie, organizacje o stałym, przewidywalnym obciążeniu mogą uniknąć naliczania opłat za token i negocjować inną krzywą kosztów – wymieniając koszty infrastruktury i koszty operacyjne w celu uzyskania przewidywalności. Analizy branżowe oszacowały, że tokeny z modeli o otwartej wadze kosztują ułamek porównywalnych modeli zastrzeżonych, chociaż całkowita ekonomika zależy od wykorzystania i wewnętrznych możliwości inżynieryjnych.

Ustalenia Capgemini sugerują, że rachunek różniczkowy zmierza dalej w stronę modeli otwartych i małych, ponieważ wydatki na sztuczną inteligencję rosną szybciej, niż wartość, którą w oczywisty sposób tworzą. W tym ujęciu presja kosztowa nie polega na odrzuceniu sztucznej inteligencji – 59% firm wydało zbyt dużo, ponieważ korzystało z większej niż planowano sztucznej inteligencji, a nie mniej – ale na żądaniu precyzji w zakresie tego, na co trafia każdy modelowy dolar.

Co to oznacza dla rynku sztucznej inteligencji

Implikacje raportu idą w kilku kierunkach jednocześnie. Dla dostawców modeli zastrzeżonych oznacza to, że nabywcy korporacyjni są coraz bardziej skłonni do dywersyfikacji i odchodzenia od drogich, granicznych interfejsów API, tam gdzie sprawdzi się mniejszy lub otwarty model. W przypadku dostawców usług w chmurze i infrastruktury strategie obejmujące wiele modeli obiecują bardziej heterogeniczne obciążenia i większe zapotrzebowanie na narzędzia obsługujące, dzięki którym przełączanie między modelami jest tanie.

Dla samych przedsiębiorstw sygnał jest taki, że zarządzanie kosztami AI staje się samodzielną dyscypliną, bliższą planowaniu finansowemu niż eksperymentowaniu. Ustalenia zawarte w raporcie, że połowa wydatków na sztuczną inteligencję została zatwierdzona bez pełnej przejrzystości kosztów, sugerują, że wiele organizacji będzie potrzebować lepszych pomiarów, zanim będzie mogła dokonać optymalizacji.

Raport Instytutu Badawczego Capgemini uzupełnia coraz większą liczbę dowodów z badań wskazujących, że kolejna faza rynku sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw będzie zależała nie od tego, kto zastosuje sztuczną inteligencję, ale od tego, kto ją z zyskiem wdroży – oraz że zestawienie modeli w dużych organizacjach wkrótce stanie się znacznie bardziej zróżnicowane.

---

Wyprzedź sztuczną inteligencję

Otrzymuj najnowsze wiadomości, analizy i przełomowe informacje dotyczące sztucznej inteligencji — wszystko w jednym miejscu.

Przeczytaj więcej aktualności o sztucznej inteligencji →