Согласно новому отчету исследовательского института Capgemini, большинство крупных организаций планируют расширить использование моделей искусственного интеллекта с открытым весом, чтобы держать расходы под контролем. Согласно новому отчету исследовательского института Capgemini, почти шесть из десяти компаний потратили на искусственный интеллект значительно больше, чем они ожидали или закладывали в бюджет за последний год.
Отчет, основанный на опросе 500 руководителей высшего звена в 10 странах и 13 отраслях, проведенном в сентябре 2026 года, показал, что 59% организаций потратили на ИИ значительно больше, чем ожидалось. Среди затронутых организаций расходы в среднем оказались на 24% выше, чем ожидалось, а 21% опрошенных организаций превысили свои бюджеты на ИИ более чем на 30%. Главный вывод исследования — как сообщает Reuters, большинство крупных фирм планируют более активное использование искусственного интеллекта для ограничения расходов — указывает на то, что корпоративные стратегии искусственного интеллекта вступают в фазу дисциплины затрат. Выводы сделаны на фоне более широкого охвата индустрии искусственного интеллекта предприятий, переосмысливающих способы покупки и внедрения моделей.
Куда идут деньги
В отчете подчеркивается постоянный пробел в том, как предприятия оценивают общую стоимость развертывания ИИ. Помимо прямых расходов, таких как использование моделей и токенов, организации должны учитывать косвенные затраты, которые легко недооценить: человеческий надзор за результатами ИИ, исправление ошибок, сгенерированных ИИ, и работу по управлению.
Половина опрошенных руководителей заявили, что расходы на ИИ были утверждены без адекватного представления полной стоимости, и только 56% заявили, что уверены в своей способности прогнозировать, как будут меняться затраты на ИИ по мере масштабирования внедрения. Другими словами, для большинства предприятий бюджеты на ИИ были установлены до того, как кто-либо полностью понял, во что на самом деле обходится масштабное использование ИИ.
«Дисциплина затрат сама по себе не создаст прибыльного ИИ-сообщества, так же как создание стоимости без контроля затрат не будет устойчивым», — сказал Фолькер Дариус, генеральный директор Capgemini Invent, в заявлении, сопровождающем отчет. «Организации должны измерять затраты, качество и ценность бизнеса вместе и использовать наиболее подходящую модель для каждой задачи».
От ставок на одного поставщика к стратегиям с несколькими моделями
Рост расходов побуждает предприятия структурно пересматривать свои стратегии в области искусственного интеллекта. Более трех из пяти руководителей ожидают, что их организации примут мультимодельную стратегию в течение следующих 12 месяцев, выбирая различные модели искусственного интеллекта с учетом стоимости, производительности, скорости и бизнес-требований.
Это знаменует собой отход от модели последних двух лет, когда многие предприятия стандартизировали одного или двух поставщиков передовых моделей для всего, от чат-ботов до обработки документов. Мультимодельный подход позволяет компаниям перенаправлять простые и объемные задачи на более дешевые модели, сохраняя при этом дорогие пограничные модели для работы, которая действительно в них нуждается.
Согласно отчету, почти три из пяти организаций также планируют расширить использование моделей открытого веса — моделей, параметры которых общедоступны и могут быть запущены в собственной инфраструктуре компании, — и более мелких специализированных моделей, настроенных для конкретных задач.
Почему модели с открытым весом переживают момент
Сегмент открытого веса быстро вырос как альтернатива запатентованным моделям, работающим только по API. Поскольку модели с открытым весом могут размещаться самостоятельно, организации со стабильными и предсказуемыми рабочими нагрузками могут избежать выставления счетов за каждый токен и договориться о другой кривой затрат — обменивая инфраструктурные и операционные затраты на предсказуемость. Отраслевой анализ показал, что токены моделей открытого веса стоят лишь часть сопоставимых проприетарных, хотя общая экономика зависит от использования и собственных инженерных возможностей.
Результаты исследования Capgemini показывают, что расчеты все больше смещаются в сторону открытых и небольших моделей, поскольку расходы на ИИ растут быстрее, чем та ценность, которую он явно создает. В этом контексте ценовое давление — это не отказ от ИИ (59% компаний перерасходовали средства, потому что они использовали больше ИИ, чем планировалось, а не меньше), а требование точности определения того, куда идет каждый доллар модели.
Что это значит для рынка ИИ
Значение доклада проявляется сразу в нескольких направлениях. Для поставщиков проприетарных моделей это сигнализирует о том, что корпоративные покупатели все чаще желают диверсифицироваться и отказаться от передовых API-интерфейсов премиум-класса, для которых подойдет меньшая по размеру или открытая модель. Для поставщиков облачных услуг и инфраструктуры мультимодельные стратегии обещают более разнородные рабочие нагрузки и больший спрос на обслуживающие инструменты, которые удешевляют переключение между моделями.
Для самих предприятий смысл заключается в том, что управление затратами на основе ИИ становится отдельной дисциплиной, более близкой к финансовому планированию, чем к экспериментированию. Выводы отчета о том, что половина расходов на ИИ была одобрена без полной прозрачности затрат, позволяют предположить, что многим организациям потребуется более качественная оценка, прежде чем они смогут оптимизировать расходы.
Отчет Исследовательского института Capgemini дополняет растущее количество опросов, свидетельствующих о том, что следующая фаза корпоративного рынка ИИ будет определяться не тем, кто внедряет ИИ, а тем, кто его с прибылью развертывает, и что набор моделей внутри крупных организаций скоро станет намного более разнообразным.
---
Будьте впереди ИИПолучайте последние новости, анализ и открытия в области искусственного интеллекта — все в одном месте.
Подробнее новости AI →
