После двух лет призывов сотрудников использовать генеративный искусственный интеллект при каждой возможности, растущий список крупных компаний теперь отступает. Причина, согласно расследованию Financial Times, опубликованному 19 июня 2026 года, прямо сформулирована в цитате одного корпоративного инсайдера: «Мы создали монстра».

В отчете FT, который быстро стал одной из самых обсуждаемых бизнес-историй недели, документируется, как безудержные расходы на ИИ, большая часть которых измеряется в токенах, выставляемых поставщиками ИИ, создают нагрузку на корпоративные бюджеты и вынуждают руководителей налагать дисциплину на инструменты, которые они только недавно утвердили. Подробнее об этой истории — в нашем тенденции ИИ.

От мандата к сдержанности

Этот сдвиг поразителен, поскольку он меняет курс политики, которую отстаивали многие крупные работодатели. Как сообщил CBC 17 июня, заявленная цель многих компаний заключалась в том, чтобы «использовать как можно больше ИИ». Теперь некоторые из этих же организаций отступают, ограничивая использование, ограничивая доступ к моделям премиум-класса и проверяя, какие рабочие процессы ИИ действительно приносят пользу.

Crypto Briefing со ссылкой на отчет FT назвал конкретные компании, которые ограничивают использование искусственного интеллекта сотрудниками из-за роста затрат, включая Amazon, Walmart и Uber. Заголовок новостей о том, что три самых передовых технологических работодателя в мире ужесточают контроль над расходами на ИИ, сигнализирует о том, что проблема затрат не ограничивается стартапами, испытывающими нехватку денежных средств. Оно достигает крупнейших предприятий планеты.

Проблема токен-биллов

В основе отката лежит модель ценообразования, лежащая в основе большинства генеративного ИИ. Вместо фиксированной подписки многие службы искусственного интеллекта взимают плату за токены — фрагменты текста, которые модель считывает и создает. Когда десятки тысяч сотрудников вставляют длинные документы в чат-боты, весь день запускают помощников по программированию с использованием искусственного интеллекта или создают внутренних агентов, которые обрабатывают множество вызовов моделей, счетчик токенов вращается быстро.

Отдельный анализ Let's Data Science, опубликованный 17 июня, был посвящен феномену компаний, ограничивающих расходы на токены искусственного интеллекта специально для инженеров. Инструменты разработчика, которые могут выдавать десятки запросов моделей для каждой задачи, являются одними из самых дорогих развертываний ИИ в крупных компаниях. По мере того как все больше инструментов для генерации кода и агентских инструментов внедряются в производство, стоимость их поддержания резко возрастает.

Проблема усугубляется сложностью измерения рентабельности инвестиций. Хотя отдельные сотрудники часто сообщают о повышении производительности, объяснить этот прирост конкретными долларами, потраченными на токены, и доказать, что они превышают счета, оказалось сложнее, чем ожидали многие руководители.

Даже разработчики искусственного интеллекта чувствуют себя в затруднении

Сокращение затрат касается не только потребителей ИИ. Это касается компаний, создающих эту технологию. 12 июня Stocktwits сообщил, что затраты Meta на ИИ «взлетели», что побудило компанию наметить планы по ограничению расходов. Для компании, которая считает ИИ центральным элементом своего будущего, признание ценового давления подчеркивает, насколько широко распространилась эта дисциплина.

Модель указывает на зрелый рынок. В 2024 и 2025 годах доминирующим корпоративным инстинктом было широко экспериментировать, а о законопроекте беспокоиться позже, исходя из предположения, что раннее внедрение ИИ обеспечит устойчивое конкурентное преимущество. В 2026 году, когда бюджеты ужесточаются, а новизна исчезает, финансовые департаменты требуют такой же строгости, как и к любой другой статье.

Новый рынок контроля затрат

Откат сам по себе создает коммерческие возможности. 4 июня канал CNBC сообщил, что стартап по управлению расходами Ramp достиг оценки в $44 млрд, поскольку компании стремятся обуздать расходы на ИИ. Восхождение Рэмпа показывает, как быстро болевая точка превратилась в категорию продуктов: инструменты, которые отслеживают, распределяют и ограничивают расходы на ИИ, теперь пользуются спросом наряду с самими инструментами ИИ.

Эта динамика, когда поставщики стремятся продавать ИИ, и параллельная индустрия, стремящаяся помочь покупателям контролировать то, что они на него тратят, отражает неловкую среднюю фазу, в которую вступил корпоративный рынок ИИ. Технология преодолела планку полезности для многих задач, но еще не достигла планки предсказуемых и контролируемых затрат.

Что это значит для отрасли

Для поставщиков ИИ эта тенденция является предостережением. Если крупные клиенты перейдут от неограниченного экспериментирования к нормированному использованию с проверкой рентабельности инвестиций, рост доходов, связанный с потреблением необработанных токенов, может замедлиться. Эта перспектива особенно важна для компаний, чьи финансовые модели предполагают постоянно растущие объемы выводов.

Для предприятий урок более нюансирован. Откат не обязательно означает, что ИИ терпит неудачу внутри крупных компаний. Некоторые организации, ужесточающие надзор, одновременно расширяют целевое и ценное внедрение ИИ. Сдвиг происходит от широты к избирательности, от «использовать ИИ везде» к «использованию ИИ там, где он платит».

Цитата, лежащая в основе отчета FT: «Мы создали монстра», в конечном итоге может означать временный излишество, а не постоянный приговор. Компании стремились широко внедрить генеративный искусственный интеллект, при этом выставили большие счета и теперь корректируют курс. Замедлит ли эта коррекция внедрение ИИ или просто сделает его более устойчивым — это вопрос, на ответ на который отрасль потратит остаток 2026 года.

---

Будьте в курсе ИИ

Последние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.

Читать больше новостей об ИИ →