Согласно новому поразительному анализу Gartner, опубликованному CIO.com 24 июня 2026 года, предприятия, внедряющие агенты кодирования ИИ, вскоре могут платить за использование токенов ИИ своих разработчиков столько же, сколько и за зарплату самих разработчиков.

Прогноз старшего главного аналитика Gartner Нитиша Тьяги предупреждает, что стоимость токенов искусственного интеллекта достигнет или превысит ежемесячную зарплату типичного инженера-программиста в течение следующих двух лет. Прогноз отражает фундаментальный переход от плоской модели SaaS на каждое рабочее место, на которую предприятия полагались в течение многих лет, к ценообразованию на основе потребления, где каждый вызов API, каждое расширение контекстного окна и каждый рабочий процесс, управляемый агентом, увеличивает счет. Для предприятий, отслеживающих более широкую экономику [трансформации отрасли искусственного интеллекта] (https://aibuzzwire.news), это предупреждение сигнализирует о том, что фаза медового месяца дешевых экспериментов с искусственным интеллектом подходит к концу.

Цифры, стоящие за предупреждением

Тьяги осторожно уточнил, что прогноз Gartner основан на средней мировой зарплате разработчиков примерно в 2000 долларов в месяц. В Соединенных Штатах, где годовое вознаграждение разработчиков обычно превышает шестизначную сумму, эквивалентные расходы на токены еще не достигли паритета. Но разрыв быстро сокращается.

«Я слышал пугающие цифры, например: «Мой разработчик потратил 20 тысяч долларов в прошлом месяце» или «Бизнес-пользователь потратил 32 тысячи долларов», — рассказал Тьяги CIO.com. «Цель состоит в том, чтобы предупредить индустрию о влиянии стоимости токенов, если она не регулируется и не контролируется».

Взрыв стоимости обусловлен несколькими совпадающими факторами. Разработчики быстрыми темпами внедряют инструменты генеративного искусственного интеллекта и агентного кодирования, и эти инструменты потребляют гораздо больше токенов, чем простые взаимодействия в чате. Рабочие процессы, управляемые агентами, которые могут работать автономно в течение продолжительных периодов времени, генерируют массовое потребление токенов при повторении баз кода, поддерживают раздутые контекстные окна и выполняют повторяющиеся вызовы API.

Почему затраты выходят из-под контроля

Часть проблемы носит структурный характер. Поставщики ИИ-кодирования еще не представили то, что Тьяги называет «зрелыми встроенными возможностями оптимизации затрат». Предприятия платят за инвестиции в инфраструктуру, которые поставщики передают клиентам, одновременно пытаясь сохранить прибыльность. В результате ценовая ситуация становится одновременно непрозрачной и постоянно растущей.

Многим организациям также не хватает зрелости и систем управления, чтобы определить, приносят ли их расходы на ИИ окупаемость инвестиций. Контекстные окна раздуваются, бюджеты исчерпываются раньше, чем ожидалось, а расходы на токены становится трудно оправдать. Проблема усугубляется тем, что разработчики, не являющиеся разработчиками, все чаще применяют инструменты ИИ по мере того, как они лучше с ними знакомятся, что еще больше увеличивает потребление во всей организации.

Возможно, самым нелогичным является то, что Тьяги отметил, что не существует «прямой зависимости» между объемом токенов, потребляемых разработчиком, и фактическим приростом производительности. Больше токенов не означает автоматически лучший код или более быструю доставку.

«Tokenmaxxing не связан напрямую с повышением производительности, — сказал Тьяги, — но оптимизация потребления токенов связана».

Рецепт Gartner по контролю затрат

Gartner не советует предприятиям отказываться от агентов по кодированию искусственного интеллекта. Это далеко не так. Руководство фирмы сосредоточено на установлении управления и контроля затрат до того, как затраты превысят возмещаемый уровень.

Среди конкретных рекомендаций:

  • Установите пороговые значения токенов. Организации должны ввести четкие лимиты расходов и автоматизировать мониторинг использования, чтобы поймать безудержное потребление, прежде чем оно истощит бюджеты.
– Классифицируйте задачи по уровням автономии. Gartner предлагает разбить работу на три модели выполнения: под руководством разработчика, под руководством разработчика с агентом и полностью под руководством агента. Не каждая задача требует потребления токенов пограничной модели.
  • Маршрут по сложности. Более простые и часто выполняемые задачи следует перенаправлять на более мелкие и дешевые модели, а переход к передовым моделям предназначен для сложных и дорогостоящих работ.
  • Разработка контекста мандата. Разработчики должны быть обучены оптимизировать контекст, который они передают ИИ, включая только релевантную информацию и суммируя ее, где это возможно, чтобы сократить накладные расходы на токены.

Новый показатель производительности

Традиционный показатель «написанных строк кода» устарел с тех пор, как инструменты искусственного интеллекта начали генерировать целые библиотеки Python за считанные секунды. Gartner утверждает, что ценность теперь следует измерять по качеству, скорости и удовлетворенности клиентов, а не по чистому объему выпускаемой продукции.

Ключевые вопросы, которые должны задать предприятиям, включают в себя то, как быстро разработчики могут выпустить важные функции, сколько времени сокращается между разработкой и получением обратной связи, а также создает ли быстрая доставка при сохранении качества подлинное конкурентное преимущество.

Совет Тьяги лидерам прагматичен: не рассматривайте растущие затраты на кодирование ИИ как причину отхода от ИИ и не переходите рефлекторно на модели с открытым исходным кодом во всем. Цель, подчеркнул он, состоит в том, чтобы оптимизировать затраты без ущерба для ценности, которую приносят эти инструменты.

Более широкая картина предприятия

Предупреждение Gartner прозвучало в тот момент, когда предприятия разных отраслей переходят от экспериментов с ИИ к масштабному развертыванию. Компании сдерживают расходы и требуют конкретных результатов, а разрыв между инвестициями в ИИ и измеримыми доходами становится проблемой на уровне советов директоров.

В частности, для команд разработчиков программного обеспечения послание ясно: эра неограниченного потребления токенов ИИ является неустойчивой. Предприятия, которые не могут внедрить системы управления, теперь рискуют обнаружить, что их инструменты кодирования ИИ стоят дороже, чем инженеры, которых они должны были увеличить.

---

Остерегайтесь экономического воздействия ИИ

От давления корпоративных затрат до раундов финансирования на миллиарды долларов — бизнес ИИ развивается быстро. Следите за AI Buzz Wire, чтобы получить углубленный анализ финансовых сил, меняющих технологический ландшафт.

Читать больше новостей об искусственном интеллекте →