Финансовый директор OpenAI Сара Фрайар призывает компании отказаться от показателей, которые они использовали на протяжении десятилетий для оценки программного обеспечения, и принять новый критерий для искусственного интеллекта, основанный на выполненной работе, а не на количестве людей, использующих инструмент.
В сообщении в блоге, опубликованном в пятницу 17 июля 2026 года и развитом в сообщении LinkedIn, опубликованном Axios, Fortune и CFO Dive, Фрайар представила то, что она называет подходом "полезная информация на доллар". Основной аргумент: метрики, которые определили эпоху SaaS — места, активные пользователи, продления — не могут отразить ценность, которую создает ИИ. Для постоянного анализа того, как предприятия борются с экономикой ИИ, следите за нашим [освещением об отрасли ИИ] (https://aibuzzwire.news).
Четыре вопроса
Фрайар предлагает организациям оценивать ценность ИИ, отвечая на четыре вопроса:
1. Выполняет ли ИИ важную работу?
2. Сколько стоит каждое успешное задание?
3. Могут ли люди зависеть от результата?
4. Приносит ли каждый доллар ИИ большую ценность по мере роста использования?
«В течение многих лет программное обеспечение оценивалось по степени его внедрения: места, активные пользователи, продления», — написал Фрайар в LinkedIn. «ИИ — это другое дело — его нужно измерять по проделанной работе».
В этой формулировке потребление токенов (объем обработки ИИ, за который платит компания) пересматривается не как затраты, которые необходимо минимизировать, а как сырье, которое становится ценным только тогда, когда оно преобразуется в полезную продукцию. «Токены создают ценность, когда они превращаются в работу, которую люди могут использовать», — написала она, утверждая, что по мере того, как модели становятся более способными, они могут выполнять более длительные, многоэтапные задачи, которые поддерживают контекст, анализируют различные инструменты и адаптируются по мере их выполнения.
Почему OpenAI продвигает это сейчас
Эта презентация возникла в неприятный момент для индустрии искусственного интеллекта. Согласно данным Gartner, приведенным финансовым директором Dive, в 2026 году мировые расходы на ИИ, по прогнозам, достигнут 2,59 триллиона долларов, что на 47% больше, чем в прошлом году. Однако доказательств того, что расходы окупаются, остается мало. Исследование PwC, опубликованное в январе, показало, что только 12% руководителей заявили, что ИИ принес как выгоду, так и прибыль. Еще 33% сообщили об увеличении затрат или доходов, а 56% заявили, что пока не увидели значительной финансовой выгоды.
Этот разрыв вызывает явное разочарование на вершине корпоративной лестницы. Генеральный директор Palantir Алекс Карп недавно сообщил CNBC, что многие бизнес-лидеры «устали» от экономики больших языковых моделей и задаются вопросом, приводит ли рост стоимости токенов к прибыли — комментарии, которые Карп сделал во время продвижения собственной технологии Palantir и которые были признаны коммерчески мотивированными.
Для OpenAI, которая продает рассматриваемые токены, стратегически важно переосмыслить разговор о результатах, а не о потреблении. Если клиенты измеряют успех по выполненной работе, то платить больше за передовую модель, которая надежно выполняет сложную задачу, будет выглядеть как эффективность, а не растрата.
Отход от подхода «места и продления»
Идея «полезный интеллект на доллар» согласуется с более широким переосмыслением того, как следует оценивать и измерять ИИ. Традиционное корпоративное программное обеспечение продавалось по количеству рабочих мест; ценообразование на основе использования ИИ нарушает эту модель, поскольку одно рабочее место теперь может потреблять совершенно разные объемы вычислений в зависимости от задачи. Четыре вопроса Фрайара фактически предлагают покупателям построить внутренний учет на основе выполненных задач и цены за успешно выполненную задачу — цифру гораздо сложнее отслеживать, чем численность персонала, но она отражает то, что на самом деле делает технология.
Не все убеждены, что новый критерий благоприятствует покупателям. Критики отмечают, что «выполненную работу» сложно определить и проверить, и что у поставщиков есть все основания классифицировать результаты ИИ как успешные. Надежность — третий вопрос Фрайара — особенно трудно измерить, когда модели дают уверенные, но неправильные ответы — явление, известное как галлюцинация. Без независимой проверки этот показатель рискует стать маркетинговым инструментом, а не механизмом подотчетности.
Тем не менее, это предложение отражает реальный сдвиг в разговоре. После двух лет потрясающих показателей внедрения руководители требуют доказательств того, что расходы на ИИ окупаются. Компании, которые смогут ответить на четыре вопроса Фрайара с помощью данных — используют ли они модели OpenAI или модели конкурентов — будут теми, чьи бюджеты выдержат неизбежную проверку.
Источники
- Финансовый директор Dive, «OpenAI выдвигает новый критерий измерения инвестиций в ИИ», 17 июля 2026 г.
- Axios, «Эксклюзив: финансовый директор OpenAI предлагает новый способ измерения ценности ИИ», 17 июля 2026 г.
Будьте впереди в области корпоративного ИИ
Экономика ИИ переписывается в реальном времени. Добавьте нашу домашнюю страницу в закладки, чтобы получать [последние новости бизнеса в области искусственного интеллекта] (https://aibuzzwire.news).
Читать больше новостей об искусственном интеллекте →
