Відповідно до вражаючого нового аналізу Gartner, опублікованого CIO.com 24 червня 2026 року, підприємства, які розгортають агенти кодування штучного інтелекту, незабаром можуть платити за використання маркерів ШІ своїх розробників стільки, скільки вони платять за зарплату самим розробникам.

Прогноз старшого головного аналітика Gartner Нітіша Тягі попереджає, що витрати на токени штучного інтелекту досягнуть або перевищать місячну зарплату типового програмного інженера протягом наступних двох років. Прогноз відображає фундаментальний перехід від плоскої моделі SaaS на робоче місце, на яку підприємства покладалися роками, до ціноутворення на основі споживання, де кожен виклик API, кожне розширення вікна контексту та кожен робочий процес, керований агентами, додає рахунки. Для підприємств, які відстежують ширшу економіку [трансформації індустрії штучного інтелекту] (https://aibuzzwire.news), попередження свідчить про те, що фаза медового місяця експериментів з дешевим ШІ закінчується.

Числа за попередженням

Тьягі обережно пояснив, що прогнози Gartner базуються на середній глобальній зарплаті розробника приблизно 2000 доларів на місяць. У Сполучених Штатах, де щорічна винагорода розробника зазвичай перевищує шестизначну цифру, еквівалентні витрати на токени ще не досягли паритету. Але розрив швидко скорочується.

«Я чув страшні цифри на кшталт «Мій розробник спожив 20 тисяч доларів минулого місяця» або «бізнес-користувач спожив 32 тисячі доларів», — сказав Тягі CIO.com. «Мета полягає в тому, щоб насторожити галузь щодо впливу вартості токенів, якщо вона не регулюється та не контролюється».

Зростання витрат зумовлене кількома збіжними факторами. Розробники швидкими темпами впроваджують інструменти генеративного штучного інтелекту та агентського кодування, і ці інструменти споживають набагато більше токенів, ніж проста взаємодія на основі чату. Робочі процеси, керовані агентами, які можуть працювати автономно протягом тривалого періоду часу, створюють масове споживання маркерів, оскільки вони повторюють кодові бази, підтримують роздуті вікна контексту та здійснюють повторні виклики API.

Чому витрати виходять з-під контролю

Частина проблеми є структурною. Постачальникам кодування штучного інтелекту ще належить надати те, що Тьягі називає «зрілими, вбудованими можливостями оптимізації витрат». Підприємства платять за інвестиції в інфраструктуру, які постачальники передають клієнтам, і водночас намагаються зберегти прибутковість. Результатом є непрозорий і зростаючий ціновий ландшафт.

Багатьом організаціям також не вистачає зрілості та системи управління, щоб визначити, чи приносять їхні витрати на ШІ повернення інвестицій. Контекстні вікна стають роздутими, бюджети вичерпуються раніше, ніж очікувалося, і символічні витрати стає важко виправдати. Проблема ускладнюється тим, що люди, які не є розробниками, все частіше використовують інструменти штучного інтелекту, оскільки вони ближче з ними знайомляться, що ще більше збільшує споживання в усій організації.

Можливо, найнелогічнішим є те, що Тьягі зазначив, що немає «прямого зв’язку» між обсягом токенів, які споживає розробник, і фактичним підвищенням продуктивності. Більше токенів автоматично не означає кращий код або швидшу доставку.

«Tokenmaxxing безпосередньо не пов’язаний із підвищенням продуктивності, — сказав Тьягі, — але оптимізація споживання токенів пов’язана».

Рецепт Gartner для контролю витрат

Gartner не радить підприємствам відмовлятися від агентів кодування ШІ. Далеко не так. Керівництво фірми зосереджено на встановленні управління та контролю витрат до того, як витрати перевищать рівень відшкодування.

Серед конкретних рекомендацій:

  • Встановіть порогові значення токенів. Організаціям слід запровадити чіткі ліміти витрат і автоматизувати моніторинг використання, щоб уловлювати надмірне споживання, перш ніж воно виснажить бюджети.
  • Класифікуйте завдання за рівнем автономності. Gartner пропонує розділити роботу на три моделі виконання: під керівництвом розробника, під керівництвом розробника з агентом і повністю під керівництвом агента. Не кожне завдання гарантує споживання токенів граничної моделі.
  • Маршрут за складністю. Простіші завдання з високою частотою слід спрямовувати на менші, дешевші моделі, з ескалацією до передових моделей, зарезервованих для складної, високоцінної роботи.
  • Мандатна розробка контексту. Розробники повинні бути навчені оптимізувати контекст, який вони передають ШІ, включаючи лише релевантну інформацію та узагальнення, де це можливо, щоб зменшити накладні витрати на маркери.

Новий показник продуктивності

Традиційна метрика «написаних рядків коду» застаріла з тих пір, як інструменти ШІ почали генерувати цілі бібліотеки Python за секунди. Gartner стверджує, що цінність тепер має вимірюватися якістю, швидкістю та задоволеністю клієнтів, а не обсягом виробництва.

Серед ключових питань, які слід поставити підприємствам, — як швидко розробники можуть випускати важливі функції, скільки часу скорочується між розробкою та отриманням відгуку, а також чи створює швидка доставка при збереженні якості справжню конкурентну перевагу.

Порада Тьягі лідерам прагматична: не розглядайте зростаючі витрати на кодування штучного інтелекту як причину відмови від штучного інтелекту та не переходьте рефлекторно на моделі з відкритим кодом для всього. Мета, підкреслив він, полягає в оптимізації витрат без шкоди для вартості цих інструментів.

Широка картина підприємства

Попередження Gartner надходить у той момент, коли підприємства в різних галузях переходять від експериментів ШІ до масштабного розгортання. Компанії стримують витрати та вимагають конкретних результатів, а розрив між інвестиціями в штучний інтелект та вимірною прибутковістю стає проблемою на рівні правління.

Особливо для команд розробників програмного забезпечення повідомлення чітке: ера необмеженого споживання токенів ШІ є нежиттєздатною. Підприємства, яким не вдається запровадити структуру управління, тепер ризикують виявити, що їхні інструменти кодування ШІ коштують дорожче, ніж інженери, яких вони мали розширити.

---

Будьте попереду економічного впливу ШІ

Від тиску витрат підприємства до раундів фінансування на мільярди доларів, бізнес ШІ розвивається швидко. Слідкуйте за AI Buzz Wire, щоб отримати детальний аналіз фінансових сил, які змінюють технологічний ландшафт.

Читати більше новин AI →