ИИ-технологии оказались дороже труда людей: Microsoft и Uber сокращают использование нейросетей

Многие компании в последние годы активно внедряли искусственный интеллект, стремясь повысить эффективность и сократить издержки. Однако, как показывают свежие данные, в ряде случаев использование ИИ-технологий оказывается дороже, чем оплата труда сотрудников-людей. Это привело к тому, что некоторые гиганты, включая Microsoft и Uber, начали пересматривать свою стратегию в области ИИ.

Microsoft и Uber урезают бюджеты на ИИ

Microsoft внедрила в работу Claude Code — инструмент для разработчиков, менеджеров проектов и дизайнеров. Технология быстро завоевала популярность внутри компании. Однако уже через шесть месяцев Microsoft начала отменять большинство прямых лицензий на Claude Code, переводя инженеров на использование более дешёвого GitHub Copilot CLI. Об этом сообщает The Verge.

Схожая ситуация наблюдается в Uber. Компания активно стимулировала внедрение ИИ, но в апреле технический директор Правин Неппалли Нага рассказал The Information, что бюджет на ИИ-инструменты, выделенный на 2026 год, был полностью израсходован за четыре месяца. Это вынуждает Uber искать способы оптимизации затрат.

Стоимость вычислений превышает зарплаты

Fortune отмечает, что стоимость внедрения ИИ может стать более серьёзным ограничением, чем предполагалось ранее. Это ставит под сомнение прогнозы о скором замещении человеческого труда искусственным интеллектом. Брайан Катанзаро, один из вице-президентов Nvidia, в интервью Axios заявил: «Для моей команды стоимость вычислений намного выше стоимости сотрудников».

Некоторые компании, например Amazon, поощряют сотрудников максимально использовать ИИ-токены — основные единицы вычислений в таких системах. Однако по мере роста потребления ожидается резкое снижение стоимости одного токена. Согласно прогнозам Goldman Sachs, к 2030 году потребление токенов ИИ-агентами может вырасти в 24 раза — до 120 квадриллионов токенов в месяц.

Даже при снижении цены за токен, общий рост потребления может привести к значительному увеличению совокупных расходов компаний. Это усложняет планы по широкому внедрению ИИ-агентов в бизнес и потребительскую сферу.

Таким образом, хотя стоимость отдельных вычислений падает, корпоративные нейросети могут не подешеветь из-за многократного роста объёмов работы. Эксперты отмечают, что компании следует тщательно оценивать экономическую эффективность ИИ-проектов, чтобы избежать неожиданных финансовых трудностей.