В останні роки технологічні гіганти активно впроваджують штучний інтелект у свої бізнес-процеси, однак зростання витрат на його використання стає дедалі помітнішим. Згідно з новими дослідженнями, масове застосування ШІ не лише змінює способи обробки даних і автоматизації процесів, але й суттєво підвищує фінансове навантаження на компанії. Експерти відзначають, що вартість розробки та впровадження рішень на основі штучного інтелекту може значно перев
Додати iTechua.com до обраних джерел Google
Багато технологічних компаній активно впроваджують інструменти штучного інтелекту для підвищення продуктивності, однак масове використання таких сервісів починає створювати нові фінансові проблеми. ЗаданимиThe Verge, Microsoft нібито заохочує співробітників переходити з Claude Code на власний Copilot CLI. Однією з причин називають зростання витрат на використання сторонніх ІІ-сервісів, оскільки зі збільшенням кількості користувачів компанії витрачають дедалі більше коштів на токени та обчислення.
Проблема особливо помітна у сфері агентного ШІ, де системи виконують складні багатокрокові завдання та можуть споживати в сотні або навіть тисячі разів більше токенів, ніж звичайні чат-боти. Наприклад, розробник OpenClaw Пітер Штайнбергер заявив, що його команда витратила понад 1,3 мільйона доларів на токени OpenAI лише за один місяць. Через це використання ШІ в окремих випадках уже обходиться дорожче, ніж робота людей.
Експерти порівнюють ситуацію з парадоксом Джевонса: коли технологія стає ефективнішою та дешевшою, її починають використовувати значно частіше, що зрештою збільшує загальні витрати. Схожа тенденція спостерігалася під час промислової революції та розвитку авіації. У сфері ШІ це явище навіть отримало окрему назву – “tokenmaxxing”, коли співробітники максимально активно використовують ІІ, щоб відповідати внутрішнім вимогам компаній.
Такі практики вже помічали у Amazon, Microsoft та Meta, де працівники іноді використовували ШІ навіть для другорядних задач заради покращення внутрішніх показників. Попри очевидну користь ІІ-інструментів, компанії тепер змушені шукати баланс між автоматизацією та реальними витратами, оскільки надмірне використання моделей може виявитися економічно невигідним.