Экономика корпоративного ИИ: как растущие расходы меняют стратегии внедрения ИИ

Инвестиции в корпоративный ИИ продолжают расти, но увеличение операционных расходов уже меняет подход организаций к использованию этой технологии. Согласно последнему исследованию Cloudera «Состояние корпоративного ИИ 2026: новые правила масштабирования», 55% респондентов сообщают об увеличении инвестиций в ИИ.

Хотя рост инвестиций может показаться неудивительным, исследование также показало, что 89% респондентов ограничили или переработали сценарии использования ИИ из-за растущего потребления токенов, что свидетельствует об изменении подхода предприятий к оценке инвестиций в ИИ. Теперь задача состоит в том, чтобы определить, какие приложения могут принести достаточную ценность, чтобы оправдать свои операционные расходы по мере роста использования.

Рост инвестиций в ИИ требует более тщательного контроля окупаемости

Из числа опрошенных респондентов 43% сообщают о повышении производительности, которое превзошло их ожидания. Интересно, что почти столько же (41%) сообщают о расходах, которые оказались выше ожидаемых. Безусловно, инвестиции приносят пользу с точки зрения производительности, но это не обязательно означает лучшую финансовую отдачу. Фактически, более половины (58%) говорят, что их ИИ-инициативы приносят примерно столько же ценности, сколько они стоят.

Рассмотрим компанию, использующую ИИ-ассистента для выполнения рутинных задач сотрудников. Сначала преимущества очевидны: сотрудники освобождают время, а работа выполняется эффективнее. Но по мере того, как ассистентом начинают пользоваться все больше людей, потребление токенов растет, а вместе с ним и счета. В конечном итоге компании приходится задаться вопросом, во сколько им на самом деле обходится это сэкономленное время.

Для предприятий, внедряющих ИИ во все бизнес-функции, понимание стоимости отдельных приложений имеет решающее значение для оценки того, трансформируется ли повышение производительности в финансовую выгоду.

Этот расчет становится сложнее без надежных данных о затратах. Почти три четверти (73%) работают без полной уверенности в прозрачности своих расходов на ИИ. Без такой прозрачности предприятиям может быть трудно оценить финансовую отдачу от отдельных инициатив и решить, где дальнейшие инвестиции имеют смысл.

Потребление токенов определяет способы использования ИИ на предприятиях

Хотя общая прозрачность затрат важна для оценки окупаемости, мониторинг потребления токенов может помочь предприятиям понять, как отдельные приложения используют ресурсы. Тем не менее, только 19% респондентов постоянно отслеживают расходы на токены и инференс. Без последовательного отслеживания организациям может быть трудно выявить изменения в потреблении до того, как они существенно повлияют на расходы.

Рост потребления токенов уже меняет то, как предприятия используют ИИ. Сорок процентов сократили частоту обработки, размер модели, размер контекста или объем вывода, а 24% полностью приостановили или отменили сценарий использования ИИ.

Растущие расходы меняют решения о развертывании

Почти половина (45%) респондентов заявили, что их организации перенесли рабочую нагрузку ИИ в другое облако, частную среду или локальную платформу в ответ на более высокие расходы, связанные с ИИ.

Но стоимость — лишь один из факторов, влияющих на решения о размещении рабочих нагрузок. Устойчивость является наиболее часто упоминаемой причиной работы ИИ в нескольких средах (42%), за ней следуют снижение затрат и требования к суверенитету или месту хранения данных (по 38% каждое). Излишне говорить, что предприятиям приходится учитывать множество факторов при принятии решений о том, где рабочие нагрузки имеют наибольший смысл.

Для предприятий, стремящихся управлять расходами путем изменения среды развертывания, необходимость переработки может усложнить финансовое решение. Перенос рабочей нагрузки может обеспечить снижение операционных расходов, но организации также должны учитывать ресурсы, необходимые для адаптации к новой среде. Не учитывая эту дополнительную работу, предприятия могут переоценить потенциальную экономию от переноса своих ИИ-приложений.

Однако процесс принятия решений — это только половина дела. Более половины (58%) респондентов говорят, что перенос рабочей нагрузки ИИ требует умеренной или серьезной переработки самой рабочей нагрузки.

Внедрение переносимости в архитектуры ИИ может помочь уменьшить эти проблемы. Проектируя рабочие нагрузки так, чтобы они могли перемещаться между средами без значительной переработки, предприятия получают больше гибкости для реагирования на изменение затрат и бизнес-требований.

Учет затрат на ИИ в долгосрочной перспективе

Финансовая ценность ИИ-приложения может меняться по мере роста использования, поэтому его первоначальная производительность — это лишь часть инвестиционного решения. Предприятия также должны учитывать, сколько будет стоить эксплуатация приложения с течением времени и остаются ли эти расходы оправданными по мере расширения внедрения.

Для предприятий, планирующих масштабирование ИИ, приоритетом должно быть понимание того, какие приложения оправдывают дальнейшие инвестиции, и поддержание способности адаптироваться к изменению затрат. Это означает отслеживание расходов по мере работы приложений и рассмотрение того, насколько легко рабочие нагрузки могут быть перенесены, если другая среда окажется более экономически эффективной.

Скачайте отчет «Состояние корпоративного ИИ 2026: новые правила масштабирования», чтобы ознакомиться с полными результатами и узнать, как организации реагируют на экономические реалии ИИ в масштабе.