Компании начинают беспокоиться о росте расходов на ИИ и необходимости доказывать окупаемость инвестиций (ROI) с помощью реальных сценариев использования, но эта тревога не приводит к сокращению затрат на ИИ. Уведомления о достижении лимитов использования и корпоративные заявления о «взвешенном» подходе к использованию моделей ИИ — это признаки перехода от экспериментов и «токеномаксимизации» к более строгому контролю расходов.
Этот сдвиг важен, поскольку компании уже начали использовать ИИ для замены программного обеспечения. Ранее в этом году мы спросили более 800 разработчиков, заменили ли их команды какой-либо SaaS-инструмент на ИИ, и 35% ответили утвердительно. Но что произойдет с этими инструментами, когда расходы на ИИ вырастут, как того ожидают многие?
Мы опросили 101 технического руководителя в крупных (более 1000 сотрудников) и средних (200–999 сотрудников) компаниях и обнаружили, что 43% уже превысили свои бюджеты на ИИ, но они по-прежнему готовы расширять инвестиции в ИИ, которые приносят ценность (даже если только 19% готовы покрыть расходы в случае гипотетического повышения цен).
Ключевые выводы
- Почти половина руководителей уже вышли за рамки бюджета. 43% сообщают, что тратят на ИИ больше, чем планировали на 2026 год, по сравнению с 34%, которые примерно укладываются в график.
- Тревога по поводу затрат не замедлила внедрение. 43% руководителей настаивают на широком внедрении ИИ везде, где это приносит пользу, в то время как 32% выборочно масштабируют решения для сценариев с высокой окупаемостью.
- Консолидация поставщиков неизбежна. Руководители готовятся к более высоким расходам на ИИ, но немногие считают, что окупаемость оправдывает их прямое покрытие. Только 19% готовы принять 20-процентное увеличение затрат; самый популярный ответ (32%) — консолидация до меньшего числа поставщиков.
- Большинство бюджетов на ИИ в 2026 году не исчисляются миллионами. 52% руководителей выделили на инструменты ИИ в этом году от 100 000 до 1 миллиона долларов. Однако 24% преодолели отметку в 1 миллион долларов, что является значительной суммой, учитывая неясную окупаемость этой технологии.
- «Vibe coding» (программирование на основе интуиции и естественного языка) увеличивает расходы на ИИ, но не является основным драйвером. 52% опрошенных отмечают, что приложения, созданные таким образом, вносят умеренный или значительный вклад в расходы на ИИ.
Почти половина руководителей (43%) сообщили о перерасходе средств на ИИ. Только 24% уложились в бюджет, а около трети — примерно соответствуют плану:
Как ваши расходы на ИИ соотносятся с установленным бюджетом?
Расходы против бюджета
Процент (n=101)
Трачу значительно больше бюджета
Трачу несколько больше бюджета
36%
Примерно соответствую бюджету
34%
Трачу несколько меньше бюджета
15%
Трачу значительно меньше бюджета
Несмотря на заголовки о неожиданно высоких счетах за ИИ, ранее в этом году Gartner сообщила, что стоимость токенов, как ожидается, будет снижаться (откроется в новой вкладке). Однако снижение цены за токен не произойдет достаточно быстро, чтобы компенсировать рост объема токенов на задачу по мере того, как все больше компаний внедряют ИИ.
Что провоцирует рост расходов на ИИ?
Плохая видимость систем ИИ является основной причиной того, что расходы на ИИ кажутся неконтролируемыми. Согласно отчету Retool «State of AI Governance», только 5% CIO, CISO и CTO уверены в своей видимости инструментов на базе ИИ, работающих в продакшене. «Теневой ИИ» с большей вероятностью приведет к неожиданным счетам, чем известный и управляемый ИИ.
Что касается самих проектов ИИ, некоторые из них стоят дороже других. Чат-боты на базе LLM обходятся дешевле. Агентные рабочие процессы используют примерно в 5–30 раз больше токенов на задачу, чем простой запрос к LLM, согласно Gartner (откроется в новой вкладке), и предполагается, что именно агентные сценарии станут главным драйвером окупаемости ИИ, поскольку они заменяют традиционные SaaS-процессы и снижают потребность работодателей в увеличении штата.
Первые сигналы о том, как руководители отреагируют на резкое повышение цен на ИИ, указывают на приоритет внедрения защитных механизмов (guardrails) вокруг доступа и использования, а не на поощрение или принуждение к изменению поведения на индивидуальном уровне. В случае гипотетического скачка расходов на ИИ на 20% около трети руководителей (32%) отреагируют консолидацией до меньшего числа поставщиков или инструментов, а 24% проведут аудит и сократят использование ИИ с неясной связью с результатами.
Что сделают руководители, если расходы на инфраструктуру ИИ вырастут на 20%?
Подход к увеличению расходов на ИИ
Процент (n=101)
Консолидация до меньшего числа поставщиков или инструментов ИИ
32%
Аудит и сокращение использования ИИ с неясной связью с результатами
24%
Покрытие расходов: окупаемость ИИ оправдывает это
19%
Принуждение команд к сокращению использования до стабилизации затрат
15%
Обращение к совету директоров или инвесторам за дополнительным бюджетом
11%
Меньше «токеномаксимизации», больше маршрутизации моделей?
Каждое из решений, выбранных руководителями для гипотетического 20-процентного скачка затрат — консолидация поставщиков, аудит использования или покрытие расходов — является решением в области токеномики. Токеномика (токен + экономика) стала сокращенным термином для понимания того, как токены ИИ приобретаются, потребляются и соотносятся с бизнес-результатами. Это требует постоянного переосмысления, оценки и корректировки по мере того, как модели улучшаются и меняются, а также требует глубокой прозрачности использования.
Маршрутизация моделей набирает обороты
Маршрутизация моделей — практика направления каждого запроса на вывод наиболее подходящей модели для конкретной задачи вместо использования дорогой модели по умолчанию каждый раз — набирает популярность, поскольку компании ожидают роста расходов на ИИ. Новейшие передовые модели мощны, но не обязательно подходят для базовых задач, таких как обобщение заметок о звонках или поиск документов. Такие компании, как Databricks (откроется в новой вкладке) и Stripe (откроется в новой вкладке), делают ставку на то, что бизнесу в конечном итоге потребуется такой уровень прозрачности и контроля над тем, как их команды используют ИИ, вплоть до моделей, к которым они имеют доступ.
«Мы знаем, каким группам и командам нужно разрабатывать агентов, обвязки или приложения на основе vibe coding, и мы предоставляем им квоты на токены и лицензии для выполнения их работы», — говорит один вице-президент/CISO крупной компании. «Затем мы проверяем и подтверждаем использование и определяем, нужно ли нам урезать бюджет или добавить».
Консолидация поставщиков сокращает неконтролируемые расходы
Консолидация поставщиков уже происходит в широких масштабах. Опрос ADAPT (откроется в новой вкладке) показал, что 68% технических руководителей планировали консолидировать поставщиков в 2026 году. Здесь токеномика отдает приоритет устранению разрастания числа поставщиков и ограничению мест, где расходы на токены могут оставаться неучтенными. Управлять токенами на одной платформе проще, чем пытаться управлять ими через несколько. Консолидация инструментов в сочетании с маршрутизацией моделей — один из жизнеспособных путей для бизнеса, позволяющий остановить неконтролируемые расходы, связанные с ИИ.
Большинство опрошенных руководителей не выделили полные семизначные бюджеты на ИИ в 2026 году. Около половины (53%) заложили в бюджет от 100 000 до 1 миллиона долларов, а 24% преодолели отметку в 1 миллион долларов.
Бюджеты на ИИ в 2026 году
Бюджет на ИИ
Процент (n=101)
Менее 100 000 $
17%
100 000 $ – 250 000 $
27%
250 000 $ – 1 млн $
26%
1 млн $ – 5 млн $
18%
Более 5 млн $
У нас не было бюджета на ИИ в 2026 году
Небольшие бюджеты легче перерасходовать, но не все будут как Uber, который, как известно, потратил весь свой бюджет на ИИ на 2026 год за четыре месяца (откроется в новой вкладке). Темпы изменений в сфере ИИ также означают, что планирование бюджета происходит при неполной информации о затратах и внедрении.
Тревога по поводу затрат, по-видимому, не замедлила внедрение. Только 8% респондентов проявляют нерешительность в отношении внедрения ИИ. Остальные либо настаивают на максимальном внедрении, выборочно масштабируют решения, либо активно экспериментируют:
Как бы вы описали текущую позицию вашей организации в отношении использования ИИ?
Текущий подход к ИИ
Процент (n=101)
Мы стремимся к широкому внедрению: ожидается использование ИИ везде, где это приносит пользу
43%
Мы масштабируем выборочно: использование ИИ поощряется, но от команд ожидается приоритизация сценариев с высокой окупаемостью (ROI)
32%
Мы находимся в режиме активного экспериментирования: сотрудников поощряют пробовать новые инструменты и сценарии использования
18%
Мы приостановили внедрение новых ИИ-инструментов, пока оцениваем затраты и реальную отдачу от них
Мы активно работаем над сокращением расходов на ИИ: мы попросили команды сократить количество инструментов или консолидировать их
«В корпоративной среде существует страх упустить возможности ИИ», — говорит один из технических директоров крупной организации. «Это провоцирует поведение, которое не соответствует обычным методам контроля затрат и проверки. В конечном итоге это приведет к перезагрузке и более целенаправленному подходу».
Этот раскол отражает более широкую тенденцию в отрасли: широта внедрения ИИ опережает глубину. Опрос предприятий, проведенный WRITER в 2026 году, показал, что 79% компаний по-прежнему сталкиваются с трудностями при внедрении, несмотря на крупные инвестиции (открывается в новой вкладке), а лидеры, которые действительно видят окупаемость, непропорционально чаще являются теми, у кого уже налажены прозрачность затрат и управление — та же динамика, что стоит за цифрой в 7% с подтвержденной окупаемостью от KPMG (открывается в новой вкладке). Стремление к широкому внедрению до устранения этого разрыва — это ставка на то, что скорость окупится быстрее, чем успеет наладиться управление.
«Vibe coding» — практика создания программного обеспечения с помощью промптов на естественном языке вместо написания кода — является одним из наиболее заметных сценариев использования ИИ. На данный момент это не является значительным фактором затрат. Но этот метод опирается на инструменты, расходы на которые скрыты и их легко упустить из виду, если затраты на ИИ начнут расти. 52% респондентов отмечают, что приложения, созданные методом vibe coding, в умеренной или значительной степени влияют на расходы на ИИ.
Как программное обеспечение, созданное с помощью ИИ или методом vibe coding, повлияло на расходы на ИИ в 2026 году?
Вклад в расходы
Процент (n=101)
Это основной фактор: значительная доля наших расходов на ИИ приходится на приложения, созданные методом vibe coding, находящиеся в эксплуатации
14%
Это умеренный фактор: мы видим, что это увеличивает расходы, но не является основным драйвером
39%
Это незначительный фактор: vibe coding используется, но существенно не повлиял на расходы
30%
Мы не используем инструменты vibe coding каким-либо значимым образом
12%
Мы не уверены: у нас нет прозрачности в том, влияют ли приложения, созданные методом vibe coding, на расходы
«SaaSpocalypse» начала 2026 года — распродажа акций компаний-разработчиков ПО на сумму около 1 триллиона долларов, вызванная перспективой замены готовых SaaS-решений инструментами vibe coding — началась, когда показалось, что создание собственного инструмента будет быстрее и дешевле, чем использование инструментов из стека вашего бизнеса. День с подпиской Claude Code Pro выглядит как более дешевая альтернатива долгому процессу закупок и оценки — до тех пор, пока модели не станут дороже или пока разработчики по всей компании не начнут тратить токены на свои собственные уникальные инструменты.
«Как CISO, я бы определенно попытался наложить вето на любые реальные приложения, созданные с помощью ИИ или vibe coding», — говорит один из руководителей предприятия. «Мы не можем позволить себе ошибки с этой точки зрения».
Где приложения, созданные методом vibe coding, становятся дорогими
Несколько факторов могут сделать приложения, созданные методом vibe coding, дороже, чем они кажутся на первый взгляд:
- Модель ценообразования. Базовый тариф, оплата по факту использования или оплата за усилия — часто это некая комбинация. Большинство инструментов vibe coding взимают плату за токены, потребляемые во время сборки, и токены, которые развернутое приложение расходует в процессе эксплуатации — два отдельных счетчика, которые легко перепутать, оценивая инструмент по его базовому тарифу.
- Выбор модели. Команда из 25 человек, использующая Cursor, платит базовую ставку $40 за место в месяц, но агентские сессии могут добавить от $600 до $6000 в месяц в зависимости от модели, согласно данным Vantage (открывается в новой вкладке).
- Хостинг после запуска. The Register (открывается в новой вкладке) задокументировал счета от $30 000–38 000 до $127 000 за использование ИИ на AWS и Google Cloud.
- Безопасность оставлена на усмотрение разработчика. Veracode (открывается в новой вкладке) обнаружила, что 45% кода, созданного ИИ, содержит уязвимости из списка OWASP Top 10; утечки данных из-за инцидентов безопасности, связанных с «теневым ИИ», стоят на $670 000 дороже, чем в среднем при обычном нарушении безопасности, согласно отчету IBM за 2025 год о стоимости утечки данных (открывается в новой вкладке).
Инструменты vibe coding обычно предлагают базовое ценообразование, оплату по факту использования, оплату за усилия или их комбинацию. Это включает токены, обработанные во время сборки, и токены, которые использует ваше приложение. Приложения, созданные методом vibe coding, также возлагают на разработчика ответственность за обеспечение безопасности приложения, либо путем самостоятельного добавления функций управления, либо с помощью сторонних инструментов безопасности и управления.
Лидеры в этом опросе не сокращают использование ИИ, даже несмотря на то, что 43% уже вышли за рамки бюджета. Нависшая угроза роста расходов пока не является достаточной причиной для того, чтобы лидеры сокращали или консолидировали инвестиции в ИИ, даже если окупаемость еще не полностью понятна. Но в отличие от первых трех лет бума ИИ, инвестиции в ИИ начинают сопровождаться условиями, делающими эти расходы управляемыми и безопасными. Лидеры хотят знать, что работает и кто это использует, чтобы осознанно решать, сокращать или расширять использование.
У большинства организаций нет такой прозрачности. Согласно отчету «Состояние управления ИИ в 2026 году», только 5% CIO, CISO и CTO сообщают об уверенности в своей видимости инструментов, созданных ИИ и работающих в промышленной эксплуатации. Этот разрыв приводит к неожиданным счетам и дорогостоящим инцидентам безопасности. Следующим шагом для лидеров станет устранение этого разрыва с помощью правильной инфраструктуры и платформы для инструментов vibe coding.
Этот отчет основан на опросе 101 руководителя высшего звена в области технологий и безопасности, проведенном в партнерстве с Wynter (открывается в новой вкладке) в июле 2026 года. Респонденты — старшие ИТ-руководители: директора по безопасности, менеджеры по кибербезопасности, вице-президенты по ИТ и аналогичные роли с соответствующим уровнем ответственности. 52% респондентов относятся к уровню C-Suite, вице-президентов или директоров.
Компании распределены между крупным бизнесом (1000+ сотрудников, 70%) и средним бизнесом (200–999 сотрудников, 29%). Представленные отрасли включают здравоохранение, SaaS и разработку ПО, финансовые услуги, ИТ-услуги, профессиональные услуги, государственный сектор и производство.
Благодарности
Анализ данных: Дастин Дрис + Wynter
Иллюстрации: Крис Сэндлин
Контент: Кейси Хики, Мэдди Латош, Мэтью Коморовски, Джордан Эдельштейн