ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ОТЧЕТ
Руководство ИТ-директора по токеномике ИИ
Как видеть, контролировать расходы на токены ИИ и отчитываться по ним в масштабе
ЧТЕНИЕ ЗА 10 МИНУТ
10 сентября 2026 г.
Кратко
- Четыре из пяти долларов расходов на токены ИИ не имеют количественной связи с бизнес-результатами
- 80% руководителей говорят, что ИИ создает ценность, однако менее 20% расходов на токены связаны с результатами
- ИТ-директора сталкиваются с дилеммой: они не могут ни предсказать потребление, ни показать, что оно создает. У них есть счет за токены, который никто не может спрогнозировать, и ценность, которую никто не может доказать
- Новая задача для ИТ-директора: превратить потребление токенов из непредсказуемых расходов в инвестиции, которые генеральные директора могут измерить, а советы директоров — оценить
Специалисты по ИИ последние пару лет занимались обоснованием инвестиций. Теперь им приходится отвечать за экономику: затраты на токены поступают в виде новой и существенной статьи расходов, темпы роста которой опережают возможность их оправдать. Сегодня токеномика волнует совет директоров, поскольку стоимость каждого промпта, инференса и взаимодействия с агентами растет быстрее, чем способность компании доказать создаваемую ими ценность.
Мы опросили 750 высших руководителей по всему миру в 17 странах и провели интервью с 15 технологическими и финансовыми руководителями в компаниях из списка Fortune 500. Менее одного доллара из пяти, потраченных предприятием на токены, можно связать с поддающимся количественной оценке финансовым результатом — созданной выручкой, предотвращенными затратами или производительностью, переведенной в показатель, с которым может работать финансовый отдел.
Проблема проистекает из двух пробелов: компании не могут надежно прогнозировать объем и расходы на токены из квартала в квартал, и они не могут объяснить отдачу после того, как деньги потрачены. Это создает сложную дилемму. Когда затраты непредсказуемы, финансовый отдел колеблется перед одобрением больших бюджетов на ИИ. Когда ценность невидима, советы директоров требуют от генеральных директоров объяснений, те обращаются за контролем к финансовым директорам, а финансовые директора возлагают на ИТ-директоров задачу сделать потребление ИИ предсказуемым, экономически дисциплинированным и доказанно ценным.
Четыре из пяти руководителей говорят, что ИИ приносит измеримые результаты, но менее одного из пяти могут связать ценность с расходами на токены. Большинство с трудом объясняют такие расходы в финансовых терминах, с которыми может работать финансовый директор, которые может оценить генеральный директор и которые может проверить совет директоров.
Что такое токеномика?
The Tokenomics Foundation определяет токеномику ИИ как дисциплину превращения энергии и капитала в возможности ИИ и эффективного потребления этого интеллекта по всей организации для достижения измеримой ценности для бизнеса. Токены — это единицы данных, которые обрабатывают модели ИИ. Каждый промпт, ответ, шаг извлечения данных и взаимодействие с агентами потребляют их. Этот отчет и описанные в нем дисциплины сосредоточены на стоимости и ценности токенов.
Экономический вопрос заключается не в том … сколько [токенов] было потреблено, а в том, что этот токен на самом деле сделал?
Экономический вопрос заключается не в том … сколько [токенов] было потреблено, а в том, что этот токен на самом деле сделал?
Полевой технический директор по ИИ, кибербезопасности и данным, Глобальная компания технологической инфраструктуры
78%
Ожидаемый рост потребления токенов в следующие 24 месяца
1 из 3
организаций исчерпывают свои бюджеты на токены до конца года
Всего 35%
компаний могут рассчитать стоимость на один бизнес-результат даже для своего крупнейшего сценария использования ИИ
Траектория — это проблема
Цифры заставляют трудно игнорировать эту дилемму. Предприятия, участвовавшие в нашем опросе, потратили около 2,5 млрд долларов на токены ИИ в прошлом году. Расходы на токены теперь занимают третье место среди основных факторов затрат на ИИ, уступая инфраструктуре, а также разработке и обслуживанию программного обеспечения.
Траектория — это реальная проблема: компании ожидают, что объем потребления токенов вырастет на 78% в течение следующих 24 месяцев. Даже с учетом прогнозируемого снижения цен на 19%, руководители ожидают, что за тот же период общие расходы на токены приблизятся к 3,6 млрд долларов без учета какой-либо оптимизации. За этой общей суммой скрывается огромный разброс: глобальная технологическая компания тратит более 20 млн долларов ежегодно, европейский страховщик имеет бюджет на инференс ИИ в размере 150-200 млн долларов, а государственный подрядчик имеет общий лимит расходов на ИИ в размере 250 млн долларов.
Сегодня расходы на токены могут оставаться вне поля зрения совета директоров. Но траектория этих затрат вызывает беспокойство. ИТ-директора и их коллеги по финансам могут обнаружить, что операционные расходы превращаются в существенный финансовый риск удивительно быстро.
В наших интервью технический руководитель крупного финансового учреждения США описывает увеличение расходов на токены в 5–10 раз за шесть месяцев. Крупный европейский банк перешел от почти нулевых затрат к €5 млн годовых расходов на токены за 12 месяцев, причем на одну рабочую нагрузку уходило по €200 000 в неделю.
Это реальная проблема … растущая каждую минуту, каждый день … отслеживание [расходов на токены] — это определенно сложная задача, особенно если они распределены между несколькими организациями, несколькими командами.
Это реальная проблема … растущая каждую минуту, каждый день … отслеживание [расходов на токены] — это определенно сложная задача, особенно если они распределены между несколькими организациями, несколькими командами.
Технический директор компании Global Financial Data and Media Company
Падение цен на ИИ не придет на помощь. Девять из десяти руководителей говорят, что более дешевые токены заставят их расширить сценарии использования, а не сократить расходы. На вопрос о том, что бы они сделали, если бы цены упали еще на 25%, только один из двадцати ответил, что сохранил бы сэкономленные средства.
Как руководители отреагируют на падение цен на токены
Счет, который невозможно спрогнозировать, с ценностью, которую невозможно доказать
Предприятия не видят потребления токенов на уровне рабочих нагрузок. Расходы, которые не привязаны к рабочей нагрузке, нельзя предсказать, а ценность, которая не привязана к рабочей нагрузке, нельзя доказать. По сути, у компаний есть счет за ИИ, который никто не может спрогнозировать, и ценность, которую никто не может доказать. Этот разрыв возникает из-за шести «слепых зон», которые незаметно разрушают бюджеты на ИИ.
Непознаваемая стоимость задач
У токенов нет интуитивного эквивалента: стоимость появляется только после выполнения задач.
Передовые модели по умолчанию
Люди выбирают наиболее способную модель, даже когда достаточно более дешевых.
Множитель агентов
Связанные вызовы, расширяющийся контекст и повторяющаяся обработка увеличивают потребление.
Устаревшие бюджеты
Планы составлены до появления основных агентских инструментов и роста использования.
Фрагментированное ценообразование
Множество провайдеров, моделей и структур ценообразования мешают получить консолидированное представление.
Пробелы в подотчетности
Преобладает пассивный учет (showback); ограниченный прямой перевыставческий учет (chargeback) ослабляет контроль над затратами.
Чего это требует от ИТ-директора
Стратегический путь вперед заключается в устранении первопричины с помощью видимости на уровне рабочих нагрузок, ответственности и финансовой подотчетности. Пять дисциплин отличают компании, выходящие вперед. Видимость стоит на первом месте, потому что от нее зависят остальные четыре. И существует один рычаг, который превосходит все остальные — тем не менее, менее 10% компаний используют его.
Сделайте каждую рабочую нагрузку видимой до ее масштабирования
Разверните шлюз ИИ или уровень наблюдаемости, который фиксирует для каждого взаимодействия с ИИ: название рабочей нагрузки, ответственную команду, используемую модель, стоимость токенов и результат. Без этого все остальное является лишь рекомендацией.
ДАННЫЕ
53%
потребления токенов можно отнести к конкретному пользователю или команде.
Заставьте команды платить за то, чем они пользуются
Выставляйте командам-потребителям счета за затраты на их токены. Начните с инженерии и трех-четырех основных функций-потребителей.
Метод Showback делает потребление заметным, но не влечет за собой финансовых последствий. Он повышает осведомленность и меняет поведение только тогда, когда связан с другими стимулами. Метод Chargeback выставляет счета потребляющей команде за то, что она использует. Это сильнейший предиктор оптимизации затрат и распределения ценности в данном исследовании, однако сегодня его использует лишь доля компаний. Его эффективность зависит от наличия сопутствующих возможностей управления.
Механизм прост. Когда команда платит за собственное потребление, руководители задаются вопросом, оправданы ли расходы, а инженеры начинают выбирать модели с учетом затрат.
ДАННЫЕ
Всего 7%
компаний используют модель chargeback для отслеживания затрат на ИИ.
Отправляйте каждую задачу той модели, которая ей действительно нужна
Определите примерно 10% рабочей нагрузки, которой действительно требуются возможности передовых моделей (со сложным рассуждением, синтезом из нескольких источников и генерацией с высокими ставками), а все остальное направляйте на способные модели среднего уровня или модели с открытыми весами. Обеспечьте соблюдение этой маршрутизации на уровне шлюза, а не в качестве рекомендаций, отданных на усмотрение каждого разработчика.
ДАННЫЕ
90%
Доля из более чем 9 000 задач, которые, согласно нашему исследованию, не требуют возможностей передовых моделей — для них достаточно способной модели среднего уровня.
Требуйте обоснования ценности до того, как рабочая нагрузка попадет в продакшн
Определите три вещи, прежде чем направлять капитал на любую новую рабочую нагрузку ИИ: во сколько процесс обходится сегодня в деньгах или времени; какой именно финансовый результат улучшит ИИ; и как этот результат будет измеряться в долларах. Затем удерживайте рубеж.
Это не должно быть сложным. Но это должно существовать до осуществления расходов, а не во время попыток оправдать их задним числом.
То, что считается ценностью, варьируется в зависимости от функции: процент отклоненных запросов в клиентских операциях, время цикла в разработке ПО, часы на транзакцию при обработке бэк-офиса. Определение меняется. Требование — нет.
ДАННЫЕ
<20%
расходов на токены могут быть соотнесены с количественно измеримым финансовым результатом.
Формируйте навыки работы с ИИ по всей организации
Большинство ошибок маршрутизации происходят из-за того, что людям не хватает четких рекомендаций, а не здравого смысла. Разработчики и сотрудники выбирают наиболее способную модель, потому что не видят разницы в стоимости и часто не имеют простого правила относительно того, когда менее дорогой модели достаточно.
Сделайте видимость затрат доступной для тех, кто этого хочет. Установите настройки по умолчанию так, чтобы правильный выбор был одновременно простым выбором, и оставьте человеческий суд для случаев, когда это действительно важно.
ДАННЫЕ
54%
запросов к ИИ направляются не по адресу и отправляются на более способную и дорогую модель, чем задача фактически требует.
Дисциплина — это фактор дифференциации
Лидерство в сфере ИИ сводится к контролю и управленческой дисциплине. Компании-победители управляют каждым токеном до того, как он становится затратами, требующими оправдания, а затем связывают его с обоснованием ценности, которое могут объяснить.
Ничто из этого не является задачей исключительно ИТ-директора (CIO). Это требует от финансового директора (CFO) сделать измеримую ценность условием инвестиций в ИИ, от директора по персоналу (CHRO) — заложить осознание затрат в ожидания от рабочей силы, а от бизнес-лидеров — назначить для каждой рабочей нагрузки ответственного владельца с первого дня.
Вопросы уже передаются по цепочке: от совета директоров к генеральному директору (CEO), от генерального директора к финансовому директору, от финансового директора к ИТ-директору. ИТ-директоры, которые сейчас обеспечивают видимость рабочей нагрузки, финансовую ответственность и дисциплину маршрутизации, получат ответ и уверенность в том, чтобы масштабировать ИИ на основе фактов, а не надежд.
Об этом исследовании
В рамках этого исследования были опрошены 750 высших руководителей из предприятий с годовой выручкой более 1 млрд долларов в 17 странах, а также проведены 15 глубоких интервью с лидерами в области технологий и финансов из списка Fortune 500 в период с июня по июль 2026 года.
Аджой Менон
Руководитель направления партнеров по цифровому переосмыслению базовых технологий
Лань Гуань
Директор по искусственному интеллекту и данным; руководитель направления переосмысления ИИ и данных
Джеймс Берроуз
Руководитель отдела технологической стратегии и трансформации
Сурья Мукерджи
Главный директор — Accenture Research
