გლობალური ტექნოლოგიური ინდუსტრია ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების ხარჯების მოზღვავებას ვეღარ უმკლავდება. კომპანიები, რომლებიც ერთი წლის წინ AI-ის დანერგვას ნებისმიერ ფასად ცდილობდნენ, დღეს ბიუჯეტის დეფიციტის წინაშე აღმოჩნდნენ. Uber-მა 2026 წლისთვის გათვლილი კოდირების ბიუჯეტი ჯერ კიდევ აპრილში სრულად ამოწურა, Microsoft-მა კი დეველოპერებს Claude Code-ის ლიცენზიები შეუზღუდა.

ხარჯები, რომლებიც კონტროლს არ ექვემდებარება

პრობლემა ტოკენების მოხმარების მასშტაბშია. მიუხედავად იმისა, რომ ტოკენების ერთეულის ფასი შემცირდა, ავტონომიური აგენტებისა და AI-ზე დაფუძნებული ხელსაწყოების სიმრავლემ მოხმარება რეკორდულ ნიშნულამდე აიყვანა. ერთ-ერთმა კომპანიამ, რომელმაც usage-ლიმიტების დაწესება დაივიწყა, Anthropic-ისგან 500 მილიონი დოლარის ანგარიში მიიღო.

OpenAI-ის საწარმოო მიმართულების ხელმძღვანელი, ალექსანდრე ემბირიკოსი აღნიშნავს, რომ კლიენტებთან საუბრის ტონი რადიკალურად შეიცვალა. თუ ადრე მთავარი კითხვა იყო „რა შეუძლია მოდელს?“, დღეს ეს კითხვა ჩაანაცვლა მოთხოვნამ: „როგორ ვაკონტროლოთ ხარჯები და რა აუდიტორული ინსტრუმენტები გვაქვს?“

პროდუქტიულობის მითი

კვლევები აჩვენებს, რომ AI-ის ინტენსიური მომხმარებელი დეველოპერები ორჯერ უფრო პროდუქტიულები არიან, თუმცა ისინი 10-ჯერ მეტ ტოკენს ხარჯავენ. Jellyfish-ის მონაცემებით, დეველოპერების მიერ ტოკენების მოხმარება ბოლო ცხრა თვეში თითქმის 19-ჯერ გაიზარდა. კომპანიებს კი დღემდე არ გააჩნიათ მექანიზმი, რათა გაზომონ, ნამდვილად მოაქვს თუ არა ამ ხარჯს შესაბამისი ბიზნეს-შედეგი.

„ეს ნარკოტიკულ დამოკიდებულებას ჰგავს. თავიდან გაძლევენ უფლებას, გამოსცადო, გეჩვევა და შემდეგ უკვე ვეღარ წყვეტ მის გამოყენებას“, — აცხადებს Priceline-ის IT ფინანსების დირექტორი კრის რიდი.

ახალი სტანდარტებისკენ

ამ კრიზისის საპასუხოდ, Linux Foundation-მა „Tokenomics Foundation“-ის შექმნა დააანონსა. მიზანი AI-ის ხარჯების მართვისთვის ისეთივე სტანდარტების დაწესებაა, როგორიც ღრუბლოვანი სერვისების შემთხვევაში (FinOps) მოხდა. ორგანიზაცია გეგმავს შექმნას მეტრიკები, როგორიცაა „ინტელექტის ფასი“ ან „ტოკენები ვატზე“, რათა კომპანიებმა შეძლონ ხარჯების ეფექტურად შედარება.

ბაზარზე უკვე გამოჩნდნენ კომპანიები, რომლებიც AI-ის ხარჯების ოპტიმიზაციას, მონიტორინგსა და მოდელების ავტომატურ გადამისამართებას სთავაზობენ. თუმცა, როგორც ექსპერტები აცხადებენ, ინდუსტრიას ჯერ კიდევ არ აქვს საერთო ენა და ერთიანი სტანდარტები, რაც ამ ფინანსურ ქაოსს დაარეგულირებს. Goldman Sachs-ის პროგნოზით, 2030 წლისთვის გლობალური ტოკენების მოხმარება 24-ჯერ გაიზრდება, რაც ამ პრობლემის გადაჭრას კრიტიკულად მნიშვნელოვანს ხდის.