Почему компании пересматривают отношение к ИИ: как счета за токены отрезвили бизнес

Стоимость ИИ вышла из тени: почти половина компаний (49%) уже сократили развёртывание ИИ-агентов, потому что затраты перевесили выгоду. Это данные свежего отчёта KPMG Global AI Pulse за второй квартал 2026 года. Опрос охватил 2145 руководителей высшего звена в 20 странах, и главный вывод отрезвляющий: бизнес массово столкнулся с тем, что реальная стоимость ИИ и рост цен на токены оказались куда выше, чем обещали красивые презентации.

Метафора из подкаста The Register «Kettle» в выпуске от 13 июля 2026 года звучит грубо, но точно: индустрия ИИ вела себя как дилер, который раздавал бесплатные сэмплы, подсадил клиента, а потом резко поднял цены. Эпоха безлимитных подписок закончилась. Начался счёт по факту потребления, и финансовые директора впервые увидели настоящий ценник.

Что случилось: конец бесплатных сэмплов

За последние месяцы Anthropic, OpenAI и GitHub перевели часть сервисов с фиксированной подписки на оплату по потреблению, так называемый per-token billing. Пока вы платили фиксированную сумму в месяц, вопрос «сколько это стоит» никого не волновал. Как только счёт стал зависеть от каждого запроса, экономика токенов и общая стоимость ИИ стали видимыми.

Как выросли цены на токены в GitHub Copilot

Самый наглядный пример дал GitHub Copilot. С 1 июня 2026 года сервис перешёл на оплату по потреблению и поднял множители моделей. Цифры говорят сами за себя:

Хитрость токенизаторов

Отдельная хитрость с токенизаторами. Токенизатор Anthropic Opus 4.7 может выдавать до 35% больше токенов на тот же входной текст при неизменной цене за токен. Вы отправляете тот же запрос, по тому же прайсу, а счёт растёт. Потому что модель считает ваш текст «дороже».

Почему цифры пугают финансистов

Отчёт KPMG вскрыл главную проблему: компании не понимают, за что платят. 42% руководителей сообщают лишь о частичной видимости расходов на ИИ. Треть (33%) называют слабое понимание структуры затрат, включая сам принцип токенного ценообразования, серьёзным вызовом. А 29% с трудом понимают операционные расходы по мере масштабирования корпоративного ИИ.

При этом ИИ остаётся приоритетом инвестиций для 79% лидеров (рост с 74% в первом квартале), а средние расходы держатся на уровне 188 миллионов долларов. Никто не бежит с корабля. Но появилась дисциплина: те, у кого настроена хорошая видимость затрат, в пять раз чаще фиксируют устойчивую отдачу от вложений (15% против 3%).

Анатомия «bill shock»: Uber, Meta, Salesforce

Реальные кейсы бьют сильнее статистики. Технический директор Uber подтвердил, что компания израсходовала весь годовой бюджет на ИИ за четыре месяца. Причина в росте использования Claude Code среди инженеров с 32% до 84%: при штате в 5000 человек месячные расходы на API на одного инженера доходили от 500 до 2000 долларов. Компания, по его словам, «вернулась к чертёжной доске».

Операционный директор Uber Эндрю Макдональд признал показательную вещь: несмотря на то что 95% инженеров пользуются ИИ ежемесячно, он не может провести линию между тратами на токены и заметными улучшениями продукта. Дословно, «этой связи пока нет».

Дальше по списку. Meta заявила о лимитах на использование ИИ после «экспоненциального» роста затрат и убрала неформальную таблицу лидеров по потреблению токенов. Microsoft отменила подписки Claude Code сотрудникам ряда ключевых подразделений. Walmart ввёл месячные лимиты. CEO Salesforce Марк Бениофф заявил, что счёт от Anthropic составит около 300 миллионов долларов в этом году, и посетовал на отсутствие «умного роутера», который направлял бы запросы в подходящую по цене модель.

Отдельный анекдот эпохи: Anthropic на неделе закрыла раунд Series H на 65 миллиардов долларов при оценке в 965 миллиардов, и ровно тогда один из её корпоративных клиентов случайно потратил 500 миллионов за месяц, просто не установив лимиты.

Проблема ROI: 18 центов на доллар

Самое неприятное число дала аналитическая платформа Entelligence.AI, изучив 2444 предприятия. На каждый доллар, вложенный в токены, лишь 18 центов создают реальную ценность для пользователя. Остальное распределяется так: 44 цента уходят на исправление багов, которые внёс сам ИИ, 27 на переделку, 11 на трение при код-ревью.

Общие расходы на ИИ-модели, по прогнозу Gartner, примерно удвоятся: с 15,5 миллиарда долларов в 2025 году до 32,6 миллиарда в 2026. Рынок растёт, но всё больше денег утекает не в результат, а в устранение проблем, созданных самим инструментом.

От «tokenmaxxing» к «tokenminning»

В 2025-2026 годах в бигтехе распространился «tokenmaxxing», своего рода продуктивный вирус, когда инженеров оценивают по объёму потреблённого ИИ. Больше токенов, больше вывода, больше compute. Это версия 2026 года того самого ранжирования разработчиков по количеству написанных строк кода, которое давно считается вредным.

Некоторые компании даже пытались геймифицировать процесс через стимулы и таблицы лидеров. KPMG прямо предупреждает: такой подход рискует «поощрять активность вместо результата».

Ответ рынка идёт в обратную сторону, «tokenminning»: подчинение хайпа обычной дисциплине анализа затрат и выгод. Идея простая. Выиграют те, кто использует правильную модель для правильной задачи по правильной цене. Кейс AT&T показывает, что компании могут экономить до 90%, применяя менее мощные модели для большинства рутинных задач.

Как снизить стоимость ИИ: дешёвые и открытые модели

CEO стартапа Lindy Фло Кривелло перевёл 100% трафика с моделей Claude на DeepSeek и увидел, как «кривая затрат обрушилась вниз». Экономия в миллионы долларов. Для его бизнеса это, по его словам, «вопрос выживания».

Здесь набирает популярность техника «advisor model»: дешёвая открытая модель обрабатывает основную массу работы по умолчанию, а при сложной задаче обращается за помощью к более мощной frontier-модели OpenAI или Anthropic. Логика та же, что у «умного роутера», о котором мечтал Бениофф: не платить премиальный тариф там, где хватает базового.

Для тех, кто хочет полностью контролировать счётчик, есть радикальный путь: самостоятельный хостинг открытых моделей на арендованном сервере. Так вы перестаёте зависеть от чужого прайс-листа и его внезапных пересмотров. Арендовать VPS под свои задачи можно в Sigma, это способ владеть инфраструктурой, а не арендовать доступ к ней помесячно.

Что это значит для рынка перед IPO

OpenAI и Anthropic были главными бенефициарами ментальности «тратить любой ценой», которая подтолкнула их оценки к триллиону долларов. Теперь, готовясь к выходу на биржу, оба столкнулись с тем, что бизнес больше не готов платить без ясной картины возврата инвестиций. Ценовая война и переток клиентов к дешёвым моделям вроде DeepSeek напрямую угрожают этим оценкам.

Главный вопрос выпуска The Register не в том, лопнет ли на этом «пузырь». Похоже, речь об отрезвлении: ИИ никуда не денется, но эпоха, когда его подключали, не глядя на счётчик, закончилась.

Частые вопросы

Что такое токены и почему за них платят? Токен, это фрагмент текста (примерно 3-4 символа или часть слова), которым нейросеть измеряет объём обработанных данных. Оплата по токенам означает, что вы платите за каждый запрос и ответ пропорционально их длине, а не фиксированную подписку.

Почему счёт может расти, если я ничего не менял? Из-за токенизаторов. Новые версии моделей могут считать тот же текст в большем количестве токенов, до 35% в случае Anthropic Opus 4.7. Плюс провайдеры поднимают множители моделей, как это сделал GitHub Copilot с 1 июня 2026.

Как бизнесу снизить расходы на ИИ? Настроить видимость затрат, ввести лимиты, направлять простые задачи в дешёвые или открытые модели и оставлять дорогие frontier-модели только для сложных случаев. По данным KPMG, компании с хорошей видимостью затрат впятеро чаще получают устойчивую отдачу.

Источники

The Register, подкаст «Kettle» о росте стоимости ИИ и отчёте KPMG