Экономика нейросетей столкнулась с неожиданным препятствием: стоимость токенов. Технический директор Uber уже потратил весь годовой бюджет на ИИ.
Компании по всему миру, соревнующиеся во внедрении искусственного интеллекта, столкнулись с отрезвляющей реальностью: содержание ИИ-систем в производственной среде оказалось сопоставимо по стоимости с фондом оплаты труда квалифицированных специалистов, а в некоторых случаях — и значительно дороже. Громким сигналом стала ситуация в компании Uber.
Как сообщают профильные издания, технический директор Uber полностью израсходовал годовой бюджет, выделенный на развитие ИИ-проектов, уже к апрелю 2026 года. Основной причиной досрочного исчерпания средств стала высокая стоимость токенов — цифровых единиц, используемых для работы больших языковых моделей. Значительная часть средств ушла на оплату инструмента Claude Code от компании Anthropic, который Uber активно применяет для задач программирования, а также на инфраструктурные затраты, связанные с развёртыванием моделей в собственных дата-центрах.
Ситуация в Uber — не единичный случай. Вице-президент компании Nvidia Брайан Катанзаро в недавнем интервью признал, что расходы его подразделения на вычислительные ресурсы для ИИ уже превышают затраты на оплату труда команды разработчиков. По данным аналитиков, глобальные расходы на информационные технологии в 2026 году достигнут 6,31 триллиона долларов, что на 13,5% превышает показатели предыдущего года, причём львиная доля этого роста приходится именно на инфраструктуру для нейросетей.
Эти цифры разрушают один из ключевых мифов, сопровождавших «революцию ИИ», — представление о том, что внедрение нейросетей автоматически ведёт к радикальному сокращению издержек. На практике оказывается, что экономия на зарплатах сотрудников может быть полностью нивелирована расходами на облачные вычисления и оплату лицензионных токенов.
Акционеры технологических компаний уже реагируют на происходящее. В ходе недавних квартальных отчётов инвесторы всё чаще задают руководству один и тот же вопрос: «Когда именно вложения в ИИ начнут приносить ощутимую прибыль, а не просто поглощать бюджеты?» Пока внятного ответа нет, и это создаёт напряжённость на рынке.
Для российского рынка эта тенденция также актуальна, хотя и с определённой спецификой. Развитие отечественных языковых моделей и вычислительных платформ, включая проекты Сбера и Яндекса, требует сопоставимых инвестиций. При этом российские разработчики находятся в несколько иной ситуации — с учётом необходимости импортозамещения вычислительных мощностей. Это делает экономику ИИ-проектов в России одновременно и более сложной, и более стратегически важной.
Правовой аспект ситуации также заслуживает внимания. В соответствии с находящимся на рассмотрении в Государственной Думе законопроектом «Об основах государственного регулирования сфер применения технологий искусственного интеллекта в России», компании будут обязаны информировать пользователей о факте применения ИИ при продаже товаров и оказании услуг, а также нести ответственность за возможный вред. Это создаёт дополнительный слой издержек, который участникам рынка необходимо учитывать в своих финансовых моделях.
