Затраты на ИИ-вычисления в ряде компаний превысили расходы на персонал

Долгие годы искусственный интеллект преподносился как главный инструмент снижения затрат — способ усилить сотрудников, одновременно сокращая операционные расходы. Теперь складывается иная реальность: в некоторых компаниях стоимость эксплуатации ИИ-систем превысила расходы на зарплаты сотрудников, перевернув устоявшиеся представления об экономике автоматизации, передает Аxios. 

Согласно публикации, корпоративные ИТ-бюджеты «трещат по швам» по мере того, как расходы на ИИ-инфраструктуру обгоняют фонд оплаты труда в ряде компаний. В материале приводились слова Брайана Катанзаро, вице-президента Nvidia по прикладному глубокому обучению: по его словам, для его команды «стоимость вычислений значительно превышает затраты на сотрудников». Это признание примечательно тем, что исходит от топ-менеджера компании, чьи GPU лежат в основе большинства мировых ИИ-задач.

Uber превысил весь бюджет на ИИ за несколько месяцев

Эта тенденция уже привела к громкому провалу. Технический директор Uber Правин Неппалли Нага сообщил The Information, что компания израсходовала весь бюджет на ИИ на 2026 год уже через несколько месяцев после начала года — из-за стремительного распространения Claude Code от Anthropic среди инженеров компании. «Мне приходится начинать всё заново, потому что бюджет, который я рассчитывал использовать, уже исчерпан», — заявил Нага.

Перерасход произошел не из-за провального проекта — напротив, инструменты оказались слишком эффективными. После того как в декабре 2025 года Uber открыл доступ к Claude Code примерно 5 000 инженеров, к февралю использование почти удвоилось. К марту 84% разработчиков были отнесены к категории пользователей агентного программирования, а около 70% зафиксированного кода было сгенерировано ИИ. Еженедельно вносилось порядка 1 800 изменений в код без непосредственного участия человека. Проблема с затратами обусловлена поштучной тарификацией на основе токенов: расходы резко растут по мере того, как инженеры запускают параллельные агенты и выполняют полный рефакторинг кодовой базы, из-за чего ежемесячные затраты на API достигают от 500 до 2 000 долларов на одного инженера.

Триллионный сдвиг

Общая картина расходов отражает те же тенденции. Согласно последнему квартальному прогнозу Gartner, опубликованному в конце апреля, мировые расходы на ИТ в 2026 году достигнут 6,31 трлн долларов, что на 13,5% больше, чем в предыдущем году. Только расходы на центры обработки данных, по прогнозам, вырастут на 55,8% и приблизятся к 788 млрд долларов — за счёт спроса на вычислительные мощности и высокопроизводительные процессоры для задач искусственного интеллекта.

Вопрос устойчивости

Стремительно растущие расходы вынуждают руководителей компаний задуматься: а оправдано ли массовое внедрение ИИ с финансовой точки зрения? Несмотря на бюджет в 3,4 миллиарда долларов на исследования и разработки, Uber не рассчитал, насколько быстро начнется повсеместное освоение технологии. Катанзаро, чьи собственные команды в Nvidia с трудом добывают достаточно GPU на фоне мирового дефицита, выразил суть проблемы предельно просто: «Мы все ограничены предложением». Для компаний, наперегонки встраиваемых ИИ в свои процессы, неудобная арифметика становится все очевиднее — машины, может, и продуктивны, но дешево это не обходится.