În special, directorii executivi ai Microsoft, Uber și Nvidia au început să discute public problema rentabilității implementării în masă a IA. Mesajul lor principal: costurile IA s-au dovedit a fi mai mari decât se așteptau, în timp ce rentabilitatea este mai mică decât se prevăzuse.
Dezbaterea cu privire la costul real al IA la nivel de întreprindere s-a intensificat după o serie de publicații în presa americană de tehnologie și în presa de afaceri. Accentul se pune pe creșterea dramatică a costurilor de calcul, a cererilor API și a infrastructurii pentru AI generativă.
În special, The Verge a raportat că Microsoft intenționează să reducă utilizarea Claude Code – instrumentul de programare AI al Anthropic – și să mute unii angajați la propriul CLI GitHub Copilot. Potrivit publicației, decizia este legată nu numai de unificarea instrumentelor interne, ci și de costul ridicat al utilizării Claude Code.
Uber s-a confruntat, de asemenea, cu o problemă similară. Până în aprilie, la patru luni din anul calendaristic, Uber și-a epuizat întregul buget pentru inteligență artificială pentru 2026, după cum scrie Forbes.
Codul Claude al Anthropic s-a răspândit la aproximativ 5.000 de ingineri mai repede decât au anticipat modelele financiare ale companiei, potrivit publicației. Cheltuielile totale de cercetare și dezvoltare ale Uber vor ajunge la 3,4 miliarde de dolari în 2025, în creștere cu 9% față de anul precedent.
Anthropic își schimbă modelul de plată
Afirmațiile privind cheltuielile excesive pentru instrumentele de inteligență artificială vin pe fondul schimbărilor structurale la Anthropic, care au alimentat frustrarea utilizatorilor.
La 13 mai, compania a anunțat că abonații Claude plătiți se vor confrunta în curând cu o factură lunară separată pentru instrumentele de agent și soluțiile terților, plătită la tariful API (Application Programming Interface) integral. Noul model de plată va intra în vigoare începând cu 15 iunie.
Împreună, aceste două evoluții descriu aceeași problemă. Tarifele simbolice bazate pe consum nu funcționează la fel de bine ca modelele pe care directorii financiari responsabili de software știu să le modeleze.
În acest context, decalajul dintre ceea ce consumă inginerii și ceea ce așteaptă echipele financiare nu mai este ipotetic.
Acest lucru a fost confirmat indirect de președintele Uber, Andrew McDonald, care a recunoscut într-un interviu acordat The Verge că societatea încă se luptă să lege direct creșterea cheltuielilor cu inteligența artificială de o creștere proporțională a funcțiilor și produselor utile pentru utilizatori.
Nvidia a recunoscut, de asemenea, problema costurilor de calcul
Declarația lui Brian Catazaro, vicepreședinte al Nvidia pentru învățarea profundă aplicată, a provocat o rezonanță suplimentară. După cum relatează Axios, executivul de top a declarat că, pentru echipa sa, „costul de calcul depășește cu mult costul angajaților”.
Această evaluare a fost una dintre primele recunoașteri publice din partea unui reprezentant al industriei AI în sine că modelul actual de utilizare a AI generative ar putea fi semnificativ mai costisitor decât munca tradițională.
În contextul creșterii costurilor, analiștii dezbat din ce în ce mai mult dacă AI-ul la nivel de întreprindere reduce de fapt costurile sau doar le redistribuie către infrastructura cloud, GPU-uri și servicii API.
De la entuziasm la eficiență economică
Situația arată că piața AI generativă intră într-o nouă fază – de la perioada entuziasmului în masă la etapa de evaluare a eficienței economice.
Pentru investitori și sectorul corporatist, acest lucru înseamnă o atenție sporită acordată rentabilității investițiilor în proiectele de inteligență artificială, costurilor simbolice, costurilor centrelor de date și eficienței infrastructurii de inteligență artificială.
Acest lucru este relevant în special pentru companiile care au început să implementeze IA „la scară industrială” în dezvoltarea de software, analiză, asistență pentru clienți și procese de afaceri interne.
În același timp, majoritatea experților nu vorbesc despre eșecul IA ca tehnologie. Mai degrabă, ei vorbesc despre o revizuire a așteptărilor: companiile încearcă să înțeleagă care scenarii de aplicare a IA oferă cu adevărat un efect economic durabil și care dintre acestea duc până acum doar la o creștere a costurilor de operare.
