Эксперты: рост затрат на ИИ к 2028 году в 5 раз. Надежных дешевых решений никто не обещал

Эксперты предупреждают: мечты о дешевом и вездесущем искусственном интеллекте (ИИ) в ближайшие годы останутся мечтами. Согласно прогнозам аналитиков компании Gartner, расходы на внедрение ИИ-решений к 2028 году могут вырасти в пять раз. Причина — массовое увлечение сложными «агентными» моделями вместо простых чат-ботов.

В последнее время всё больше компаний внедряют так называемые агентные (agentic) ИИ — это не просто болтливые чат-боты, а системы, которые мыслят, рассуждают и даже оспаривают свои собственные выводы. Однако с ростом сложности резко растут и затраты: специалисты отмечают, что даже несмотря на снижение стоимости вычислений (т.н. токенов для работы ИИ), потребности модных многозадачных решений съедают всю экономию.

Исследование Gartner указывает на противоречие, которое назвало «Парадокс вывода» (Inference Paradox): улучшение экономичности базовых операций ИИ приводит к тому, что бизнес увеличивает масштаб использования гораздо более сложных моделей. В результате совокупные издержки растут намного быстрее, чем падает цена одной единичной операции.

В докладе отмечается три главные тенденции влияющие на расходы:

• Стоимость базовых ИИ-моделей действительно снижается, но...
• Эти возможности провоцируют разработчиков на создание более умных, сложных приложений.
• Агентные рабочие процессы используют намного больше токенов, чем привычные чат-боты.

По словам старшего аналитика Gartner Уилла Соммера, чат-бот — это балаболка для простых ответов, а агентный ИИ вынужден непрерывно рассуждать, торговаться (да, с самим собой) и анализировать ситуацию. Такой подход увеличивает расходы минимум в пять раз, причём чем сложнее задачи доверяют ИИ, тем опаснее становится чек.

Хотя компании массово бросаются внедрять агентные ИИ, полного понимания финансовых последствий пока мало. Ослепительно эффективные токен-алгоритмы не спасут от растущих счетов и не превратят каждую фирму в IT-единорога. Возможны варианты — например, объединение ресурсов при разработке таких систем — однако тренд на увеличение расходов очевиден.

В результате следующая версия любого современного ИИ будет требовать еще больше ресурсов, и ещё больших денег. "Универсального дешёвого рецепта для всех не существует — рынок ждут уникальные запутанные экосистемы моделей и растущий ценник", заключают авторы доклада.

Вывод: слепая вера в магию ИИ для экономии затрат может обернуться обратным эффектом. Пришло время дважды подумать, прежде чем запускать новую волшебную стратегию на основе агентных ИИ.