Компания потратила весь бюджет на ИИ к апрелю и ввела лимит $1 500 в месяц

Бюджет, составленный в 2025-м и не доживший до лета

Финансовая газета Financial Times сообщила, что компании сворачивают ИИ-расходы: счета превысили любые прогнозы. Самой обсуждаемой деталью в треде HN оказался один сервис заказа такси: компания сформировала бюджет на ИИ на 2026 год, израсходовала его полностью к апрелю и ввела для сотрудников лимит в $1 500 в месяц на персональные ИИ-инструменты.

Цифра выглядит нелепо в ретроспективе по одной причине: бюджет утверждали до того, как появилось последнее поколение агентов для написания кода.

«Именно так, потому что бюджет на 2026 год составлялся в 2025-м. А в 2025-м никто не мог предсказать, насколько хорошими (и прожорливыми по токенам) станут агенты для кода после ноября 2025-го. Я бы удивился, если хоть одна компания, закладывавшая ИИ-бюджет на 2026 год, к этому времени не потратила его целиком.» — Simon Willison, создатель Datasette

Цифры, с которыми борются компании, уже субсидируются

Самый трезвый экономический взгляд прозвучал в начале треда: затраты, опрокидывающие бюджеты, даже не отражают реальной себестоимости.

«Ни одна из ИИ-компаний не работает в прибыль, то есть все они по-прежнему берут существенно меньше того, во что реально обходится услуга. В таком промежуточном состоянии трудно понять, как будет выглядеть стабильное будущее.» — комментатор об экономике убыточных вендоров

Если меtered-цена сейчас ниже себестоимости, то потолок, о который бьются компании, — это льготный вариант. Несколько участников обсуждения предположили, что давление вытолкнет нагрузку в on-prem, где расходы фиксированы, а не считаются по счётчику.

Статистика, которая говорит не то, что кажется

FT сослалась на данные OpenRouter: китайские модели обогнали американские по потреблению токенов. Willison указал на оговорку:

«Это немного сомнительная статистика. OpenRouter отслеживает только своих пользователей. Подавляющее большинство клиентов API у OpenAI и Anthropic обращаются напрямую к их API.» — Simon Willison о том, что агрегатор видит, а что нет

Стимул, породивший перерасход

Несколько участников треда наблюдали формирование этой культуры изнутри. Один описал, как работодатели буквально поощряли сжигание токенов:

«Я знал, что так и закончится, когда увидел, как компании награждают сотрудников в зависимости от количества потреблённых токенов. Наша компания даже собирала статистику и вручала физические награды на выездных встречах.» — инженер, чья компания раздавала призы за расход токенов

Более жёсткая оценка представила весь этот цикл как управленческий провал, заслуживающий дисциплинарного взыскания:

«Руководители уволили людей, чтобы заменить их ИИ, но ИИ оказался дороже и справляется хуже. Если бы я допустил просчёт такого масштаба, поставили бы меня на PIP или нет?» — комментатор об итогах цикла «сокращения — затраты на ИИ»

Не все придерживались пессимистичного взгляда. Инженер, ежедневно использующий языковые модели в работе с кодом, отверг обе крайности: по его словам, инструменты дают очевидный результат, когда ты уже знаешь, что хочешь, и читаешь каждую строку, которую они генерируют. Честный итог: скорость растёт, расходы реальны, а культура перепутала объём токенов с продуктивностью.