Anthropic тратит на вычисления в 2,3 раза больше, чем на зарплаты — около $2 млн на сотрудника в год
Почему она может столько жечь: Томаш Тунгуз прикидывает, что Anthropic приносит около $14 млн выручки на сотрудника, и при такой скорости счёт за вычисления, превышающий зарплаты, выглядит почти разумным.
За пределами передовых лабораторий картина переворачивается: топ-1% софтверных компаний тратят $89 тыс. на инженера в год на ИИ, около 40% полной стоимости сеньора в $224 тыс. Медианная компания тратит $137.
Один читатель переворачивает это: при 40% стоимости инженера и почти нуле для многих сценариев это дёшево, а не дорого.
$10 млрд на вычисления против зарплат в $500 тыс.
Томаш Тунгуз доказывает, что экономика передового ИИ перевёрнута. Anthropic вливает порядка $10 млрд в год в инференс и обучение при примерно 5 000 сотрудников, а полная компенсация превышает $500 тыс. на человека. Поделите одно на другое — и главной статьёй расходов становятся вычисления, а не люди. OpenAI показывает выручную сторону той же монеты, принося около $6,5 млн выручки на сотрудника.
Три сценария, как может сложиться 2029-й
К 2029 году Тунгуз моделирует три пути для трат на ИИ на инженера. Пессимистичный приходит к $106 тыс., примерно 41% полной зарплаты. Базовый достигает $363 тыс., около 140%. Оптимистичный бьёт в $596 тыс., порядка 230%, опираясь на агентные процессы и прогноз Goldman Sachs о росте потребления токенов в 24 раза к 2030 году.
«Это не дороже, это 40% от стоимости»
Один читатель просто перечитал цифры самой статьи и перевернул заголовок:
«Так это не дороже инженера, это 40% от его стоимости, и для многих корпоративных сценариев затраты практически ничтожны. Даже здесь, в Европе, где разработчики намного дешевле, чем в США, всё равно есть смысл платить за корпоративные подписки на LLM.»
— читатель, перечитывающий цифры самой статьи
Методология тоже попала под огонь. Одно возражение:
«Нельзя включать обучение, которое ведут компании-разработчики LLM, в сравнение с компаниями, которые просто используют ту же LLM. Яблоки и картошка.»
— комментатор о методе сравнения
Возражение последовало быстро:
«OpenAI и Anthropic — не благотворительные организации, так что любые их затраты на обучение переложат на компании, которые используют модели. Так что включать их однозначно нужно.»
— ответ в защиту учёта затрат на обучение
Самое большое слепое пятно прогноза, доказывал один комментатор, лежит на стороне предложения:
«Модели с открытыми весами полностью разнесут эти прогнозы. Нужно чуть больше усилий… но того же можно добиться за 1/10 стоимости.»
— комментатор о стороне предложения с открытыми весами
Если открытые веса дадут эту математику в одну десятую стоимости в масштабе, каждая из линий Тунгуза на 2029 год пойдёт вниз.
Получайте такие разборы каждый день
Главные истории Hacker News — на email, в Telegram или RSS.
Cloudflare поставила кэш перед Workers — и тихо начала тарифицировать бесплатные запросы
6 июля 2026 года Cloudflare выпустила Workers Cache — региональный многоуровневый слой кэширования, который стоит прямо перед точкой входа воркера.