💵 Большинство компаний тратят на ИИ вслепую — KPMG

Только 26% компаний имеют полную прозрачность своих расходов на искусственный интеллект. Об этом свидетельствует опрос KPMG, о котором сообщает Wall Street Journal. Половина респондентов имеют ограниченный контроль над затратами, а 22% не видят их вовсе — или узнают о тратах только после получения счета.

Переход на токенную модель оплаты AI-сервисов ставит финансовые отделы в сложное положение. «Это новый ресурс, которым нужно управлять, и мы наблюдаем экспоненциальный рост», — заявил Стив Чейз, глава глобального направления AI в KPMG. Компания уже работает с несколькими клиентами, которые исчерпали годовые бюджеты на токены и облачные сервисы за несколько месяцев. Один из клиентов зафиксировал шестикратный скачок потребления токенов.

Аналитики проводят параллели с облачным бумом времен пандемии, когда компании вкладывали огромные средства в облачную инфраструктуру, а затем резко сокращали расходы. Гил Лурия из D.A. Davidson прогнозирует, что проблема затронет многие компании уже в этом году: «Многие финансовые директора увидят счета от Anthropic и испытают шок».

#AI #Funding #Agents #KPMG #Corporations #Tokens

🥇 Токены становятся бизнес-метрикой: Frontier Radar #3 об экономике агентного ИИ

Новый выпуск Frontier Radar от The Decoder анализирует, как агентный ИИ меняет модели ценообразования: от фиксированных подписок к оплате за токены. GitHub Copilot с июня 2026 переходит на «GitHub AI Credits» — токены, привязанные к реальному потреблению модели. Anthropic также разделяет обычный чат и агентные сценарии: Claude Code и Managed Agents потребляют контексты до миллиона токенов, что делает плоские тарифы невыгодными.

Сравнение цен на токены вводит в заблуждение. GPT-5.5 стоит $30 за миллион выходных токенов, DeepSeek V4 Pro — 87 центов. Но дешёвая модель может оказаться дороже, если требует больше попыток и доработок. Анализ OpenRouter показал, что GPT-5.5 в реальном использовании на 49–92% дороже предшественника. Google Gemini 3.5 Flash подорожал втрое по токену и требует больше шагов, что в итоге делает его дороже флагманского Gemini 3.1 Pro.

Рынок токенов расслаивается: быстрые токены для кодинга, дешёвые — для массовых приложений, специализированные — для безопасности. Дженсен Хуанг (Nvidia) отмечает, что провайдеры продают не вычислительные мощности, а разные инференс-сервисы, и цена всё меньше привязана к себестоимости.

#Business #Ai #Price #Tokens #Anthropic #Agents

💵Компании тратят $7 500 на сотрудника в месяц на ИИ

Согласно отчёту Ramp AI Index, компании, наиболее активно внедряющие искусственный интеллект, тратят около $7 500 в месяц на одного сотрудника на ИИ-инструменты и вычислительные мощности. Эта сумма пока не превышает зарплату инженера, но тренд очевиден: расходы на AI стремительно растут.

Недавно топ-менеджер Nvidia заявил, что стоимость вычислений уже превышает зарплаты его сотрудников. А CEO стартапа Mercor сообщил, что компания тратит больше на токены для внутренних AI-агентов, чем на фонд оплаты труда. Предприятия буквально «сжигают» бюджеты на токены, пытаясь масштабировать использование больших языковых моделей и автоматизировать рабочий процесс.

Эксперты отмечают, что такая динамика ставит перед бизнесом новый вопрос: не приведёт ли тотальное внедрение AI к тому, что затраты на «цифровых сотрудников» превысят расходы на живых людей? Пока это скорее исключение, но индекс Ramp показывает, что разрыв сокращается.

#Business #AI #Price #Economy #Tokens #Salary

🤩 Расход токенов «безумный»: бизнес проверяет ставку на ИИ на прочность

Компании, активно внедряющие ИИ-ассистентов вроде Claude, сталкиваются с неожиданной проблемой: расход токенов оказался «довольно безумным» и ставит под вопрос окупаемость инвестиций. Как пишет Wired, провайдер облачных коммуникаций 8x8 подсчитал, что каждый запрос к кодовой базе через Claude обходится примерно в $0,10–0,15, а при тысячах ежедневных обращений затраты быстро выходят из-под контроля.

Проблема усугубляется тем, что разработчики часто отправляют в контекст целые файлы или репозитории, не оптимизируя промпты. В 8x8 заметили, что стоимость одного сеанса работы с ИИ-агентом может достигать нескольких долларов — и это при том, что модель генерирует ответы, которые затем всё равно проверяет человек. CFO компании назвал текущий уровень расходов «безумным» и призвал команды внедрять лимиты и аудит использования.

Для бизнеса это сигнал: голый запуск ИИ без контроля за токенами ведёт к перерасходу бюджета. Эксперты рекомендуют внедрять системы мониторинга, ограничивать длину контекста и использовать более дешёвые модели для рутинных задач. Иначе «ставка на ИИ» рискует превратиться в финансовую дыру.

#AI #Tokens #Claude #Business #Optimisation

↗️ Интересная статистика AI-кодинга от Cursor

Cursor опубликовал отчёт на основе двух лет агрегированных данных использования — и результаты оказались неожиданными. Медианный разработчик генерирует около 700 строк кода в неделю, тогда как топ-10% пользователей — до 9 000 строк. А топ-1% создаёт 30–40 тысяч строк в неделю, что эквивалентно работе примерно 45 «средних» разработчиков.

Главный вывод: 90% токенов Cursor — это входные токены (чтение кодовой базы и документации). Выходные токены (генерация кода) составляют лишь 10%. Это соответствует классическому наблюдению «10:1 чтение кода против написания», которое ещё в 2008 году сформулировал Роберт Мартин. Без кэширования контекста затраты на токены были бы в 10 раз выше — Cursor использует кэш для 90% операций чтения.

Отдельно отмечено, что Opus 4.7 от Anthropic — самая дорогая модель: почти в 10 раз дороже собственной модели Cursor Composer 2.5. При этом более дорогие модели показывают более высокий процент принятия сгенерированного кода. Для компаний среднего и крупного размера экономия на менее дорогих моделях может быть критичной.

#Ai #Cursor #Coding #Development #Stats #Tokens

🔽 Gemini 3.6 Flash нацелен на снижение стоимости токенов для корпоративных агентов

Google представила новую модель Gemini 3.6 Flash, оптимизированную для работы корпоративных AI-агентов. Главная особенность — снижение стоимости токенов, что делает модель экономически выгодной для массового развертывания агентов в бизнес-процессах.

Gemini 3.6 Flash предлагает улучшенное соотношение цены и производительности: при сохранении высокой скорости инференса и качества ответов, затраты на токены для входа и выхода значительно снижены по сравнению с предыдущими версиями. Модель поддерживает контекст до 1 миллиона токенов, что позволяет обрабатывать большие объемы корпоративных данных, включая длинные документы, логи и кодовые базы.

Для разработчиков это означает возможность создавать более сложные многошаговые агенты, которые могут выполнять цепочки задач без превышения бюджета на API. Gemini 3.6 Flash уже доступна в Google AI Studio и через Vertex AI, поддерживает интеграцию с популярными фреймворками для оркестрации агентов, такими как LangChain и CrewAI.

#AI #Google #Gemini #Agents #EnterpriseAI #Tokens

🪙 «Токенапокалипсис»: компании ищут способы сократить расходы на ИИ

Издание 404 Media опубликовало материал о том, как бизнес пытается обуздать растущие затраты на генеративные модели. Внутренние данные Accenture, судя по утёкшим записям встреч, показывают неожиданную картину: основной расход токенов создают не инженеры, а обычные сотрудники без технического бэкграунда.

Ключевым «пожирателем» токенов оказалось преобразование PDF в markdown. На встрече руководитель клиентского направления Accenture Стюарт Хендерсон в шутку спросил, не перегонял ли кто-то из коллег PDF в изображения, а затем в markdown — и тут же получил подтверждение от главы стратегии по агентному ИИ Джастиса Квака: внутренняя аналитика компании это прямо показывает.

Ирония в том, что массовый перевод PDF в markdown ради подачи в LLM — типичный пример неэффективного пайплайна, который раздувает счета. Решение лежит на поверхности: не оптимизировать конвертацию, а перестать использовать PDF как основной формат для рабочей информации. Но, судя по всему, корпоративному миру ещё предстоит это осознать.

#AI #Tokens #Price #Accenture #LLM #Expenses

💰 Экономика перепродажи ИИ-кредитов: кто такие токен-брокеры

Исследователи Vectoral рассказали о новом теневом рынке: «токен-брокеры» скупают неиспользованные API-кредиты у стартапов и перепродают их со скидкой 30–80%. Основателям массово приходят письма с предложениями купить или продать доступ к OpenAI, Anthropic, Google Gemini и другим моделям.

Механика простая: брокер не передаёт оригинальные ключи, а выступает прокси-роутером, который берёт запросы клиента и перенаправляет их через пул чужих аккаунтов. Один из продавцов заявил о возможности тратить до $100 000 в день. Появляются и профильные площадки — AI Credits, AICreditMart, CheapCredits, Tokvana и Neokens. Некоторые обещают фиксированные 40% скидки на GPT-5 и оформляют DPA «для соответствия GDPR».

Автор считает, что такие скидки почти нереальны при легальной оптовой закупке — вероятно, часть кредитов добывается серыми схемами. Для разработчиков это риск: запросы уходят через неизвестных посредников, а значит, данные могут попасть к третьим лицам, несмотря на заверения в безопасности.

#Business #AI #Tokens #Brokers #LLM #Security

💱 ИИ стал главным клиентом ИИ: траты токенов агентами выросли в 14 раз на OpenRouter

По данным аналитика OpenRouter Питера Уокера, 6 февраля 2026 года может оказаться последним днём, когда люди потребляли больше токенов, чем ИИ-агенты. С тех пор использование токенов агентами выросло в 14 раз, тогда как человеческое — лишь в 2,8 раза. Агенты всё чаще работают автономно в течение долгих сессий и по ходу запускают дополнительные ИИ-процессы.

С февраля 2026 года потребление токенов агентами на OpenRouter выросло с 0,51 трлн до 7,3 трлн. Почти 70% агентного трафика приходится на кэшированные промпты, которые тарифицируются значительно дешевле, поэтому реальные затраты растут не так быстро, как кажется по сырым цифрам. OpenRouter в основном ориентирован на open-weight модели, которые обычно менее токен-эффективны, чем модели OpenAI или Anthropic. Однако тренд, вероятно, схож и у крупных лабораторий — инфляция токенов началась ещё с появлением reasoning-моделей, которые «думают» дольше перед ответом.

#AI #OpenRouter #Agents #Tokens #Tech

🪙 Суточное потребление токенов ИИ в Китае превысило 500 триллионов

К июню 2026 года ежедневный объём вызовов токенов в китайских ИИ-моделях превысил 500 триллионов. Как отмечают отраслевые источники, это показатель суммарной активности обработки данных, а не числа пользователей или моделей.

Циклы обновления больших языковых моделей сократились с примерно трёх месяцев до четырёх-шести недель. Дополнительную нагрузку на инференс создают агентные сценарии: они многократно запрашивают информацию, читают контекст, вызывают инструменты и обрабатывают обратную связь. В Tencent сообщили, что модель Hunyuan 3 в первую неделю зафиксировала в 68 раз больше вызовов токенов, чем Hunyuan 2.

Рост токен-потребления напрямую увеличивает спрос на вычислительные мощности для инференса — это ключевой сигнал для производителей чипов и операторов дата-центров, ориентированных на китайский рынок ИИ.

#AI #China #Tokens #Inference #Daily