Вартість штучного інтелекту вже не така дешева, як обіцяли спочатку.

Вартість штучного інтелекту зростає з масштабуванням, що змушує компанії ретельно розглядати компроміс між автоматизацією та фінансовою ефективністю.

Зі зростанням популярності технології штучного інтелекту (ШІ) багато компаній побачили в ній можливість скоротити витрати, підвищити продуктивність та автоматизувати повторювані завдання. Але після фази тестування фінансова картина почала ускладнюватися. ШІ — це не просто програмний інструмент, який можна ввімкнути та використовувати негайно; він тягне за собою витрати на інфраструктуру, дані, безпеку та операційний персонал.

У деяких випадках обчислювальні витрати на штучний інтелект перевищили витрати на оплату праці працівників. Браян Катандзаро, віцепрезидент із прикладного глибокого навчання в Nvidia, сказав, що є групи, де обчислювальні витрати «набагато вищі», ніж зарплати працівників. Це не означає, що штучний інтелект завжди буде дорожчим за людей, але це показує, що обіцянка «зменшення витрат за допомогою штучного інтелекту» вже не така проста, як була на початку.

Приховані витрати, пов'язані з системами штучного інтелекту

Одним із найдорожчих компонентів є вартість обчислень. Сучасні моделі штучного інтелекту вимагають значної обчислювальної потужності, особливо коли компанії часто використовують їх для обслуговування клієнтів, програмування, аналізу даних або внутрішньої обробки документів. Чим більше користувачів і завдань задіяно, тим вищі експлуатаційні витрати.

Для бізнесу вартість штучного інтелекту не обмежується орендою моделей чи оплатою API. Щоб інтегрувати штучний інтелект у реальні системи, вони повинні очищати дані, підключатися до внутрішнього програмного забезпечення, встановлювати дозволи доступу, захищати конфіденційну інформацію та створювати процеси контролю виводу. Ці завдання вимагають співпраці технічних, кібербезпекових, юридичних та операційних команд.

Чим масштабніше розгортання штучного інтелекту, тим більше витрат компанії повинні враховувати на інфраструктуру, дані, безпеку та керівний персонал.

ФОТО: СТВОРЕНО ШТУЧНИМ ІНТЕЛЕКТОМ

Генерація штучного інтелекту ще недостатньо стабільна, щоб автоматично обробляти все без втручання людини. Ця технологія все ще може надавати неправильні відповіді, фальсифікувати факти або неправильно тлумачити контекст. Тому багато компаній повинні утримувати персонал для перевірки, виправлення та, зрештою, прийняття відповідальності. У сферах, пов'язаних з клієнтами, фінансах, охороні здоров'я , юриспруденції або сфері обробки даних, цей рівень нагляду майже незамінний.

Це означає, що в багатьох випадках штучний інтелект не повністю замінює робочу силу, а створює новий рівень витрат. Бізнес все ще платить за технології, хоча й потребує людей, які забезпечуватимуть правильну та безпечну роботу системи.

Інфраструктурна гонка серед великих технологічних компаній також відображає величезні витрати, пов'язані зі штучним інтелектом. Microsoft оголосила про плани інвестувати 25 мільярдів австралійських доларів, що еквівалентно 17,9 мільярдам доларів США, в Австралію до 2029 року для розширення своїх можливостей у сфері штучного інтелекту, хмарних обчислень, кібербезпеки та навчання навичкам. Такі інвестиції демонструють, що штучний інтелект — це не лише програмне забезпечення, а й центри обробки даних, процесорні чіпи, енергопостачання та великомасштабні операційні мережі.

Вартість штучного інтелекту — це не просто технологічна проблема.

Зі зростанням витрат змінюється питання, яке ставлять підприємства. Раніше багато компаній відчували тиск щодо необхідності мати стратегію ШІ, щоб уникнути враження відстаючих. Тепер фокус зміщується на більш практичне питання: яку цінність створює ШІ та скільки часу знадобиться, щоб окупити інвестиції?

Дослідницька фірма Gartner прогнозує, що світові витрати на ІТ досягнуть 6,31 трильйона доларів у 2026 році, що на 13,5% більше, ніж у 2025 році. Зростання зумовлене інфраструктурою штучного інтелекту, хмарними обчисленнями та програмним забезпеченням. Це свідчить про те, що штучний інтелект запускає новий цикл витрат на технології, а не просто замінює існуючі витрати.

Штучний інтелект є справді цінним лише тоді, коли інвестиції в технологію перетворюються на вимірну операційну ефективність.

ФОТО: СКРІНШОТ З ROBOTMAGAZINE

Таким чином, тиск на окупність інвестицій стає дедалі очевиднішим. Консалтингова фірма Deloitte прогнозує, що інвестиції у штучний інтелект продовжуватимуть зростати, але віддачу від них не завжди легко виміряти. Для складніших проектів компаніям потрібен довший проміжок часу для оцінки ефективності, а не просто аналіз кількості автоматизованих завдань.

Цей зсув змушує компанії бути більш прагматичними. Замість того, щоб прагнути до повсюдної заміни людини, багато підприємств обирають використання штучного інтелекту для підтримки певних завдань, таких як узагальнення документів, пропонування відповідей клієнтів, написання коду, категоризація запитів або виявлення помилок. Такий підхід знижує ризики та спрощує контроль витрат.

Штучний інтелект може з часом ставати дешевшим для виконання окремих завдань, особливо зі зростанням ефективності моделей та зростанням конкуренції між постачальниками. Але на рівні підприємства загальні витрати можуть продовжувати зростати зі збільшенням масштабів використання, підвищенням вимог до безпеки та ускладненням операційних процесів.

Таким чином, нинішні дебати вже не стосуються того, чи є ШІ абсолютно дорогим чи дешевим. Важливо те, для яких проблем компанії використовують ШІ, у якому масштабі та чи можна виміряти його ефективність. Обіцянка економії коштів стає переконливою лише тоді, коли ШІ демонструє конкретну цінність у реальних операціях.

Джерело: https://thanhnien.vn/chi-phi-ai-khong-con-re-nhu-loi-hua-ban-dau-185260427153301634.htm