Купон на скидку: 2026
Microsoft и Uber начали ограничивать доступ к ИИ-инструментам внутри своих компаний из-за резкого роста потребления вычислительных ресурсов и увеличения затрат на токены. Крупнейшие технологические компании вынуждены пересматривать свои стратегии внедрения искусственного интеллекта, поскольку активное использование ИИ-инструментов сотрудниками приводит к росту издержек и усложняет поддержание экономической модели внедрения.
По данным The Verge, Microsoft начала отменять большинство прямых лицензий на Claude Code, которые ранее предоставлялись сотрудникам для экспериментов с программированием. Вместо этого инженеров переводят на использование GitHub Copilot CLI. Это решение было принято спустя всего полгода после открытия доступа к инструменту Anthropic, который активно использовался внутри компании. Однако изменения не затрагивают стратегическое партнёрство Microsoft и Anthropic, включая инвестиционные и облачные соглашения.
Аналогичные тенденции наблюдаются и в других технологических компаниях. Согласно The Information, Uber уже израсходовала бюджет на ИИ-инструменты разработки на 2026 год всего за первые четыре месяца. Это произошло на фоне активного стимулирования использования ИИ внутри команды, включая рейтинги сотрудников по уровню применения ИИ-инструментов.
Эти случаи подчеркивают противоречие текущего этапа внедрения ИИ в корпорациях: инструменты повышают продуктивность, но одновременно увеличивают объём потребляемых вычислений и расходы. Модель ценообразования на базе токенов создает дополнительное давление. По оценкам Goldman Sachs, массовое внедрение агентного ИИ может привести к экспоненциальному росту нагрузки на инфраструктуру. Несмотря на прогнозы о снижении стоимости инференса, более сложные агентные системы потребляют больше токенов, что компенсирует падение цены единицы вычисления.
Таким образом, формируется парадоксальная экономическая динамика: удешевление технологий не снижает итоговые расходы, а иногда даже увеличивает их. Аналитики отмечают, что компании могут столкнуться с ситуацией, когда рост эффективности использования ИИ сопровождается ростом общих затрат на инфраструктуру. На этом фоне руководители крупнейших технологических компаний продолжают продвигать идею «агентного будущего», но текущие данные показывают, что масштабирование этой модели может оказаться более затратным, чем предполагалось ранее.