В опросе Cloudera 89% участников сообщили, что ограничивали или переделывали задачи для ИИ из-за растущего расхода токенов. Результат относится к выборке ИТ-руководителей.
Что именно выяснила Cloudera о расходах на ИИ?
По опубликованному 26 октября исследованию Cloudera, 89% опрошенных уже ограничивали или пересматривали ИИ-задачи из-за растущего потребления токенов. Токены — небольшие части текста и других данных, которые обрабатывает модель.
Формулировка касается объёма потребления. Из неё не следует, что цена каждого токена обязательно выросла. Счёт может меняться и потому, что агент чаще обращается к модели или каждый раз передаёт ей длинную историю.
Поэтому при выборе ИИ-сотрудника для бизнеса полезно считать стоимость завершённой работы: ответа, который приняли, или заявки, которую обработали по правилам.
Кого опрашивали и можно ли перенести вывод на свой бизнес?
Wakefield Research провела по заказу Cloudera опрос 1 500 ИТ-руководителей и лиц, принимающих решения, в разных странах. Полевой этап прошёл в сентябре 2026 года. Об этом говорится в первичном пресс-релизе.
Заказчик продаёт платформу данных и ИИ, поэтому у исследования есть коммерческий контекст. Доли описывают ответы участников этой выборки. Они не означают, что такая же ситуация сложилась у каждого малого бизнеса или у всех российских компаний.
В том же релизе 45% участников сообщили о переносе ИИ-нагрузок в ответ на более высокие или нестабильные расходы. Ограничение задачи, смена места запуска и полный отказ от ИИ — разные решения.
Почему дешёвый ответ иногда обходится дороже?
Итог зависит от того, сколько попыток и ручной работы требуется для приемлемого результата. Низкая цена одного обращения ещё не показывает стоимость готовой задачи.
Условный расчёт: обработка партии стоила 600 ₽, а без переделки приняты 60 результатов. Цена принятого результата — 600 / 60 = 10 ₽. Другая партия стоила 800 ₽ и дала 100 принятых результатов: 800 / 100 = 8 ₽. Оба расчёта учебные.
К такому расчёту нужно добавить человеческую проверку, хранение данных и другие относящиеся расходы. Схожая логика разобрана в сравнении моделей бюджета на контент.
Что записать перед следующим ИИ-пилотом?
Зафиксируйте исходную задачу, полный расход и условие успешного результата. Тогда после пробы можно будет сравнить одинаковую работу за одинаковый период.
Минимальная карточка проверки:
- сколько задач поступило и сколько принято без переделки;
- сколько потрачено на модель и сопутствующие сервисы;
- сколько времени заняла ручная проверка;
- какие ошибки потребовали повторного запуска;
- при каком результате процесс стоит продолжать.
Опрос даёт повод проверить собственную экономику. Свои расходы и качество он за вас не измеряет.