Сделать ИИ активом, а не расходом

Когда клиенты говорят о затратах на ИИ, разговор обычно начинается с цен на токены и заканчивается доступом к самой новой и мощной модели в облаке. Всегда ли им нужен такой уровень возможностей? Не обязательно. Но зачастую разговор развивается именно в этом направлении.

По мере того как ИИ переходит от экспериментов к промышленной эксплуатации, выбор модели становится лишь частью уравнения. Когда спрос становится стабильным и критически важным для бизнеса, подход, основанный только на потреблении, может превратить расходы на ИИ в переменную ежемесячную статью, которую сложно прогнозировать по мере изменения использования, рабочих нагрузок и требований к моделям.

В этот момент вопрос уже не сводится к тому, какую модель использовать или какой провайдер предлагает самую низкую цену за токен. Вопрос в том, как эксплуатировать ИИ экономично, предсказуемо и в устойчивом масштабе.

ИИ переходит от изолированных пилотных проектов к портфелям промышленных решений: ассистентам, системам поиска и работы со знаниями, а также агентным приложениям. Агенты для обслуживания клиентов, ИТ, исследований и бизнес-процессов могут выполнять многоэтапные рабочие процессы в корпоративных системах, создавая постоянный спрос на модели, данные и инструменты.

Это уже начинает происходить. Отчет Deloitte за 2026 год «Состояние ИИ в компаниях» отражает то, что наблюдают многие руководители: доступ сотрудников к ИИ вырос на 5% в 2025 году, а доля компаний, в которых не менее 40% проектов в области ИИ находятся в промышленной эксплуатации, как ожидается, удвоится в течение шести месяцев.

Когда ИИ превращается в портфель постоянно работающих нагрузок, а не в набор экспериментов, экономика меняется. Модель оплаты за потребление дает командам гибкость и ограничивает обязательства. Но когда использование становится стабильным, предсказуемым и достаточно масштабным, чтобы поддерживать производительную загрузку мощностей, руководителям нужно задать другой вопрос: по-прежнему ли экономически целесообразно покупать ИИ по одному запросу или пришло время инвестировать в мощности, которыми можно оптимально управлять и контролировать?

Речь идет не об абстрактном споре между облаком и локальной инфраструктурой. Это бизнес-решение, принимаемое отдельно для каждой рабочей нагрузки. Какой объем спроса на ИИ компания может обоснованно ожидать в следующие 12–18 месяцев? Насколько стабильно будут использоваться эти мощности? Когда несколько нагрузок используют общую инфраструктуру, предприятие может распределить фиксированные затраты между большим объемом продуктивного использования, повысив экономическую эффективность владения.

Вопрос в том, сколько вы запускаете

Владение не всегда оказывается более дешевым вариантом. Оно имеет смысл только тогда, когда предприятие может поддерживать производительную загрузку мощностей.

У каждой организации есть точка перехода — уровень устойчивого использования, при котором владение мощностями может стать более экономичным, чем их покупка по одному запросу. Универсального значения не существует. Оно зависит от используемых моделей, соотношения входных и выходных токенов, требований к производительности, архитектуры системы, затрат на электроэнергию и операционной модели, необходимой для ее поддержки.

Система работы со знаниями, ориентированная на поиск, может иметь совершенно иной профиль затрат по сравнению с простым ассистентом, поскольку для каждого взаимодействия ей может потребоваться обработать гораздо больший объем контекста. Агентные рабочие процессы могут отличаться еще сильнее: одна бизнес-задача может включать многократное рассуждение, поиск, обращения к модели и использование инструментов. Поэтому общих ориентировочных показателей затрат недостаточно. Предприятиям необходимо моделировать свои реальные нагрузки, понимать ожидаемый спрос и соответствующим образом рассчитывать мощности.

При правильном уровне загрузки преимущество заключается не только в снижении фактических затрат, но и в большей предсказуемости: возможности управлять мощностями ИИ как стратегической инвестицией в инфраструктуру, а не наблюдать за колебаниями ежемесячных расходов в зависимости от использования моделей и спроса на рабочие нагрузки.

Владение работает только тогда, когда мощности используются

Решение о капитальных вложениях — лишь половина уравнения. Даже когда экономика оправдывает владение, мощности создают ценность только в том случае, если бизнес быстро вводит рабочие нагрузки в промышленную эксплуатацию и поддерживает их работу.

Для этого недостаточно просто установить инфраструктуру. Нужна операционная модель, связывающая технологии с внедрением и бизнес-результатами: подключение пользователей и рабочих нагрузок, регулирование использования ИИ, анализ загрузки и постоянный поиск следующего сценария применения с высокой ценностью.

Цель — как можно раньше создать ценность, а затем наращивать ее. Это означает измерение использования, выявление недостаточно загруженных мощностей и постепенное подключение к платформе дополнительных рабочих нагрузок с высокой ценностью. Без такой дисциплины бизнес может так и не реализовать экономическую ценность, которая оправдывала инвестиции. При наличии такой дисциплины мощности ИИ становятся продуктивным активом, который бизнес может оптимизировать, расширять и использовать для создания измеримой ценности.

Три вопроса, которые стоит задать

Прежде чем выделять капитал, руководителям следует задать три вопроса:

1. Становится ли спрос стабильным, предсказуемым и достаточно большим, чтобы оправдать выделенные мощности?
2. При каком уровне использования владение становится экономически целесообразным?
3. Можем ли мы поддерживать производительную загрузку этих мощностей за счет внедрения, регулирования и постоянного расширения числа сценариев применения?

Переходите осознанно

По мере перехода ИИ в промышленную эксплуатацию организации, создающие наибольшую ценность, будут смотреть не только на цены токенов и новейшие модели. Они будут понимать, когда постоянный спрос требует иной экономической модели, и обладать операционной дисциплиной, необходимой для продуктивного использования этих мощностей.

Именно тогда ИИ перестает быть расходом и становится активом.

Этот материал подготовлен компанией HPE. Он не был написан редакцией MIT Technology Review.