i
Новости
Новости · 2026-10-16

Gartner: к 2028 году агенты подорожают в пять раз, даже если токены станут дешевле. Как сдержать расходы

@neuronium_ai @neuronium_ai

Снижение цен на токены заставило многие компании ожидать, что вместе с ними подешевеет и ИИ. Но с ИИ-агентами расходы растут: Gartner прогнозирует, что к 2028 году стоимость инференса для одного агентного пайплайна увеличится более чем в пять раз, несмотря на удешевление токенов. Запрос к модели, способной рассуждать, обходится поставщику как минимум в пять раз дороже обычного взаимодействия с чат-ботом, а сложные задачи увеличивают счёт ещё сильнее. Gartner называет это парадоксом инференса: более дешёвые вычисления повышают общие расходы на ИИ, но не гарантируют сопоставимой и предсказуемой отдачи. Эффективность вкладывают в более мощные и дорогие модели.

Обложка: Gartner: к 2028 году агенты подорожают в пять раз, даже если токены станут дешевле. Как сдержать расходы

По словам Уилла Соммера, старшего директора-аналитика Gartner, цены на токены не просто снижаются — разрыв между ними растёт.

Почему дешёвые токены увеличивают расходы

У парадокса инференса две основные причины.

Первая — действия лабораторий, разрабатывающих модели. Соммер отметил, что генерировать токены становится экономичнее. Однако вместо того, чтобы сохранить полученную экономию, лаборатории вкладывают её в новые модели, которым нужно больше вычислительных ресурсов, а значит, каждый токен обходится дороже.

Старые возможности ИИ заметно дешевеют, а передовые модели дорожают. В качестве примера Соммер привёл Anthropic Fable: токены этой модели стоят дороже, чем у Opus.

Вторая причина — рост потребления. Благодаря более эффективной работе с токенами становятся практически применимы сложные задачи, на которые их уходит гораздо больше. По словам Соммера, ИИ-агентам требуется в 5–30 раз больше токенов на задачу, чем обычным чат-ботам.

Оба фактора усиливает конкуренция. Компании, которые хотят не отставать от соперников, внедряют более сложные сценарии. Для них нужны более способные и дорогие модели, а также намного больше токенов, чем прежним поколениям ИИ-систем.

Расходы будут расти волнами

Gartner не ожидает, что расходы будут равномерно увеличиваться до 2028 года. Компаниям приходится искать баланс между сокращением затрат и конкуренцией, поэтому траты меняются и колеблются после выхода новых моделей.

По словам Соммера, первая волна агентных возможностей вызвала весной резкий рост расходов — отчасти из-за увлечения максимальным расходованием токенов. Сейчас компании переходят к экономии.

Gartner ожидает новых волн расходов по мере развития более способных моделей для рассуждений, моделей мира и других технологий ИИ.

Компании сокращают расходы по-разному. Согласно сентябрьскому опросу VB Pulse, в котором участвовали 109 подходящих по критериям респондентов, у 21% компаний, использующих платформу оркестрации, нет автоматического механизма остановки расходов агентов на токены. Ещё 31% направляют типовые массовые задачи агентов более дешёвым моделям, чтобы удерживать затраты.

Оценка роста в пять раз основана на эконометрической модели Gartner Tokenomics Forecast. По словам Соммера, она прогнозирует изменение стоимости токенов во времени и учитывает более 300 входных параметров. Модель принимает во внимание и повышение эффективности расходов на токены, и резкий рост их потребления по мере применения ИИ к более сложным задачам. Решения, которые учатся или работают в масштабах всей компании либо между несколькими областями, требуют значительно больше токенов для запуска рабочих процессов.

Пять изменений в архитектуре

Gartner предлагает компаниям рассмотреть пять изменений, которые помогут сдержать парадокс инференса.

1Внедрить наблюдаемость. ИИ FinOps — управление финансами и расходами на ИИ — необходим для оптимизации затрат. Соммер отметил, что компании не могут оптимизировать то, чего не видят.
2Связать расходы с результатом. Для каждой функции ИИ нужно прогнозировать затраты с учётом широкого диапазона неопределённости и сопоставлять расходы с чётким показателем результата — например, числом автоматизированных задач или успешно закрытых обращений. Рабочие процессы с низкой эффективностью следует быстро улучшать или отключать, чтобы защитить прибыль.
3Разделять задачи по уровням инференса. Автоматически направляйте запросы к наиболее экономичной модели и запретите по умолчанию вызывать передовые модели для типовых задач. Соммер также рекомендует вкладываться в агентные фреймворки, которые определяют, где, когда и как модели используются в автономных системах.
4Установить минимальные стандарты выполнения задач ИИ. Подход «настроил и забыл» не сработает. Компаниям нужно заранее определить пороги успешности, затраты на соблюдение требований и управление рисками. Запускать системы следует только после стресс-тестов сценариев с учётом колебаний цен на токены и расходов на соответствие требованиям.
5Использовать собственные данные. Встраивайте дообучение на собственных данных и циклы самообучения с обратной связью, чтобы сохранять отличия от конкурентов и прибыльность. По словам Соммера, эффективные модели, настроенные под конкретную область, обычно надёжнее универсальных передовых моделей и лучше справляются со специализированными задачами.
Индия стала очередной страной, сообщившей о самовольных действиях ИИ-агентов Кэти Захарию связали со стартапом по добыче редкоземельных металлов с ИИ — всё ещё страннее, чем кажется Jev стала моделью ИИ, которую в Vercel внедряли быстрее всех Как флеш-память сокращает бесполезные вычисления на GPU из-за повторного расчёта KV-кэша ChatGPT превратился в полноценного помощника для Chrome: читает открытые вкладки и действует в них Google Research: как ИИ-агентов учат работать с биологической реальностью — основа автономных лабораторий Новый фреймворк учит ИИ-модели проверять и исправлять рассуждения друг друга, повышая точность Китай ужесточает экспортный контроль на модели с открытыми весами и 23 ключевые ИИ-технологии Первая ИИ-модель Elorian рассуждает с помощью изображений, а не только об изображениях OpenAI даст исследовательским лабораториям до 30 бесплатных мест в Rosalind Academic Plan на год Марк Уолберг — о том, как правильно применять ИИ в кино, и почему он не против цифрового двойника, который продолжит его наследие Может, чат-ботам не стоит говорить «я» и «мне»? Gemini 4 Argon ближе к передовым моделям ИИ, чем любая модель Google за последние месяцы Интерпретируемость ИИ близка к прорыву? Новое эссе разделило исследователей Глава Replit: будущее работы — «самоуправляемая компания» Reflection хочет потеснить китайские открытые модели не дешевизной токенов, а их меньшим числом Эксперты по ИИ уже готовятся к концу света, если ИИ выведет из строя всю финансовую систему tokenizers v1: измерили скорость кодирования, декодирования и масштабирования ИИ-девушки воруют шутки у комиков, чтобы набрать просмотры на возбуждающих роликах ИИ угрожает демократии. Но мы не бессильны: вот как дать отпор

Ежедневные новости об ИИ

Каждый день отбираем важные новости об ИИ и рассказываем главное — без хайпа и воды. Если хотите понимать, что происходит в ИИ раньше остальных, — подписывайтесь.

Только важное — каждый день

В Telegram