Companiile descoperă că AI-ul costă mai mult decât salariile celor concediați

Inteligența artificială începe să genereze un nou tip de problemă pentru companii: costurile uriașe și greu de controlat ale utilizării modelelor AI. De la Nvidia și Uber până la startup-uri mici, tot mai multe firme descoperă că facturile pentru „tokeni” și puterea de calcul cresc într-un ritm care începe să pună presiune pe bugete.

Potrivit Axios, Bryan Catanzaro, vicepreședinte pentru deep learning aplicat la Nvidia, a făcut o declarație care arată cât de mult s-a schimbat economia software-ului în era AI: „Pentru echipa mea, costul puterii de calcul este cu mult peste costurile angajaților”.

Afirmația reflectă o realitate care începe să apară tot mai des în industria tehnologică: AI-ul nu mai este doar o investiție inițială, ci o cheltuială operațională permanentă, care crește direct proporțional cu utilizarea.

Uber și-a consumat deja bugetul AI pe 2026

Fenomenul nu afectează doar companiile care dezvoltă modele AI. The Information și TechSpot scriu că directorul tehnologic al Uber ar fi consumat deja întregul buget AI planificat pentru 2026, în principal din cauza costurilor generate de tokenii folosiți pentru inferență.

Asta înseamnă, practic, că firmele nu mai plătesc doar licențe fixe de software, ci sunt taxate pentru fiecare interogare, automatizare sau proces realizat prin modele AI.

În cazul instrumentelor moderne de programare asistată sau al agenților AI care rulează continuu, numărul apelurilor către modele poate deveni uriaș într-un timp foarte scurt.

Factură de 113.000 de dolari pentru o echipă de patru oameni

Un alt exemplu devenit viral este cel al startup-ului Swan AI. Potrivit Tom's Hardware și Futurism, CEO-ul companiei, Amos Bar-Joseph, a publicat pe LinkedIn o factură de 113.000 de dolari primită de la Anthropic pentru utilizarea modelelor AI de către o echipă formată din doar patru persoane.

În industrie începe să apară chiar și un termen informal pentru acest fenomen: „tokenmaxxing” - situația în care consumul de tokeni AI explodează, iar costurile lunare ale unor ingineri depășesc propriile salarii.

AI schimbă complet modelul economic al software-ului

Schimbarea este una profundă. Timp de zeci de ani, companiile au funcționat pe baza unor licențe software relativ predictibile: plăteai per utilizator sau per server.

Modelele AI moderne schimbă însă complet logica financiară:

• fiecare solicitare către model costă;
• fiecare automatizare generează consum suplimentar;
• agenții AI care rulează permanent produc mii sau milioane de apeluri;
• costurile devin variabile și dificil de estimat.

Practic, AI transformă software-ul într-un serviciu „taxat la consum”, similar energiei electrice sau cloud computing-ului.

Companiile acceptă costurile dacă productivitatea crește

Problema este că multe firme încă nu știu dacă investițiile uriașe în AI produc suficientă valoare economică pentru a justifica aceste cheltuieli.

Axios citează estimări Gartner potrivit cărora cheltuielile globale IT ar putea ajunge la 6.310 miliarde de dolari în 2026, impulsionate în mare parte de infrastructura AI și serviciile cloud.

În paralel, Fortune și Tom's Hardware amintesc un studiu MIT din 2024 care concluziona că automatizarea prin AI este rentabilă doar pentru anumite tipuri de activități, iar în multe cazuri oamenii rămân încă mai ieftini decât inteligența artificială.

Asta începe să atragă atenția departamentelor financiare și a consiliilor de administrație, care cer dovezi clare că investițiile în AI generează productivitate sau venituri suplimentare.

Se pregătesc limite și „rații” pentru AI

Industria începe deja să caute soluții pentru limitarea exploziei costurilor.

Potrivit publicațiilor citate, companiile ar putea introduce:

• sisteme de cote pentru utilizarea AI;
• modele interne mai ieftine;
• limitări pentru agenții care rulează continuu;
• monitorizare strictă a consumului de tokeni.

În același timp, marile laboratoare AI încearcă să reducă prețurile și să crească eficiența modelelor pentru a face utilizarea mai sustenabilă economic.

Unii investitori și analiști urmăresc deja diferențele de eficiență dintre diverse modele AI, precum Codex sau Claude Code, deoarece acestea pot schimba radical costurile reale pentru companii.

Concluzia: AI-ul intră în faza în care trebuie să demonstreze că merită banii

După doi ani de entuziasm și investiții masive, industria AI intră într-o etapă mai dură, în care companiile trebuie să demonstreze că inteligența artificială produce suficientă valoare pentru a justifica facturile tot mai mari.

Iar mesajul transmis de tot mai multe firme este clar: problema nu mai este dacă AI funcționează, ci cât costă cu adevărat folosirea lui la scară mare.