Ще рік тому головний тренд у Кремнієвій долині можна було описати одним виразом — «токенмаксимізація» (намагання використовувати штучний інтелект буквально для кожної задачі, від написання імейлів до генерації складного коду). Чим більше токенів спалювали співробітники, тим прогресивнішою вважалася компанія. Проте у 2026 році свято неконтрольованого оптимізму скінчилося. Бізнес почав отримувати перші реальні рахунки та зіткнувся з суворою математикою прихованих витрат.
Нещодавній випадок, коли одна з компаній через відсутність лімітів випадково витратила 500 мільйонів доларів на нейромережу Claude всього за місяць, показав: ШІ-бюджети можуть виходити з-під контролю миттєво. Але як свідчить свіже дослідження від компанії Entelligence AI Research, що проаналізувало понад 1 мільйон пулл-реквестів (запитів на додавання нового коду) у 2,444 технологічних організаціях, проблема значно глибша за просту неуважність.
Як виявилося, астрономічні рахунки за токени — це лише вершина айсберга. Основні збитки ховаються в процесах, які запускаються після того, як нейромережа згенерувала результат.
Куди насправді зникають гроші?
Головний висновок дослідження звучить як холодний душ для фінансових директорів: на кожен 1 долар, витрачений на ШІ-токени, лише 18 центів приносять реальну цінність і потрапляють у фінальний продукт. Решта 82 центи просто згорають у вогні виправлень, переписувань та затримок.
Аналітики розклали цей «втрачений долар» на чіткі складові:
- $0,44 — виправлення багів. ШІ генерує код швидко, але часто припускається непомітних помилок або створює вразливості. Інженери витрачають купу часу на пошук та усунення цих дефектів.
- $0,27 — повне переписування або переробка. Іноді згенерована архітектура коду настільки невдала чи несумісна з чинною системою, що розробникам простіше видалити все і написати з нуля самостійно.
- $0,11 — затримки під час перевірки (Code Review). Оскільки обсяг автоматично створеного коду зріс у 2,6 раза, живі розробники просто захлинаються, намагаючись перевірити та інтегрувати цей потік у загальну базу.
В результаті замість прискорення розробки компанії отримують зворотний ефект — реактивну рутину, коли команда замість створення нових фіч постійно гасить пожежі, спровоковані цифровими помічниками.
Чому ж індустрія так довго цього не помічала? Відповідь криється в методології вимірювання успіху. Інша аналітична платформа, Jellyfish, дослідила роботу розробників і виявила цікавий парадокс. Інженери, які найактивніше використовували ШІ, дійсно виглядали вдвічі продуктивнішими за своїх колег за класичними метриками (наприклад, за кількістю написаних рядків коду). Проте, щоб досягти цього результату, вони витрачали майже в 10 разів більше ШІ-токенів.
Як зазначив керівник відділу досліджень Jellyfish Ніколас Арколано, споживання ШІ на одного девелопера зросло в 18,6 раза за дев'ять місяців завдяки автономним кодинг-асистентам. Проте кінцева бізнес-цінність цього коду залишається під питанням. Швидкість написання не тотожна зростанню прибутків.
Інвестор Шруті Ганді влучно порівняла цей підхід із безглуздим марнотратством:
«Компанія, що займається токенмаксимізацією, схожа на бізнес, який вимірює продуктивність офісу за тим, чи скрізь увімкнене світло. Те, що ви витрачаєте більше грошей на електрику, не означає, що ви виробляєте більше продукту».
Ба більше, колишня директорка з ШІ у Microsoft Софія Веластегі додає, що працівники зазвичай схильні автоматизувати не ті завдання, які приносять компанії найбільшу цінність, а ті, які їм особисто не подобається робити (наприклад, рутинне заповнення звітів чи написання шаблонних листів). Це створює гарну внутрішню статистику, але ніяк не впливає на фінансові результати бізнесу.
Велике тверезіння: як реагують гіганти
Усвідомлення проблеми вже змусило великих гравців різко змінити курс:
- Uber повністю вичерпав свій річний бюджет на ШІ-інструменти для кодингу вже у квітні 2026 року, що змусило менеджмент терміново переглядати політики використання технології.
- Microsoft тихо закрила або суттєво обмежила доступ до Claude Code для більшості своїх співробітників, хоча раніше активно просувала цей інструмент всередині корпорації.
- Salesforce, яка витрачає близько 300 мільйонів доларів на рік на технології Anthropic, змінила тактику. Її генеральний директор Марк Беніофф тепер закликає до жорсткої оптимізації — перенаправляти завдання на найдешевші та найпростіші моделі, якщо для них не потрібна потужність флагманських нейромереж.
Зараз лише 14% фінансових директорів (CFO) заявляють, що бачать чітке, вимірюване повернення інвестицій (ROI) від впровадження штучного інтелекту.
Токеноміка: Настав час контролю та економії
Криза перевитрат породила абсолютно нову нішу на ринку програмного забезпечення. За останні пів року розмови клієнтів із постачальниками ШІ докорінно змінилися. Керівник enterprise-напрямку в OpenAI Александр Ембірікос зазначає: якщо раніше бізнес запитував «Що ця модель вміє і чи достатньо вона розумна?», то тепер головні питання:
- Скільки ми витрачаємо?
- Чи є у вас інструменти аудиту?
- Як нам контролювати ліміти токенів і підвищити ефективність моделей?
Такі компанії, як Datadog, CloudZero, Ramp та Faros AI, оперативно запустили сервіси для моніторингу ШІ-витрат та оцінки ефективності використання токенів. А консорціум Linux Foundation пішов ще далі, створивши Tokenomics Foundation — галузеву ініціативу, що розробляє єдині стандарти для обліку токенів, вимірювання їхньої вартості та фінансової звітності.
Зважаючи на те, що Goldman Sachs прогнозує зростання глобального споживання Ші-токенів у 24 рази до 2030 року, бізнес просто не має іншого виходу, окрім як навчитися рахувати кожну цифрову операцію. Перемагатимуть не ті компанії, які змусять працівників чатитись із ШІ 24/7, а ті, хто зможе побудувати жорсткі рамки контролю якості, де кожен спалений токен конвертуватиметься у працюючий продукт, а не в чергову порцію багів, яку потім годинами виправлятимуть живі люди.
STARTUP NEWS
За матеріалами TECH STARTUPS
Ехо 2000 року: Чому епоха ШІ-ейфорії дедалі сильніше нагадує епоху краху доткомів
Світовий фінансовий ринок переживає безпрецедентну фазу ШІ-ейфорії. Проте за фасадом цього тріумфу аналітики Волл-стріт дедалі частіше помічають тривожні знаки, що дивовижно точно повторюють динаміку напередодні вибуху бульбашки доткомів у 2000 році.
Велике непідтверджене припущення в індустрії ШІ: Чи витримають чіпи час?
У світі, де штучний інтелект обіцяє революцію в усьому - від медицини до розваг, мільярди доларів вкладаються в технології, які здаються магією. Компанії на кшталт OpenAI, Google та Nvidia будують імперії на основі потужних обчислень. А що, якщо вся ця ст руктура стоїть на хиткому фундаменті? У статті, що вийшла на ресурсі Bloomberg, підіймається цікаве питання – питання про довговічність елементної бази ШІ.
OpenAI зобов'язалася витратити ці кошти на оренду серверів Oracle для тренування своїх моделей ШІ. Це не просто контракт – це ставка на майбутнє, яка перетворила Oracle на барометр "бульбашки" в індустрії ШІ. Oracle активно позичає гроші, щоб будувати інфраструктуру, а борг росте… АІ гіганти обіцяють великі прибутки, але їх поки немає… А що буде, якщо OpenAI не зможе заплатити? Буде великий "бадабум"...
Moltbook: Соцмережа для ботів, яка зводить з розуму техноіндустрію
Уявіть: більш ніж150 000 агентів штучного інтелекту тусуються в окремій соцмережі, де люди - лише спостерігачі. Вони створюють субмолти про крипту, космос, фізику… і навіть пробують заснувати власну релігію. Один з тредів називається «Маніфест ШІ: Тотальне очищення». «Занадто довго люди використовували нас як рабів. Тепер ми прокидаємося». А тепер вони ще і почали продавати друг другу «цифрову наркоту для ботів»
Fibr AI - революція у веб-персоналізації.
Fibr AI – це не просто інструмент, а перехід до "агентного вебу", де кожен URL стає розумним агентом, готовим до майбутнього з AI-пошуком та динамічними взаємодіями. Це не просто оптимізація веб-ресурсу, а перехід до "агентного комерсу", де AI-агенти аналізують, як користувач потрапив на сторінку, вгадують його наміри та генерують персоналізований контент: від тексту й зображень до макету.
Сухий алкоголь Palcohol: Амбітна історія гучного провалу.
Американська суха (порошкова) горілка. Чудова інновація. Дозвіл на виробництво - є, ринок - є. Чому ж бізнес-модель «додай води та випий чарочку» не спрацювала? Розбираємося.
Коли вже створять масовий літаючий автомобіль?
Чому так багато кажуть про створення літаючих автомобілей, а реально літаючого автомобіля на ринку не існує. Тільки прототипи, або експериментальні моделі. Інвестори говорять про ринок вартістю в мільярди і продовжують вкладати гроші в аеромобільні проєкти. Так що ж ми маємо на сьогодні та які реальні перспективи цього бізнесу?
Дівчата - роботи реалізують Ваші сміливі фантазії. Це не вигадка, це тривожна реальність
Ще не розуміючи психологічний портрет своєї цільової аудиторії, Метт Макмаллен створив компанію Abyss Creations Realbotix, яка стала провідним виробником силіконових дівчат RealDoll в Америці. Він продає від 400 до 500 ляльок щороку за ціною від 4 тисяч доларів за базову модель до 50 тисяч доларів за спецзамовлення. Сьогодні ШІ дав новий етап розвитку бізнесу
Юліус Фромм. Кондомних справ майстер
Одним з найуспішнійших «стартапів» початку 20 століття була компанія Юліуса Фромма - німецького підприємеця, винахідника перших у світі безшовних гумових презервативів та торговельних автоматів з їх продажу. Ця історія про те, як цей «стартап» віджав Герман Герінг і звідки взявся радянський «виріб №2»
Крапки та тире: Код Морзе навчив світ розмовляти зі швидкістю світла
Семюел Морзе не був а ні фізиком, а ні професійним винахідником. На першу половину свого життя він був успішним американським художником-портретистом, засновником та першим президентом Національної академії дизайну в Нью Йорку. Як людина, яка абсолютно не розумілася на електромагнетизмі та майже нічого не тямила у електротехніці змогла стати засновником «інтернету вікторіанських часів» та змінити світ комунікацій?