Koniec taniej AI. Firmy zaczynają liczyć prawdziwy koszt sztucznej inteligencji

Koszt sztucznej inteligencji staje się jednym z najważniejszych tematów w firmach, które jeszcze niedawno wdrażały AI bez oglądania się na rachunki. Po pierwszej fali zachwytu nad ChatGPT-em i podobnymi narzędziami przedsiębiorstwa zaczynają pytać nie tylko o to, co AI potrafi, ale także ile realnie kosztuje.

Początek rewolucji generatywnej wyglądał jak klasyczny scenariusz z Doliny Krzemowej. Firmy AI oferowały usługi po bardzo niskich cenach, aby szybko przyciągnąć klientów i zbudować nawyk korzystania z nowych narzędzi. Analitycy branżowi określają ten okres mianem epoki „subsydiowanej inteligencji”. W praktyce oznaczało to, że inwestorzy finansowali tani dostęp do modeli, zanim dostawcy AI zaczęli poważnie myśleć o rentowności.

Ten etap się kończy. OpenAI i Anthropic mają przygotowywać się do wejścia na giełdę i szukać kapitału od szerszego grona inwestorów. To oznacza większą presję na przychody, marże i ceny.

Agenci AI są drożsi niż chatboty

Największym źródłem nowych kosztów są agenci AI. Zwykły chatbot odpowiada na pytanie. Agent ma wykonać zadanie: napisać kod, zarządzać plikami, zarezerwować termin, porównać dokumenty albo przeprowadzić kilka operacji po kolei.

Taka praca wymaga wielu zapytań, prób, poprawek i wywołań narzędzi. Każdy z tych etapów zużywa tokeny, czyli jednostki, według których firmy AI rozliczają korzystanie z modeli. Jedno zadanie agentowe może więc pochłonąć wielokrotnie więcej tokenów niż prosta rozmowa z chatbotem.

W środowisku programistycznym koszty rosną szczególnie szybko. Mark Barton z firmy doradczej Omniux ocenił, że użycie AI do kodowania stało się wykładniczo droższe. To samo zjawisko widać w modelach rozliczeń. GitHub zapowiedział, że od 1 czerwca 2026 r. Copilot przechodzi na rozliczanie według zużycia, oparte m.in. na tokenach wejściowych, wyjściowych i buforowanych.

Tokenmaxxing, czyli AI bez rachunku

W wielu firmach problemem stał się „tokenmaxxing” – przesadne używanie tokenów tylko dlatego, że narzędzia AI są łatwo dostępne. Jack Gold z J.Gold Associates wskazuje, że w niektórych przypadkach koszt tokenów po miesiącu lub dwóch potrafił przewyższyć koszt pracownika, który z tych narzędzi korzystał.

Nawet Meta, która wcześniej zachęcała pracowników do intensywnego używania AI jako miary produktywności, zaczęła ostrożniej podchodzić do tego podejścia. Andrew Bosworth, dyrektor technologiczny Mety, miał napisać w wewnętrznej notatce, że nikt nie powinien używać narzędzi AI tylko po to, by ich używać.

Jeszcze dalej poszedł dyrektor operacyjny Uber’a, który stwierdził, że rosnące wydatki na AI nie przekładają się w sposób widoczny na proporcjonalny wzrost produktywności. To sygnał, że firmy przechodzą od entuzjazmu do twardego audytu kosztów.

Firmy szukają tańszych modeli

Odpowiedzią jest bardziej selektywne korzystanie z AI. Część firm przechodzi na otwarte modele, które można uruchamiać samodzielnie. Nie zawsze dorównują one najpotężniejszym systemom OpenAI’a czy Anthropic’a, ale do wielu zadań są wystarczające.

Inne przedsiębiorstwa wybierają mniejsze, wyspecjalizowane modele dla konkretnych branż, na przykład finansów, nieruchomości czy obsługi klienta. Jeszcze inne dzielą duże zadania na mniejsze kroki i kierują każdy z nich do najtańszego modelu, który poradzi sobie z daną częścią pracy.

Różnica w cenie może być ogromna. Adrian Balfour z firmy Enverso wskazuje, że duży model może kosztować 15 dolarów za milion tokenów, podczas gdy mniejszy model pozwala zejść nawet do kilku centów za milion tokenów.

AI staje się zwykłym kosztem biznesowym

Nowy etap rozwoju sztucznej inteligencji nie oznacza końca boomu. Oznacza raczej koniec okresu, w którym firmy traktowały AI jak niemal darmowe narzędzie do eksperymentów.

Najbardziej zaawansowani użytkownicy nadal będą płacić za najlepsze modele. Dla wielu zadań kluczowa będzie jednak nie maksymalna moc, lecz właściwy stosunek ceny do efektu. AI zaczyna przypominać zwykłą usługę infrastrukturalną: trzeba dobrać odpowiedni model, kontrolować zużycie i mierzyć zwrot z inwestycji.

To ważny moment dla całego rynku. Sztuczna inteligencja nie znika z firm. Przeciwnie – staje się częścią codziennej pracy. Ale im bardziej powszechna się staje, tym mocniej przestaje być obietnicą przyszłości, a zaczyna być pozycją w budżecie.

Szymon Ślubowski