Бизнес ЖИ құнын есептеуді үйреніп жатыр: токен бағасынан нәтиже құнына қарай

Компаниялар жасанды интеллектті (ЖИ) енгізуді пайдаланушылар, сұраныстар және токендер санымен бірнеше жыл бойы өлшеп келді. Енді басқа сұрақ туындап отыр: жұмсалған әрбір доллар үшін ЖИ нақты қанша пайдалы жұмыс орындайды?

Бұл енді IT-бөлімнің сұрағы емес — бұл CFO-ның міндеті.

OpenAI-дың төрт сұрағы

OpenAI компанияларға ЖИ-ді бағалау үшін төрт көрсеткішті ұсынды: 1. Қанша пайдалы жұмыс орындалды? 2. Сәтті орындалған тапсырма қанша тұрады? 3. ЖИ жұмысты қаншалықты жиі дұрыс орындайды? 4. Ауқымды деңгейде ұлғайған сайын әрбір долларға орындалған жұмыс көлемі өсіп жатыр ма? Мұндағы басты өзгеріс — токен құнынан нәтиже құнына көшу.

Токен бағасы бизнеске неге дерлік ештеңе айтпайды

Екі модельді елестетейік. Біріншісі заңдық талдауды $4-ке дайындады. Екіншісі — $0,70-ке. Тек токенге жұмсалған шығынға қарасақ, екіншісі шамамен алты есе тиімдірек көрінеді. Бірақ бірінші құжатты заңгер дерлік өзгеріссіз қабылдаса, ал екіншісін тексеру мен қайта жазуға екі сағат кетсе, экономика керісінше болады. Шартты түрде: заңгердің бір сағаттық жұмысы $200 тұрады — екі сағаттық түзету токенде үнемделген соманы бірнеше есе жауып тастайды. Сондықтан мазмұндырақ көрсеткіш мынадай болады: сәтті орындалған тапсырманың құны. Оған тек токендер емес, есептеулер, құралдарды пайдалану, қайталама сұраныстар, агенттің жұмысы, адамның тексеруі және қателерді түзету де кіруі керек. OpenAI экономикалық сұрақты одан да кеңірек қояды: ЖИ орындайтын жұмыстың құндылығы оны өндіру құнынан жылдамырақ өсіп жатыр ма? Бұл — әзірлеушінің емес, CFO-ның тілі.

Бұл сұрақ неге дәл қазір туындап отыр

Шығындардың ауқымы ЖИ-ге эксперименттік IT-бюджет ретінде қарауға мүмкіндік бермейтіндей деңгейге жетіп келеді. Goldman Sachs бағалауы бойынша, ЖИ-мен байланысты жаһандық шығындар 2026 жылы $1 трлн-ға жақындап келеді. Accenture басқа сан келтіреді: жоғары буын басшыларының тек 23%-ы ғана өз ұйымдарында ЖИ-дің ауқымды әрі тұрақты бизнес-әсерін атап өтеді. Нәтижесінде алшақтық туындайды: ЖИ-ге жұмсалатын шығындар бизнестің осы шығындардың қайтарымын дәлелдеу қабілетінен жылдамырақ өсіп жатыр.

Аптасына 8,7 трлн токен

Ауқымды деңгейдің жақсы мысалын Accenture компаниясының өзі көрсетеді. Оның ішкі ЖИ платформаларының біреуі аптасына шамамен 8,7 трлн токен өңдейді. Компания AI Token Navigator жүйесін жасады. Ол нақты тапсырманы қай моделге жіберу керектігін шешеді: frontier-модельге, орта деңгейдегі модельге немесе open-weight модельге. Логикасы қарапайым: әр тапсырма ең күшті ЖИ-ді қажет етпейді. Сұраныстарды бағыттау компанияға шығынды шамамен алты есе төмендетуге мүмкіндік береді. Бұл — барлық тапсырма ең қымбат модельдерге жіберілетін сценариймен салыстырғанда. Демек, енді жалғыз модель оптимизацияланбайды. Жұмысты орындаудың экономикасы оптимизацияланады.

Tokenomics пайда болады

3 маусым 2026 жылы Linux Foundation бөлек Tokenomics Foundation құру ниетін жариялады, ал 4 тамызда қор IBM, JPMorgan Chase, Oracle, SAP, ServiceNow, Accenture, Broadcom және басқа 30-дан астам негіздеуші ұйымның қолдауымен ресми түрде іске қосылды. Мақсат — ЖИ инфрақұрылымының экономикасы үшін ашық стандарттар, бенчмарктер және практикалар құру. Linux Foundation тікелей жазады: токендер технологиялық шығындардың жаңа өлшем бірлігіне айналды. Бірақ мұнда маңызды жайт бар. Tokenomics Foundation токендердің ЖИ-нің толық құнының тек бір бөлігін ғана құрайтынын мойындайды. Токендерді стандарттау база ретінде қажет, оның үстіне нәтиже метрикалары қабатталады. Сол себепті модельдерді тек миллион токеннің бағасы бойынша салыстыру бірте-бірте мағынасын жоғалтып келеді. Шартты түрде $X / 1 млн токен көрсеткіші $X / сәтті орындалған тапсырма көрсеткішіне айналуы тиіс. Назар аударарлығы, Tokenomics Foundation негіздеушілерінің арасында OpenAI да, Anthropic да, Microsoft те жоқ. Модель әзірлеушілер мен ашық стандарттар жөніндегі ұйым бір мақсатқа әртүрлі жолмен келе жатыр.

IT-бюджеттен еңбек құнына

Егер ЖИ қызметкердің көмекшісі ретінде қолданылса, шығындарды IT-бюджет ішінде қалдыруға болады. Бірақ агенттік ЖИ бірте-бірте тұтас процестерді орындай бастады: ақпарат іздейді, код жазады, құжаттарды өңдейді, деректерді талдайды, клиенттерге жауап береді, зерттеу жүргізеді. Сол кезде шығындарды бағалаудың басқа тәсілі пайда болады. Бүгін CFO мынаны көреді: 10 000 қызметкер × жалақы = еңбекақы қоры. Ертең соның қасында мынау пайда болуы мүмкін: адам еңбегі + машина еңбегі = орындалған жұмыстың жалпы құны. Бұл әзірге бухгалтерлік стандарт емес. Токендер жаңа жалақыға айналмайды, ЖИ-агенттер де ресми қызметкерге айналмайды. Бірақ басқарушылық логика нақ осы бағытқа қарай жылжып келеді. Bain & Company аналитиктерінің болжамы бойынша, 2028–2029 жылдарға қарай ЖИ қолданумен байланысты пионер компаниялардың операциялық шығындар үлесі бүгінгі 1–2%-дан 20–30%-ға дейін өсуі мүмкін. Агент аналитиктің жұмысын 20 минутта және $3-қа орындаса, компанияға оның жұмсаған токендерінің саны керек емес. Оған керегі: бұрын адам орындаған жұмыс қанша тұрғаны. Және сапада, жылдамдықта, кірісте, маржада не болғаны.

Интеллект құны арзандайды, тұтыну өседі

Тағы бір парадокс бар. Модельдер әр буында арзандап келеді. Алайда ЖИ-ді қолдану соншалықты жылдам өсіп келеді, есептеу бірлігінің құны төмендесе де, жұмыс көлемінің өсуі оны жауып тастайды. Бұл — ресурс арзандаудың классикалық әсері: ресурс арзандаған сайын, оны әлдеқайда көп қолдана бастайды. Сондықтан «қай модельді таңдау керек?» деген сұрақтан кейінгі келесі үлкен корпоративтік сұрақ мүлдем басқаша болуы мүмкін: машина еңбегінің әр доллары қандай экономикалық құн жасайды? Компаниялар мұны өлшеуді үйренсе, ЖИ-де осы уақытқа дейін жетіспеген нәрсе пайда болады — жеке басқарушылық есеп жүйесі. Сол кезде CFO машина еңбегі мен адам еңбегін бір сандар тілінде салыстыра алады.