Rosnące koszty AI w programowaniu: firmy zaskoczone rachunkami

AI generuje kod, ale kto zapłaci rachunek?

Pomysł wykorzystania sztucznej inteligencji do masowego tworzenia kodu wydawał się rewolucyjny: mniej pracowników, niższe koszty wynagrodzeń i opieki zdrowotnej. Albo utrzymanie zespołu, który dzięki AI miałby produkować jeszcze więcej kodu. W teorii brzmiało idealnie. Rzeczywistość okazuje się jednak brutalna.

Niespodziewane wydatki, które zaskoczyły firmy

Przedsiębiorstwa, które postawiły na AI do generowania kodu, mierzą się z ogromnymi, nieprzewidzianymi kosztami. Według raportów, pojedynczy pracownik może generować rachunki rzędu ponad 150 tysięcy złotych miesięcznie tylko za tokeny AI. Dostawcy narzędzi AI, obciążeni rosnącym zapotrzebowaniem na moc obliczeniową, podnoszą ceny. W efekcie ekonomika szybkiego wdrażania AI w firmach staje się coraz mniej opłacalna.

Anthropic podnosi stawkę – koszty rosną

Jednym z najbardziej wymownych przykładów są zmiany wprowadzone przez Anthropic w swoich dokumentacjach dotyczących narzędzia Claude Code. Jak ujawnił dziennikarz Ed Zitron, firma dwukrotnie podniosła szacunkowe koszty dla przedsiębiorstw:

• Do kwietnia 2024 roku: średni koszt na programistę wynosił 6 dolarów dziennie, a 90% użytkowników płaciło poniżej 12 dolarów dziennie.
• Obecnie: średni koszt to około 13 dolarów dziennie, a miesięcznie 150–250 dolarów na programistę. Dla 90% użytkowników dzienny koszt pozostaje poniżej 30 dolarów.

Choć różnica kilku dolarów może wydawać się niewielka, skumulowane koszty stają się znaczące. Wiele firm korzysta z kilku agentów AI jednocześnie, a zespoły liczące tysiące pracowników generują wydatki, które mogą dorównać – lub nawet przewyższać – koszty wynagrodzeń ludzkich programistów.

„Koszt obliczeń znacznie przewyższa koszty zatrudnienia pracowników.”
Bryan Catanzaro, wiceprezes ds. głębokiego uczenia się w Nvidii, w rozmowie z Axios.

AI oszczędza czas, ale nie zawsze pieniądze

W obliczu rosnących kosztów, firmy AI zaczynają ograniczać dostęp do swoich narzędzi. Anthropic zrezygnowało z darmowych prób, a Microsoftowy GitHub Copilot wprowadził rozliczanie oparte na faktycznym zużyciu, co oznacza wyższe opłaty za wygenerowany kod.

Dodatkowo, badania podważają tezę, że AI zwiększa produktywność. Według badania MIT, większość firm nie odnotowała wzrostu przychodów po wdrożeniu AI. Inne analizy wskazują na powstanie nowego zjawiska – „workslopu”, gdzie AI generuje dodatkową pracę, którą później trzeba poprawiać ręcznie.

Czy AI w programowaniu to strata pieniędzy?

Choć narzędzia AI oferują szybkie prototypowanie i automatyzację prostych zadań, realne korzyści ekonomiczne pozostają niepewne. Firmy muszą teraz liczyć się z tym, że oszczędności na kadrach mogą zostać zniwelowane przez gigantyczne rachunki za tokeny AI. Czy zatem inwestycja w AI do generowania kodu to strzał w dziesiątkę, czy raczej w stopę?

Jedno jest pewne: era taniego AI w programowaniu dobiega końca.