Топ-менеджер Nvidia признал: ИИ-токены обходятся дороже зарплат сотрудников

Вопрос экономической эффективности искусственного интеллекта продолжает обрастать противоречивыми данными. Несмотря на массовые увольнения ради внедрения ИИ-агентов, высокопоставленные руководители начинают признавать, что стоимость токенов может значительно превышать затраты на человеческий труд.

Брайан Катандзаро, вице-президент Nvidia по прикладному глубокому обучению, заявил изданию Axios: «Для моей команды стоимость вычислений намного превышает затраты на сотрудников». Это примечательное замечание от представителя компании, которая, по сути, продаёт «лопаты» для «золотой лихорадки» ИИ.

С ним солидарен технический директор Uber Правин Нага, который признался, что «вернулся к чертёжной доске, потому что бюджет, который [он] предполагал, уже превышен». Амос Бар-Иосеф из Swan AI ранее в LinkedIn хвастался счётом от Anthropic на $113 000 (около 9 040 000 рублей) для команды из четырёх человек.

Упрощённая математика показывает, что это около $28 000 (около 2 240 000 рублей) на человека в месяц, что, вероятно, превышает ежемесячную зарплату каждого из них. Сейчас в индустрии ходят шутки о том, что «компании заново открыли для себя работу», и этот юмор подкреплён исследованием MIT 2024 года, показавшим, что в 77% случаев работу предпочтительнее поручать людям.

Тем не менее, многие генеральные директора видят в этих счетах положительный сигнал, считая их признаком прогресса в масштабной автоматизации. Техдиректор Uber сообщил, что 11% обновлений кода пишут ИИ-агенты, и он видит будущее в трансформации разработки ПО в «агентную разработку ПО». Глава Nvidia Дженсен Хуанг, как сообщается, считает, что продуктивность его инженеров измеряется их тратами на ИИ-токены, ожидая, что инженер с зарплатой $500 000 (около 40 000 000 рублей) будет тратить не менее $250 000 (около 20 000 000 рублей) на токены в год.

Хотя многие компании на собственном горьком опыте убеждаются, что токены дороже заменяемых ими работников, бизнес, тратящий миллионы на токены для постоянной автоматизации, может получить долгосрочную выгоду, которая, вероятно, приведёт к сокращению рабочих мест после стабилизации автоматизации. Однако недавние исследования показывают, что подавляющее большинство компаний, спешно внедряющих ИИ без чёткого плана, в итоге несут огромные убытки от этих инициатив.

Остаётся неясным, являются ли дополнительные расходы на токены временным сопутствующим расходом, пока ИИ учится и берёт на себя задачи, или же это комплементарные затраты, когда ИИ становится мультипликатором силы для сотрудников. Однако почти наверняка увольнения продолжатся, поскольку компании осваивают и финансируют эту новую технологическую эру.