@evilfreelancer TG
Когда поднимут цены на ИИ
Недавно мне пришлось оказаться на одной лекции, имен называть не буду, но общий настрой выступления можно описать так - человеку показали Claude Code, после чего он искренне поверил, что теперь "бизнесом можно управлять через ИИ", а "инженеры больше не нужны".
Что особенно показательно, речь шла не о случайном слушателе хайповой волны с FOMO, это был представитель высшего руководства своей компании, и при этом с техническим бэкграундом. И именно поэтому наблюдать за происходящим было особенно интересно. Когда подобные тезисы озвучивает начинающий специалист, это можно списать на недостаток опыта. Когда так рассуждает руководитель, это уже выглядит как симптом более широкой тенденции.
В ходе выступления демонстрировались разные примеры "внедрения ИИ". Один из них - внутренняя база знаний, собранная из большого массива текстовых файлов со спецификациями, часть которых оформлена в виде skills и хранится в Obsidian. Дальше схема выглядела примерно так: в папку inbox складываются почта, документы, заметки и прочие материалы, затем по расписанию запускается Claude Code, который обрабатывает весь этот массив, "каким-то" образом масштабирует базу, "как-то" векторизует данные, проставляет связи, строит граф и в итоге формирует систему, которая "в целом работает" и "что-то" делает.
Само по себе это не выглядит чем-то невозможным. Но проблема в другом - в подобных историях очень часто отсутствует понимание, что именно происходит внутри такого пайплайна, где в нём реальная ценность, какие части действительно требуют LLM, а какие можно было бы решить более простыми и дешёвыми средствами.
Именно здесь возникает более интересный вопрос - не технологический, а экономический.
Чем больше компаний будут переводить процессы на подобные решения без глубокого понимания их устройства, тем выше вероятность, что крупные игроки рынка начнут увереннее пересматривать ценовую политику. Если бизнес уже встроил ИИ в ключевые процессы, если управленческий слой привык к такой модели работы, а часть прежней инженерной экспертизы уже сокращена или вытеснена, то пространство для манёвра резко уменьшается. В такой ситуации повышение цены воспринимается не как повод отказаться от инструмента, а как вынужденная операционная издержка.
Именно поэтому мне кажется вполне вероятным, что по мере роста зависимости бизнеса от LLM-сервисов стоимость таких решений будет увеличиваться. Не потому, что это обязательно выгодно всем участникам рынка прямо сейчас, а потому что у поставщиков появится всё больше оснований считать спрос менее чувствительным к цене. Проще говоря, чем сильнее компания встроила ИИ в ежедневные процессы, тем сложнее ей будет отказаться от него даже при заметном росте расходов.
В этом смысле главный риск сегодня не в самом факте использования ИИ, а в модели внедрения, при которой инструмент становится критически важным раньше, чем появляется понимание его ограничений, архитектуры и реальной стоимости владения. А там, где возникает такая зависимость, почти всегда рано или поздно возникает и вопрос повышения цены.
Недавно мне пришлось оказаться на одной лекции, имен называть не буду, но общий настрой выступления можно описать так - человеку показали Claude Code, после чего он искренне поверил, что теперь "бизнесом можно управлять через ИИ", а "инженеры больше не нужны".
Что особенно показательно, речь шла не о случайном слушателе хайповой волны с FOMO, это был представитель высшего руководства своей компании, и при этом с техническим бэкграундом. И именно поэтому наблюдать за происходящим было особенно интересно. Когда подобные тезисы озвучивает начинающий специалист, это можно списать на недостаток опыта. Когда так рассуждает руководитель, это уже выглядит как симптом более широкой тенденции.
В ходе выступления демонстрировались разные примеры "внедрения ИИ". Один из них - внутренняя база знаний, собранная из большого массива текстовых файлов со спецификациями, часть которых оформлена в виде skills и хранится в Obsidian. Дальше схема выглядела примерно так: в папку inbox складываются почта, документы, заметки и прочие материалы, затем по расписанию запускается Claude Code, который обрабатывает весь этот массив, "каким-то" образом масштабирует базу, "как-то" векторизует данные, проставляет связи, строит граф и в итоге формирует систему, которая "в целом работает" и "что-то" делает.
Само по себе это не выглядит чем-то невозможным. Но проблема в другом - в подобных историях очень часто отсутствует понимание, что именно происходит внутри такого пайплайна, где в нём реальная ценность, какие части действительно требуют LLM, а какие можно было бы решить более простыми и дешёвыми средствами.
Именно здесь возникает более интересный вопрос - не технологический, а экономический.
Чем больше компаний будут переводить процессы на подобные решения без глубокого понимания их устройства, тем выше вероятность, что крупные игроки рынка начнут увереннее пересматривать ценовую политику. Если бизнес уже встроил ИИ в ключевые процессы, если управленческий слой привык к такой модели работы, а часть прежней инженерной экспертизы уже сокращена или вытеснена, то пространство для манёвра резко уменьшается. В такой ситуации повышение цены воспринимается не как повод отказаться от инструмента, а как вынужденная операционная издержка.
Именно поэтому мне кажется вполне вероятным, что по мере роста зависимости бизнеса от LLM-сервисов стоимость таких решений будет увеличиваться. Не потому, что это обязательно выгодно всем участникам рынка прямо сейчас, а потому что у поставщиков появится всё больше оснований считать спрос менее чувствительным к цене. Проще говоря, чем сильнее компания встроила ИИ в ежедневные процессы, тем сложнее ей будет отказаться от него даже при заметном росте расходов.
В этом смысле главный риск сегодня не в самом факте использования ИИ, а в модели внедрения, при которой инструмент становится критически важным раньше, чем появляется понимание его ограничений, архитектуры и реальной стоимости владения. А там, где возникает такая зависимость, почти всегда рано или поздно возникает и вопрос повышения цены.
⭐ 3 💯 28 👍 17 🔥 12
