Zarządy firm zaskoczone rosnącymi rachunkami za AI, Uber ograniczył budżet już w kwietniu

Firmy, które wdrażały sztuczną inteligencję licząc na szybkie oszczędności na etatach, zaczynają dostawać rachunki, jakich się nie spodziewały. Nowa ankieta KPMG wśród ponad dwóch tysięcy menedżerów najwyższego szczebla pokazuje, że blisko jedna trzecia z nich nie potrafi wyjaśnić, skąd biorą się rosnące koszty utrzymania i użytkowania AI w ich organizacjach. Powodem jest przejście dostawców, takich jak Anthropic, OpenAI czy GitHub, z ryczałtowych planów subskrypcyjnych na rozliczenia zależne od faktycznego zużycia tokenów.

Skąd wzięło się zaskoczenie

W początkowej fazie boomu na AI wiele firm mogło liczyć na preferencyjne umowy, w których twórcy modeli częściowo pokrywali ogromne koszty uruchamiania dużych modeli językowych. Ten stan rzeczy zmieniał się jednak systematycznie, w miarę jak dostawcy przenosili coraz większą część rzeczywistych kosztów obliczeniowych na klientów. Efektem jest sytuacja, w której faktury za AI rosną szybciej i mniej przewidywalnie niż zakładano w budżetach na 2026 rok.

W miarę jak modele rozliczania oparte na zużyciu stają się coraz powszechniejsze, wiele organizacji wciąż buduje dopiero zdolności potrzebne do prognozowania, monitorowania i zarządzania wydatkami na AI - KPMG

Firmy reagują cięciami budżetów

Reakcją części dużych organizacji na rosnące rachunki są twarde limity wydatków. Uber, według doniesień z czerwca 2026 roku, wyczerpał cały budżet przeznaczony na AI na cały 2026 rok już w kwietniu i od tego czasu ogranicza pracowników do 1500 dolarów miesięcznie wydatków na tokeny w pojedynczych narzędziach. Podobne kroki, ograniczenie wewnętrznych budżetów na narzędzia AI i przekierowanie zespołów na tańsze, mniej zasobożerne modele, podjęły też Amazon, Walmart, Cisco i Meta.

Jednocześnie prawie połowa ankietowanych przez KPMG organizacji przyznała, że musiała przesunąć w czasie wdrożenia AI, gdy koszty przewyższyły oczekiwaną wartość biznesową. To sygnał, że fala automatyzacji, która miała przynieść oszczędności na zatrudnieniu, w wielu firmach zderzyła się z rachunkiem za infrastrukturę obliczeniową, którego nikt wcześniej dokładnie nie oszacował.

Tańsze modele zyskują na znaczeniu

W odpowiedzi na presję kosztową rośnie znaczenie tańszych, ale wciąż wystarczająco skutecznych modeli. Według danych przywołanych w raporcie, wpływ tańszych modeli o wysokiej jakości na strategię AI firm wzrósł o 7 punktów procentowych względem pierwszego kwartału 2026 roku. Firmy coraz częściej weryfikują, gdzie AI faktycznie tworzy wartość biznesową, a gdzie jest kosztownym eksperymentem bez wymiernego zwrotu.

Co to oznacza dla polskich firm

Dla firm w Polsce, które dopiero wdrażają agentów AI lub planują większe wdrożenia w działach obsługi klienta czy programowania, historia amerykańskich gigantów jest ostrzeżeniem praktycznym. Przejście dostawców na rozliczenia za zużycie oznacza, że koszty pilotażu na kilkanaście osób mogą się nie przekładać liniowo na koszty wdrożenia na całą organizację, a bez wcześniejszego prognozowania zużycia tokenów łatwo o nieprzyjemne zaskoczenie na fakturze. Dział finansowy i dział IT powinny wspólnie ustalać limity wydatków na modele AI, zanim zrobi to za nie dostawca w postaci rachunku.

Zwiększone koszty operacyjne mogą też spowolnić tempo wdrożeń AI w mniejszych polskich firmach, które nie negocjowały indywidualnych, preferencyjnych stawek z dostawcami modeli, w przeciwieństwie do korporacji wielkości Amazona czy Ubera.

Źródła: AI bills are baffling the C-suite after shift to usage-based pricing (theregister.com), Sztuczna inteligencja miała zastąpić pracowników za darmo (pcformat.pl)