Inteligența artificială pare ieftină, dar factura poate exploda. Ce sunt tokenii și de ce schimbă economia AI

Companii precum Microsoft, Google și Anthropic au investit masiv în dezvoltarea modelelor lingvistice de mari dimensiuni, cunoscute drept LLM-uri, tehnologia care stă la baza unor servicii precum ChatGPT, Claude sau Gemini.

Pentru utilizator, să ceară inteligenței artificiale să redacteze un discurs, să planifice o vacanță sau să scrie cod poate părea aproape banal. Pentru companiile care furnizează aceste servicii, însă, fiecare solicitare are un cost. Iar odată cu extinderea AI-ului agentic (inteligență artificială care poate acționa singură și lua decizii pentru a atinge un scop dat, fără să aibă nevoie de ajutor pas cu pas de la un om), calcularea și controlul acestor costuri devin tot mai complicate, potrivit BBC.

De ce este atât de greu de stabilit prețul pentru serviciile AI

Marile companii tehnologice încearcă să-și recupereze investițiile prin abonamente și servicii plătite, care oferă acces la modele mai performante sau la funcții suplimentare, inclusiv pentru programare, analiză de date și automatizarea unor procese.

În paralel, companii terțe construiesc servicii comerciale bazate pe agenți AI. Aceștia folosesc de regulă unul sau mai multe modele lingvistice și sunt specializați pentru sarcini precise, de la securitate și contabilitate până la dezvoltare software și administrarea proceselor interne.

Problema apare atunci când aceste companii trebuie să le spună clienților cât vor costa serviciile respective peste șase luni sau peste doi ani.

„Încercarea de a lega pe cineva de un model de cost pentru următoarele 12 luni, doi ani, trei ani nu are, sincer, niciun sens, pentru că nu știm”, spune Simon Gooch, reprezentant al companiei Saviynt, specializată în managementul identității și care integrează inteligența artificială agentică în propriile servicii.

Tokenii, noua unitate de măsură a economiei AI

În centrul acestei probleme se află tokenii. Atunci când un utilizator îi adresează o întrebare unui model precum ChatGPT sau Claude, textul este împărțit în fragmente matematice numite tokeni. Modelul procesează aceste unități și generează, la rândul său, un răspuns alcătuit din tokeni, care sunt transformați ulterior în text, cod sau comenzi.

În teorie, acest mecanism ar putea permite calcularea precisă a costului fiecărei solicitări. În practică, lucrurile sunt mult mai complicate.

O mică modificare a unei cereri poate schimba răspunsul generat. Același prompt nu produce întotdeauna exact același rezultat, iar modele diferite pot consuma cantități diferite de tokeni pentru aceeași sarcină.

Situația devine și mai dificilă atunci când sunt folosiți agenți AI. O companie poate utiliza simultan mai mulți agenți care analizează informații, iau decizii și execută acțiuni. Fiecare etapă poate genera noi solicitări și noi tokeni, ceea ce face consumul dificil de anticipat.

Tokenii devin mai ieftini, dar consumul explodează

Costul individual al tokenilor sau al creditelor folosite pentru procesarea lor a scăzut puternic în ultimii ani. Paradoxal, însă, factura totală pentru inteligența artificială poate crește.

Motivul este simplu: consumul de tokeni explodează.

Potrivit unei analize Goldman Sachs citate în material, consumul de tokeni ar putea crește de 24 de ori între 2026 și 2030, ajungând la 120 de cvadrilioane de tokeni pe lună, pe măsură ce companiile trec tot mai mult la utilizarea agenților AI.

Pentru utilizatori, această creștere este greu de observat. O companie poate implementa un instrument AI fără să știe exact câți tokeni consumă angajații săi în fiecare zi. Problema devine vizibilă abia când resursele sunt epuizate sau când apare factura lunară.

Citește și Setea AI-ului: cum bea inteligența artificială apa orașelor. Centrele de date, riscuri și beneficii 

Companiile riscă să piardă controlul asupra facturilor AI

Will Venters, profesor asociat de Inovație Digitală și Sisteme Informaționale la London School of Economics, avertizează că firmele întâmpină dificultăți în gestionarea costurilor atunci când experimentează cu AI sau introduc aceste tehnologii în procesele interne.

„Oamenilor li se pare foarte greu să gestioneze acest cost… este un rezultat non-determinist, deci este și o valoare non-deterministă”, explică el.

Problema este amplificată de faptul că un angajat poate utiliza mult mai mult AI decât era anticipat. Spre deosebire de un software tradițional, unde numărul de operațiuni și resursele necesare pot fi relativ ușor estimate, un sistem AI poate genera răspunsuri diferite și poate consuma resurse diferite în funcție de complexitatea sarcinii.

Oliver King-Smith, fondatorul companiei de software de inginerie smartR AI, spune că organizațiile mici pot evita momentan această problemă folosind conturi personale cu tarif fix.

„Organizațiile mai mici pot trece pe sub radar și pot folosi conturi personale cu tarif fix, lucru despre care sunt sigur că marilor furnizori nu le place”, afirmă el.

Dar această situație nu poate continua la nesfârșit.

„La un moment dat, acest lucru trebuie să se termine, pentru că marile companii pierd foarte mulți bani pe aceste conturi”, adaugă King-Smith.

Pe măsură ce presiunea acționarilor pentru profit va crește, acesta estimează că marile platforme AI vor începe să limiteze mai strict utilizarea serviciilor.

AI agentic poate transforma o factură mică într-una uriașă

Una dintre cele mai mari provocări este reprezentată de AI-ul agentic. Un angajat poate activa mai mulți agenți AI cu doar câteva clickuri. În cazul unei echipe umane, extinderea capacității de lucru ar presupune recrutare, aprobări bugetare și procese administrative.

În cazul agenților AI, extinderea este aproape instantanee.

Will Venters atrage atenția că o companie poate descoperi că are nevoie de tokeni nu doar pentru dezvoltarea propriu-zisă a unui produs, ci și pentru testare, securitate, verificarea rezultatelor și implementarea unor mecanisme de protecție.

„Este deosebit de dificil atunci când vorbim despre procese agentice”, spune Venters.

Cu alte cuvinte, problema nu este doar cât costă un token, ci câți tokeni va consuma un sistem AI pentru a duce la capăt o sarcină.

Cu cât folosești mai mult AI, cu atât rezultatul poate fi mai bun

Există însă și cealaltă față a problemei. Un consum mai mare de tokeni nu înseamnă automat bani aruncați pe fereastră.

Venters explică faptul că un sistem AI poate genera o valoare mai mare atunci când primește mai multe resurse pentru a analiza o problemă.

„Nu este chiar același lucru cu un calculator. Cu cât îi dai mai mult, cu atât este mai scump, dar rezultatul poate fi mai bun”, spune el.

Această caracteristică face ca stabilirea unui preț fix să fie extrem de complicată. Clientul nu cumpără pur și simplu un număr de operațiuni. Cumpără un rezultat, iar costul obținerii acelui rezultat poate varia.

Citește și Joburile „imune” la inteligența artificială: Ce NU poate înlocui AI în următorii 20 de ani

Cum vor plăti clienții pentru serviciile bazate pe AI

Companiile care integrează inteligența artificială în propriile produse trebuie, în cele din urmă, să transfere aceste costuri către clienți.

„Nimeni nu și-a dat cu adevărat seama”, spune Bill Peterson, director senior de marketing de produs la Sumo Logic.

Compania testează servicii de securitate bazate pe AI agentic și discută cu clienții corporate despre modalitatea în care acestea ar trebui tarifate.

„Încă avem niște conversații interesante pe această temă în interiorul companiei”, afirmă el, cu o notă de ironie.

Printre variante se află majorarea generală a prețurilor, plata în funcție de rezultate sau comercializarea unor pachete care includ un anumit număr de incidente gestionate de AI.

Niciuna dintre soluții nu este însă definitivă.

Dacă furnizorii marilor modele lingvistice își modifică tarifele, companiile care au construit servicii peste aceste modele ar putea fi obligate să-și schimbe la rândul lor prețurile.

„Ajungi la o tarifare variabilă, iar aceasta se schimbă la fiecare câteva luni. Clienților nu le place. Nu așa își construiește nimeni un buget”, avertizează Peterson.

Economia inteligenței artificiale intră într-o nouă etapă

Problema tokenomics ar putea deveni una dintre cele mai importante provocări ale industriei AI în următorii ani. Pe măsură ce modelele devin mai eficiente și tokenii mai ieftini, utilizarea lor crește atât de rapid încât avantajul economic al reducerii costului per token poate fi anulat de volumul uriaș al consumului.

Pentru utilizatori, acest lucru ar putea însemna trecerea de la abonamente AI cu preț fix la modele de tarifare mai sofisticate. Pentru companii, provocarea va fi să găsească un echilibru între costul infrastructurii AI, valoarea produsului oferit și predictibilitatea facturii.

În cazul AI agentic, această problemă este și mai importantă. Un agent poate lucra non-stop, poate solicita informații de la alte sisteme și poate activa alți agenți pentru a finaliza o sarcină. Astfel, întrebarea „cât costă inteligența artificială?” nu mai are un răspuns simplu.

Citește și AI îți va lua sau îți va da un job? Cele trei dileme care decid viitorul Generației Z