Wydatki na sztuczną inteligencję przestały być traktowane jako inwestycja bez dna. Z najnowszego badania EY US AI Pulse Survey wynika, że aż 82% liderów firm w USA obawia się rosnących kosztów tokenów, a 98% przyznaje, że zmusiło to ich organizacje do ponownej analizy strategii wdrożeniowej AI. To sygnał, że rynek wchodzi w nową, bardziej dojrzałą fazę.
Sztuczna inteligencja, niegdyś postrzegana głównie przez pryzmat innowacji, staje się znaczącym i wymagającym ścisłej kontroli obciążeniem dla firmowych budżetów. Obawy związane z kosztami tokenów — podstawowych jednostek rozliczeniowych za pracę modeli językowych — są powszechne. Badanie przeprowadzone w Stanach Zjednoczonych pokazuje, że problem jest niemal uniwersalny. Ponad osiem na dziesięć (82%) firm inwestujących w AI wyraża zaniepokojenie poziomem wydatków.
Te koszty bezpośrednio wpływają na kluczowe decyzje biznesowe. Liderzy wskazują, że poziom wydatków na AI coraz częściej decyduje o priorytetach inwestycyjnych, kształcie budżetów, a nawet o tym, którzy pracownicy otrzymają dostęp do zaawansowanych narzędzi. Skala problemu jest tak duża, że praktycznie wszystkie badane firmy (98%) zostały zmuszone do rewizji swojego podejścia do tej technologii.
Jeszcze do niedawna w branży panowało podejście określane jako „tokenmaxxing”, polegające na celowym, a często nieefektywnym, zwiększaniu zużycia tokenów w celu demonstracji zaawansowania technologicznego. Ta era dobiegła końca. Dziś dyrektorzy finansowi (CFO) zadają sobie pytanie nie o to, jak wydać więcej, ale jak oszczędzać tokeny, by budżet nie wymknął się spod kontroli.
Firmy zauważają, że wydatki na sztuczną inteligencję szybko rosną i nie zawsze przekładają się na realne wyniki biznesowe. To zmusza je do poszukiwania równowagi między innowacyjnością a dyscypliną finansową.
Zmiana ta sygnalizuje przejście od fazy eksperymentalnej do etapu, w którym inwestycje w AI muszą przynosić wymierny zwrot. Organizacje zaczynają precyzyjnie kalkulować, które procesy warto automatyzować i jakie narzędzia generują realną wartość, a które są jedynie kosztownym dodatkiem.
W obliczu rosnących opłat za korzystanie z gotowych modeli AI, coraz więcej firm rozważa budowę własnych, wewnętrznych rozwiązań. Takie podejście, choć początkowo bardziej wymagające, daje w dłuższej perspektywie znacznie większą kontrolę nad wydatkami i pozwala uniknąć uzależnienia od zewnętrznych dostawców. Decyzja o podziale inwestycji między gotowe oprogramowanie a własne narzędzia staje się jednym z kluczowych dylematów strategicznych.
Główne powody, dla których firmy decydują się na rozwój własnych systemów, to:
Ta tendencja pokazuje, że zarządzanie kosztami AI staje się równie ważną kompetencją, co samo wdrażanie technologii. Firmy, które nauczą się efektywnie zarządzać „ekonomią tokenów”, zyskają znaczącą przewagę konkurencyjną w nadchodzących latach.
Koszty AI coraz mocniej wpływają na decyzje firm. 82 proc. liderów w USA obawia się wydatków na tokeny, FOCUS ON Business, 2026. https://google.com/goto?url=CAESzQEB6zswFdzI5n08C7cs-6L3HV46d4ohgqZYmOYuZprKD3TKK3iK9VLLmBHGXtIafkQEZjbEycbZRf6qvaJMPE51zUShBi7l0PwAclHGzbajmavz24Y1PbVnLbiJiHicq5motxrh2BqrBgC4qtwllQkIJ2xgeVbtYaYpADVhSZgB5R8zb8-qQ7SFvROAAYVUW3r0vNrJXIp_0zhzADJASzbpoeepkuCkp-YwY1_w0fGy3IGZNsEjAVdqQP6ITebNnrztNFzTc9qsyyGbfWdw
EY US AI Pulse Survey summary, EY, 2026. https://google.com/goto?url=CAESzQEB6zswFZNVhF0-vAtguKwY-ph0Jz2UQfgewgbTisNBPVIxz0jme6oFsLRD6TTk7JGrLSeQVP-QDvqNADCS7t4W_wl2FnOVe-nFlVw1PelNcUD1xO-4dKDjKdEDXFgoLZHznVNWTSVr56_hkd5a0TxLNnb8PCDniKAqKWji1rwCInAIcsGQ8rRCi_DVowVvbjlEbg763Oycm-hFVrQl9AsF0CCqvehLeuht7mLDKGMzmCaBCshqIW-N8anrHbCD9-MK5qJfHqGthknem4u4
Kalkulator tokenów AI, Hivecluster, 2026. https://hivecluster.pl/kalkulator-tokenow-ai/
