Корпоративная Америка начинает нормировать AI - и это бьёт по маркетинговым командам. Axios и Wall Street Journal сообщают: некоторые предприятия сожгли годовой AI-бюджет за несколько месяцев. Другие увидели, как расходы на ИИ выросли вдвое-втрое без предупреждения. Разбираемся, что происходит и как маркетологам к этому подготовиться.
Проблема не в том, что AI стал дороже. Проблема в том, что компании не закладывали в бюджеты AI-агентов. Чат-бот отвечает на один запрос - один токен. AI-агент проходит задачу в несколько шагов: пишет бриф, ищет данные, анализирует кампанию. Каждый шаг - это десятки, а иногда сотни запросов к модели.
«Агентный AI требует много токенов, потому что множество запросов повторяются последовательно. Это как взять простой запрос к чат-боту и раздуть его в 10, 20, 50 раз.»
- Goldman Sachs, май 2026
Что на самом деле разгоняет счёт
Goldman Sachs прогнозирует: потребление токенов вырастет в 24 раза с 2026 по 2030 год. Для маркетинговых команд, которые активно используют агентные сценарии, эта кривая ударит по бюджетам гораздо раньше. Маркетинг потребляет AI тоннами: генерация контента, персонализация, анализ кампаний, соцсети, email-рассылки, SEO-исследования - все эти AI-воркфлоу расширились быстро, а бюджеты и управление ими - нет.
Проблема усугубляется невидимостью. Большинство маркетологов не знают, сколько токенов они тратят и на что именно уходят деньги. Потребление скачет от сотрудника к сотруднику, а сами инструменты не дают связать расходы с результатами. Команда может знать, что месячный лимит исчерпан, но не понимать, какая работа принесла больше всего ценности на токен.
Цифра
Потребление токенов AI вырастет в 24 раза к 2030 году. Компании, которые не начнут управлять этим ростом сегодня, увидят, как AI-бюджеты выходят из-под контроля уже в 2027-2028 годах.
Как маркетологам реагировать на рост затрат
Просто сократить доступ к AI - плохое решение, потому что это меняет одну проблему на другую, более серьёзную. Вместо этого маркетинговым лидерам нужно применить к AI-расходам ту же стратегию, что и к любым tech-инвестициям.
Вот три шага, которые советуют в Marketing AI Institute:
Аудит перед ограничением. Прежде чем ставить лимиты, разберитесь, куда на самом деле уходят токены. Какие воркфлоу потребляют больше всего? Какие приносят измеримые результаты? Решение должно опираться на реальную картину, а не на голые цифры потребления.
Подбирайте модель под задачу. Самая мощная (и самая дорогая) модель не всегда нужна. Фронтирная модель с рассуждением - это overkill для генерации поста в соцсетях или блога. Сознательный выбор модели под конкретную задачу может снизить затраты без потери качества.
Считайте не токены, а результат. Потребление токенов - неправильный KPI. Важно то, что произвела работа с AI: сэкономленное время, созданный контент, повлиявший на воронку. Команды, которые связывают AI-активность с ценными маркетинговыми исходами, лучше аргументируют бюджет и принимают более умные инвестиционные решения.
Что это значит для бизнеса во Владивостоке и на Дальнем Востоке
Для компаний из Владивостока и Дальнего Востока ситуация выглядит даже острее. Маркетинговые бюджеты здесь традиционно меньше, чем в Москве, а цены на AI-инструменты те же. Каждый токен должен приносить максимум пользы. Внедрение искусственного интеллекта без понимания экономики токенов может быстро опустошить бюджет.
С другой стороны, именно оптимизация расходов на AI открывает окно возможностей. Автоматизация с помощью ИИ позволяет небольшим командам с ограниченными бюджетами делать то, что раньше требовало штата из 10 человек. Но только при условии, что AI-инструменты используются осмысленно, а не «на всякий случай».
Как говорит Майк Капут из Marketing AI Institute: «Маркетинговые лидеры, которые хорошо управляют бюджетами, будут иметь за этим солидную стратегию».