企業のAIへの入力は、コストをコントロールするために、奨励の使用から移動しています。 多くの大手テクノロジーと小売企業は、最近、ビジネス請求書の急激な増加につながるスマートボディ製品のためのモデルの繰り返しコールのために、従業員のためのAIツールへのアクセスの特権やレベルを強化しました。

情報、ブルームバーグ、ブリティッシュ・フィナンシャル・タイムズなどのメディアレポートによると、AT&Tは、Microsoftの旗下にあるGitHub Copilotにアクセスし、MetaはAnthropicやその他のAIサービスの使用に費やすスタッフを締めています。 Uber、Wal-Mart、Amazonは、AI使用コストを削減することに焦点を当て、内部ポリシーを調整しました。

企業はAIをおおうことを始めます

個々のチームから企業レベルまで、コストの圧力が広がります。 報告書によると、AI の s の高強度企業は 1 ヶ月あたりの $7,500 を費やすことができます。 モデルのシングルコール価格が落ちても、スマートボディツールはミッションの過程で数回呼び出され、最終的に合計請求書をプッシュします。

Uberはより著名なケースです。 2026年4月、同社は、フルイヤーAIプログラミング予算を使用しており、その後、従業員1人当たりの月間天井を、ツールあたり1,500ドルに調整しました。 また、Wal-Martは、内部AIスマート用の天井を設定しました。 Amazonの場合、AIのレベルの従業員のランキングの内部リストが削除され、ランキングをフラッシュする追加の消費量を削減しました。

マイクロソフトはまた、一部のエンジニアが月にのみクロードコードで$500〜$2,000を費やしたことを発見しました。 これは、調達モデル自体よりも使用される方法に直接関連している企業AIのコストの指標です。

効率と予算に焦点を当てた違い

すべての企業が同期タイトニングを選択していません。 ボックスCEOのAaron Levieは、従業員が大量のトークンを消費することを奨励するために、同社がランキングを使用したことがないと述べたので、同様の偏差はありませんでした。 Databricksのプロジェクトディレクターは、現在、エンジニアのAI予算キャップがなかったと述べています。

企業内での判断の違いを反映しています。 一部の人は、使用制限は、できるだけ早く予算にコストを戻すのに役立ちますが、従業員がAIをより高い出力に変換できる限り、他の人が継続的な入力はまだ費用効果が大きいと考えている。

しかし、問題のコアは変更されていません。 企業は、主に生産性成長の期待に基づいて、AI支出の拡大を期待していた。 今日の使用量を大幅に削減しても、このリターンを弱める可能性があります。

コストコントロールツールの需要増加

予算の締付もAI産業チェーンの方向を変えています。 高コストのフロントラインモデルから、使用量を大幅に削減することなく、支出を削減するために、より安価なまたはよりオープンソースの選択肢に簡単なタスクをシフトし始めています。

このコンテキストでは、モデルゲートウェイの需要、監視およびモデルルートツールの使用が増加しました。 Microsoft と Databricks は、企業がスタッフの呼び出しを監視し、キャップの支出を設定するためのゲートウェイ製品を導入しました。 今回、AI Software Company, Inc., Inc., Inc.がWeidaに投資するモデルルータもリリースし、低コストのタスクを自動的に割り当て、コストダウンモデルに割り当てることを目標としています。

マイクロソフトの最高執行責任者であるナドラ氏は、AIモデルがいくつかのモデルプロバイダーに相当する価値を集中するのではなく、楽しい商品として動作するべきだと最近、公に述べています。 このステートメントは、現在のビジネスクライアントの債務削減に大きく一貫しています。

新しい製品をプッシュするとき、マイクロソフトは管理可能なコストに重点を置いています

クライアントの「予算の圧縮」に対応するため、今週のMicrosoftは、新製品のCopilot Workの価格を開示しました。 製品は、主にAnthropicモデルに基づいており、Office 365の複雑なマルチステップのタスクを自動化するために使用されます。

手数料モデルは「認証料プラスボリュームチャージ」です。 ユーザーは、$ 30の月額料金から365コピロットの承認を購入し、コピロットワークの実際の使用料の追加支払いを行う必要があります。 以前、Anthropicが企業に導入した請求システムに近いです。

同時に、Microsoftは、お客様がCopilot Coworkの使用に天井を設定し、製品内のスイッチをOpenAI、Microsoftの自己学習や他のモデルにサポートしてコストを削減できると強調した。 また、マイクロソフトは、Anthropicモデルをいくつかのシナリオの下でオープンソースモデルと交換するためのテストオプションだったことを報告しました。

これは、企業ソフトウェア市場での新しい競争ポイントは、結果を確保しながら、AIコストを許容企業内で保つことができる簡単なモデリング機能から移動していることを示唆しています。