Экономика ИИ-агентов в цифрах: бенчмарк McKinsey
McKinsey Quarterly опубликовал разбор экономики агентных систем - интервью с Дэвидом Теппером, CEO Pay-i (платформа измерения экономики ИИ; ранее 19 лет в Microsoft, отвечал за genAI-потребление Azure). Центральный тезис: токены - это счёт, а не ценность.
Счёт фиксирует расход и не отвечает на вопрос об эффекте. Бенчмарки для сверки:
• 60% стоимости агентной задачи - проверка и доработка результата, не его создание; • агентная задача может потреблять в 1000 раз больше токенов относительно диалога с моделью; • разброс стоимости одной задачи у автономного агента - до 30 раз между прогонами; • внутри одного прогона - в среднем участвуют 3,5 модели, часто разных провайдеров; • инференс дешевеет на 6,7% в месяц с 2022 года (минус 86% при равном размере модели); стоимость решённой задачи при этом растёт;
• кэширование входных токенов снижает стоимость на 75-90%; у большинства промпты под кэш не структурированы;
• $3 млн годовых расходов