ИИ меняет примерно всё, и экономику сервисных компаний тоже. Как именно? Недавно эту тему довольно горячо обсуждали топы и инвесторы EPAM. А мы решили узнать мнение руководства другого крупного — но непубличного — аутсорсера.
ИИ меняет примерно всё, и экономику сервисных компаний тоже. Как именно? Недавно эту тему довольно горячо обсуждали топы и инвесторы EPAM. А мы решили узнать мнение руководства другого крупного — но непубличного — аутсорсера.
В привычную T&M модель, где счета привязаны к потраченному времени и материалам, вторгается токеномика. Она добавляет в расчёты еще одну переменную — стоимость LLM-токенов, которые сотрудники тратят при выполнении заказа. Насколько токеномика уже определяет работу сервисных компаний? СEO EPAM Балаж Фейеш не просто называет это «интересной темой» — он считает, что управление стоимостью токенов становится отдельной компетенцией, похожей на финансовый трейдинг. Нужно, мол, уметь выбирать не только модели подешевле, но и правильных поставщиков токенов одной и той же модели.
«Нужна правильная подборка моделей. Для каждой конкретной задачи нужно выбирать такую модель, которая способна её выполнить, но при этом достаточно дёшева, чтобы обеспечить окупаемость инвестиций».
«Один и тот же токен одной и той же модели можно покупать у разных поставщиков… это чем-то напоминает работу трейдингового деска». (Из записи созвона с инвесторами по итогам I квартала 2026 года)
Кто знает, может, скоро мы увидим нечто вроде биржи токенов (сам ИИ называет это «рынок ИИ-маршрутизации»), а почасовые рейты уйдут в прошлое.
Куда дрейфует экономическая модель аутсорса, мы спросили у топ-менеджера крупной сервисной компании. Он рассказал, как она устроена сейчас и что может измениться.
Стоимость токенов составляет около 20% от стоимости внедрения и использования ИИ в производстве (обратите внимание, не от стоимости заказа — devby). Остальные 80% — это затраты на обучение персонала, создание и поддержание соответствующей ИТ-инфраструктуры, расходы на соблюдение конфиденциальности информации и т. п.
По состоянию на 2026 год человеческий фактор по-прежнему играет ключевую роль: для предоставления ИТ-сервисов по-прежнему требуются менеджеры проектов, бизнес-аналитики, архитекторы, разработчики-сеньоры и специалисты DevOps — для проверки кода, интеграций, контроля качества.
То есть токены не являются и не будут являться основным фактором затрат, как минимум, в 2026 году.
Что касается ухода от повременной оплаты сервисов: она никуда не уходит, но меняется её структура.
Чистая «токеномика» — когда счёт клиенту формируется от расхода токенов — это плохая идея для сервисной компании: она не отражает создаваемую ценность, перекладывая на клиента риск, которым он не умеет управлять, и делает счета непредсказуемыми. Никто из серьёзных игроков на рынке туда не движется.
Реальное направление другое: оплата работы инженеров остаётся, а стоимость ИИ-инструментов разработки выносится отдельной строкой как отдельная статья стоимости. Точно так же, как сервисные компании давно перевыставляют клиенту командировочные расходы, лицензии на специализированный софт или облачные ресурсы под среды разработки.
Это честная и сильная позиция: токены — это часть стоимости разработки, но не часть стоимости человеко-часа.
При этом базовая модель остаётся узнаваемой для любого финансового директора: сервис инженеров плюс прозрачная статья на инструменты с аудитом расхода и правом замены моделей по мере того, как они дешевеют.
Следует ожидать, что нынешние лидеры в предоставлении коммерческих моделей ИИ под влиянием конкуренции будут вынуждены снижать стоимость токенов.
«Возможно, временно цены на токены и вырастут, например, в случае поглощения Китаем Тайваня, но рынок всё отрегулирует. Если что-то растёт в цене из-за превышения спроса над предложением, туда должны приходить новые игроки и снижать цены».
Мы ожидаем, что внедрение ИИ на первом этапе вытеснит классические сервисы по разработке небольших и средних проектов.
Соответственно, сервисным компаниям придется перестраиваться и переходить от классической Т&М модели и биллинга за час работы ИТ-специалиста к модели FP (Fixed Price) с оплатой «за услугу по запуску такого-то продукта/бизнес-процесса».
Внутри этой стоимости будет лежать как работа человека, так и отдельно обоснованная стоимость за «весь ИИ», содержание, внедрение и обучение сотрудников заказчика.
Развитие ИИ происходит с экспоненциальным нарастанием скорости. Следует ожидать достаточно быстрого создания новых моделей ИИ, способных справляться со всё более сложными проектами. Тут сервисные компании столкнутся с конкурентами в виде сотрудников компаний-заказчиков — доменных специалистов.
Сейчас при разработке решений сервисные компании конкурируют с внутренними отделами ИТ-разработки компаний-заказчиков.
Но в новой реальности доменный специалист после небольшого тренинга сможет самостоятельно строить достаточно серьезные решения.
И эти решения будут не уровня демо/прототипа — они могут быть вполне коммерческого уровня.
Скорость и стоимость разработки таких решений для компаний-заказчиков будет в разы дешевле классической разработки с помощью сервисной ИТ-компании, а к тому же не будет опасений по поводу утечки конфиденциальной информации.
Возможно, сегодня некоторые оценки и ожидания превышают реальные результаты внедрения ИИ в реальную разработку, однако уже сейчас очевидно, что революционные изменения в бизнесе сервисных ИТ-компаний должны произойти. Те, кто не успеют или не сумеют это сделать, потеряют бизнес.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.