Forrester تحذر من ارتفاع ميزانيات البرمجيات مع رسوم استخدام الذكاء الاصطناعي
استندت The Register إلى بحث من Forrester قال إن موردي البرمجيات والذكاء الاصطناعي يضيفون زيادات سعرية ورسوم استخدام، بينما يتوقع 80 بالمئة من صناع القرار الذين شملهم الاستطلاع ارتفاع ميزانيات البيانات والبرمجيات.
تحذر Forrester مشتري التقنية في المؤسسات من أن رسوم استخدام الذكاء الاصطناعي وزيادات أسعار البرمجيات سترفع الميزانيات في العام المقبل. واستندت The Register إلى استطلاع أجرته Forrester شمل أكثر من 2,600 من صناع القرار في الأعمال والتقنية، وقالت شركة الأبحاث إن الموردين ينقلون تكاليف الذكاء الاصطناعي إلى العملاء عبر أسعار أعلى ونماذج تسعير قائمة على الاستخدام.
تربط Forrester تكاليف الذكاء الاصطناعي بتسعير البرمجيات حسب الاستخدام
ذكرت The Register أن Anthropic وOpenAI وGitHub نقلت بعض الخدمات خلال الأشهر الستة الماضية من الاشتراكات ذات السعر الثابت إلى الفوترة حسب الاستخدام، ما أثار مخاوف التكلفة لدى المستخدمين. وأدرجت شركة الأبحاث Microsoft أيضا بعد إطلاق ترخيص مميز حديث.
قدرت Bain & Company في العام الماضي أن تكاليف بناء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي ستبلغ 2 تريليون دولار بحلول 2030. وقالت Forrester إن الذكاء الاصطناعي سيدفع زيادات في إنفاق البيانات والبرمجيات، مع توقع 80 بالمئة من صناع القرار ارتفاع تلك الميزانيات.
ميزانيات التوظيف لم تنخفض مع نشر الذكاء الاصطناعي
وجدت Forrester أيضا أن تكاليف الموظفين لم تنخفض بعد رغم عمليات التسريح في قطاع التقنية. وقال التقرير إن إنفاق التوظيف في تقنية المعلومات لم يتراجع في السنوات الأخيرة، رغم إعلان Oracle وMicrosoft وMeta عمليات تسريح كبيرة.
استشهدت The Register بأرقام Forrester التي أظهرت أن التوظيف شكل 35 بالمئة من ميزانيات تقنية المعلومات في 2025. وقالت شركة الأبحاث أيضا إن 68 بالمئة من صناع قرار تقنية البيانات توقعوا زيادة ميزانيات التوظيف في البيانات والتحليلات.
فرق FinOps تواجه إنفاقا قائما على رموز الذكاء الاصطناعي
ينبغي تكييف ممارسات FinOps مع تكاليف الذكاء الاصطناعي غير المتوقعة، بحسب Forrester. وقال التقرير إن FinOps التقليدية لم تصمم للتكاليف القائمة على الرموز والاستخدام، لكنه رأى أن تلك الفرق هي الأقدر على بناء ضوابط جديدة.
سمت شركة الأبحاث توجيه النماذج والتخزين الدلالي المؤقت وحواجز الاستخدام كضوابط تشغيلية يمكن أن تحد من الإنفاق المنفلت. ووجد بحث KPMG المشار إليه في المقال في يوليو أن ما يقرب من ثلث قادة الشركات واجهوا صعوبة في فهم تكاليف التشغيل والسيطرة عليها عند تنفيذ الذكاء الاصطناعي للأعمال على نطاق واسع.
تبقى دراسات الحالة لعملاء بأسمائهم، وتغييرات الأسعار المفصلة حسب المورد، والوفورات المدققة من الذكاء الاصطناعي، وبيانات الاستخدام على مستوى العقود، والأثر الكمي للميزانيات حسب القطاع خارج السجل العام المشار إليه في المقال.
