A vállalatok világszerte növelik a mesterséges intelligenciára fordított költéseiket: az IDC adatai szerint a globális AI-infrastruktúra-költség 2025-ben 318 milliárd dollárra nőtt, szemben a 2024-ben mért 153 milliárd dollárral. Ugyanakkor a befektetések üzleti megtérülésének mérése sok szervezet számára továbbra is kihívást jelent, részben a költségek széttagoltsága miatt.
Milyen mértékű a növekedés?
A Deloitte 2025-ös kutatása szerint a vizsgált szervezetek 85 százaléka növelte AI-beruházásait az előző évhez képest, és 91 százalékuk további költésnövekedést tervezett a következő időszakra. A CloudZero adatai vállalati szinten is látványos emelkedést mutatnak: az AI-ra fordított átlagos havi költség egy év alatt 62 964 dollárról 85 521 dollárra emelkedett (36 százalékos növekedés). Emellett a havi 100 000 dollárnál többet AI-eszközökre költő szervezetek aránya 20 százalékról 45 százalékra nőtt.
A megtérülés kevésbé egyértelmű
Bár egyre több forrás áramlik AI-projektekbe, ezek üzleti hatása nem mindig egyértelműen mérhető. A Deloitte szerint ez részben abból adódik, hogy a mesterséges intelligencia bevezetését gyakran más digitális vagy szervezeti átalakulásokkal együtt hajtják végre, így nehéz pontosan elkülöníteni, mennyi eredmény származik közvetlenül az AI-ból. A Boston Consulting Group (BCG) tavalyi felmérése szerint a vállalatok 60 százaléka továbbra is csak korlátozott üzleti előnyöket érzékel AI-befektetéseiből, vagy nem tud jelentős bevételnövekedést vagy költségcsökkentést kimutatni.
Vannak már kézzelfogható hozamok is
Ugyanakkor nem minden szervezetnél marad el a megtérülés: a Google Cloud 2025-ös kutatása, amelyben 3 466 vezető vett részt, arra mutatott, hogy a válaszadók 74 százaléka legalább egy generatív AI-felhasználási területen már megtérülést tapasztalt. A leggyakrabban mért előnyök a következők voltak: egyéni produktivitás javulása (39 százalék), ügyfélélmény fejlesztése (37 százalék) és az értékesítési illetve marketingtevékenység támogatása (33 százalék).
Mi nehezíti az átláthatóságot?
A megtérülés mérését megnehezíti, hogy az AI-hoz kapcsolódó költségek több tételből állnak: a modellek használati díjai, tokenköltségek, GPU-erőforrások, felhőinfrastruktúra díjai, továbbá az integrációs és üzemeltetési ráfordítások. Ha egy szervezet nem rendelkezik egységes rálátással ezekre az elemekre, könnyen a költségek gyorsabb növekedésének látszata alakulhat ki, mint amilyen ütemben az üzleti előnyök megjelennek.
Az egységes platform és az observability szerepe
A SUSE szakértői szerint az átláthatóság javítása kulcsfontosságú: egy egységes AI-környezet nemcsak a modellek futtatását segítheti, hanem lehetővé teszi a költségek és teljesítménymutatók folyamatos nyomon követését is. A SUSE AI platformot bemutatva a cég arra hívja fel a figyelmet, hogy egy nyílt, vállalati szintű alap segíthet egységesíteni az üzemeltetést.
A platform integrált AI-observability funkciói révén a szervezetek részletes információt kaphatnak többek között a tokenfelhasználásról, a kapcsolódó költségekről, valamint a GPU-erőforrások teljesítményéről és kihasználtságáról. Emellett a SUSE AI helyszíni infrastruktúrán, felhőben vagy elszigetelt (air-gapped) rendszerekben is futtatható, ami fontos lehet azoknak a szervezeteknek, amelyek szigorú adatkontrollt és auditálhatóságot igényelnek.
Következtetések
A nagyobb beruházások és az egyes területeken már mért üzleti előnyök ellenére a legtöbb szervezetnél továbbra is kihívást jelent az AI-befektetések pontos megtérülésének meghatározása. Az elemzések szerint az egységes működés, a költségtranszparencia és a részletes observability eszközök alkalmazása segíthet abban, hogy a vállalatok kiszámíthatóbb keretek között hasznosítsák a mesterséges intelligencia nyújtotta lehetőségeket.
