АНБ потратит миллиарды долларов на тестирование ИИ, а больницы США, на споры со страховщиками

Агентство национальной безопасности США (АНБ) сообщило Конгрессу, что в этом году потратит миллиарды долларов на тестирование продвинутых ИИ-моделей, об этом со ссылкой на два источника, знакомых с засекреченными оценками, пишет издание The Washington Sun. По словам одного из источников, основная статья расходов, вычислительные мощности; кроме того, АНБ вынуждено конкурировать по зарплатам с ИИ-лабораториями, что тоже увеличивает бюджет. Из-за этого законодатели ожидают, что полноценный надзор за ИИ может обходиться в десятки миллиардов долларов в год, гораздо больше прежних прикидок: Бюджетное управление Конгресса ранее оценивало создание отдельного центра оценки рисков ИИ всего примерно в 20 миллионов долларов в год.

Высокую стоимость вычислений для крупных клиентов объясняют устройство тарифов ИИ-провайдеров. Потребительские подписки с фиксированной ценой сильно субсидируются: по оценке SemiAnalysis, максимальная подписка ChatGPT Pro за 200 долларов по API-ценам стоила бы до 14 000 долларов, а аналогичная по цене подписка Claude Max, до примерно 8000 долларов. Бизнес-клиенты, напротив, всё чаще платят по фактическому расходу токенов: OpenAI выставляет счета новым корпоративным контрактам именно так, а у Anthropic 75, 85% выручки приходится на контракты с оплатой по использованию. При этом агентские сценарии работы могут расходовать в тысячу раз больше токенов, чем обычный чат.

Провайдеры реагируют на это по-своему: по данным The Information, OpenAI уже позволяет части крупных клиентов платить только за выполненные задачи, а также выпустила модели GPT-6 Sol и Luna по цене вдвое ниже обычного API-тарифа. На самые мощные передовые модели такие скидки не распространяются, их провайдеры всё чаще продают через закрытые программы для кибербезопасности. При этом бизнес-направление остаётся очень прибыльным: SemiAnalysis оценивает валовую маржу API-бизнеса Anthropic более чем в 80%. Деньги компаниям нужны: по данным Financial Times, OpenAI планирует потратить на вычислительные мощности около 856 миллиардов долларов до 2030 года, а Anthropic готовит IPO не позднее ноября.

В здравоохранении США проблема другая: цену лечения повышает не стоимость самого ИИ, а то, как его используют для споров о счетах больницы и страховщики. По данным отчёта Ассоциации Blue Cross Blue Shield, о котором пишет The New York Times, больницы с помощью ИИ-кодирования диагнозов накрутили почти 1 миллиард долларов лишних расходов за два года: случаи кодировались как более тяжёлые, добавлялись вторичные диагнозы, из-за чего в среднем удавалось получить почти на 12 000 долларов больше за случай, без видимых изменений в самом лечении. Больницам это выгодно: система McLaren Health Care получает дополнительный миллион долларов в месяц, используя софт SmarterDx, который забирает себе часть дополнительной выручки, об этом рассказал финансовый директор McLaren Дейв Мазуркевич. Страховщики, по его словам, тоже используют ИИ, чтобы находить в записях поводы отказать в выплате. Кэролайн Пирсон из Peterson Health Technology Institute отмечает, что теперь обе стороны проходят по несколько раундов спора по каждому случаю просто потому, что это дёшево. Бывший американский чиновник здравоохранения Дэвид Брейлер, пишущий в Health Affairs, ожидает, что ИИ в целом поднимет расходы на здравоохранение, так же, как это раньше сделали электронные медкарты.

Спор о том, кто должен оплачивать надзор за ИИ, уже идёт и применительно к АНБ: Нат Первис из AI Verification and Evaluation Research Institute предлагает ввести сбор, который заставил бы разработчиков ИИ софинансировать независимое тестирование. По данным The Washington Sun, Anthropic и OpenAI дали понять, что готовы платить за усиление государственного надзора.

Ключевые факты

АНБ заявило Конгрессу, что в этом году потратит миллиарды долларов на тестирование продвинутых ИИ-моделей, в основном на вычислительные мощности; законодатели ожидают, что полноценный надзор за ИИ обойдётся в десятки миллиардов долларов в год, тогда как ранее Бюджетное управление Конгресса оценивало отдельный центр оценки рисков ИИ примерно в 20 млн долларов в год
Потребительские подписки на ИИ субсидируются: подписка ChatGPT Pro за 200 долларов по API-ценам стоила бы до 14 000 долларов, а Claude Max, до 8000 долларов (оценка SemiAnalysis)
У Anthropic 75, 85% выручки приходится на контракты с оплатой по использованию токенов, а агентские сценарии могут расходовать в тысячу раз больше токенов, чем обычный чат; валовая маржа API-бизнеса Anthropic превышает 80%
OpenAI выпустила более дешёвые модели GPT-6 Sol и Luna (по цене вдвое ниже обычного API-тарифа) и планирует потратить на вычисления около 856 млрд долларов до 2030 года; Anthropic готовит IPO не позднее ноября
В здравоохранении США больницы с помощью ИИ-кодирования диагнозов накрутили почти 1 млрд долларов лишних расходов за два года, получая в среднем почти на 12 000 долларов больше за случай, при этом страховщики параллельно используют ИИ, чтобы искать поводы для отказа в выплатах

Почему это важно

Материал показывает изнанку ИИ-экономики: за громкими цифрами роста рынка стоят реальные счета, государство платит за тестирование и надзор десятки миллиардов, бизнес переходит на оплату по токенам вместо дешёвых подписок, а в здравоохранении ИИ не снижает издержки, а разгоняет их через споры о счетах между больницами и страховщиками.

Кому это важно

Государственным ведомствам и регуляторам, которые планируют бюджеты на надзор за ИИ; корпоративным клиентам OpenAI и Anthropic, которые платят по факту использования; больницам, страховым компаниям и поставщикам софта для медицинского кодирования вроде SmarterDx.

Как это применить

Компаниям, планирующим внедрение ИИ-агентов, стоит закладывать расход токенов на порядки выше, чем в обычном чат-интерфейсе, и сравнивать реальную API-стоимость с ценой субсидированных подписок вроде ChatGPT Pro или Claude Max перед масштабированием. Медицинским организациям и страховщикам материал показывает, что ИИ-инструменты для кодирования диагнозов и проверки claims уже используются обеими сторонами спора и напрямую влияют на итоговые счета.

Можно ли доверять

The Decoder пересказывает данные из нескольких независимых источников: цифры по АНБ приведены The Washington Sun со ссылкой на два источника с доступом к засекреченным оценкам (точные суммы не раскрываются), оценки стоимости ИИ-подписок и маржи, от SemiAnalysis, данные о расходах OpenAI, от Financial Times, а история про здравоохранение опирается на отчёт Ассоциации Blue Cross Blue Shield и материал The New York Times. Число реальных именованных спикеров велико, но ключевые цифры по АНБ остаются анонимными оценками, а не официально раскрытыми данными.

Риски и подводные камни

Оценки расходов АНБ и надзора за ИИ основаны на анонимных источниках и засекреченных данных, их точность нельзя проверить независимо. Отчёт о завышении больничных счетов подготовлен Ассоциацией Blue Cross Blue Shield, объединением страховщиков, у которых есть собственный финансовый интерес показывать больницы в невыгодном свете, при этом в материале отмечается, что страховщики сами используют ИИ, чтобы отклонять выплаты. В итоге рост расходов на ИИ-надзор и ИИ-споры о счетах в здравоохранении может в конечном счёте лечь на налогоплательщиков и пациентов.

«Потому что это дёшево»

— Кэролайн Пирсон, Peterson Health Technology Institute