Введение
Расходы на ИИ занимают всё большую долю бизнес-бюджетов, поскольку компании внедряют больше инструментов искусственного интеллекта в повседневную работу. В течение одного месяца бизнес может оплачивать ИИ-ассистента, API-сервис, инструмент для программирования и несколько SaaS-платформ. Отслеживать такие расходы становится сложнее, поскольку программные продукты приобретают разные команды.
По прогнозу Gartner, мировые расходы на ИИ достигнут 2,7 трлн долларов в 2026 году, что на 49,5% больше, чем в 2025 году. Эта сумма включает инфраструктуру, программное обеспечение и услуги, а не только бизнес-подписки, и отражает масштаб инвестиций в рынок ИИ.
ИИ также меняет способы оплаты услуг поставщиков программного обеспечения. Фиксированные подписки теперь сочетаются с оплатой по фактическому использованию и дополнительными кредитами ИИ. Для компаний это означает более разнообразные счета за программное обеспечение и растущую потребность упорядочивать платежи.
Расходы на ИИ растут в разных отраслях
Внедрение ИИ уже не ограничивается технологическим сектором. Компании в промышленности, строительстве, здравоохранении и финансовой сфере находят практические способы использовать ИИ в повседневной работе.
В отчёте Ramp о расходах бизнеса за лето 2026 года говорится, что почти половина малых предприятий уже оплачивала услуги ИИ. В промышленности, строительстве и здравоохранении также зафиксирован заметный рост внедрения таких технологий.
Инструменты, за которые платят компании, различаются в зависимости от их потребностей:
- ИИ-ассистенты: ChatGPT и Claude для исследований, написания текстов и повседневных задач.
- Инструменты разработки: ИИ-ассистенты для программирования и API-сервисы для создания приложений.
- SaaS с функциями ИИ: существующее бизнес-программное обеспечение со встроенными функциями искусственного интеллекта.
- Платформы автоматизации: инструменты для выполнения повторяющихся задач и объединения разных рабочих процессов.
Ещё одно изменение происходит непосредственно на рынке SaaS. Поставщики программного обеспечения добавляют функции ИИ в продукты, которыми компании уже пользуются. Компания может сохранить существующую подписку на дизайн-сервис или платформу управления проектами и при этом доплачивать за новые функции ИИ.
В некоторых случаях ИИ не создаёт совершенно новую статью расходов на программное обеспечение, а увеличивает стоимость уже существующей.
Как ИИ меняет модели ценообразования SaaS
Способы оплаты программного обеспечения меняются вместе с самими продуктами. Традиционные подписки по-прежнему распространены, но благодаря ИИ актуальнее стали модели оплаты по фактическому использованию и гибридные тарифы.
От оплаты за пользователя к оплате по использованию
В течение многих лет ценообразование SaaS было относительно простым: компании платили за определённое количество пользователей, обычно ежемесячно или ежегодно.
Услуги ИИ не всегда вписываются в эту модель. Обработка API-запросов, работа с токенами и генерация больших объёмов контента требуют вычислительных ресурсов. Поэтому поставщики могут взимать плату в зависимости от фактического объёма использования.
Небольшая команда, которая время от времени отправляет запросы, может тратить совсем немного. А команда разработчиков, использующая рабочие процессы на базе ИИ в течение всего дня, может получить гораздо более крупный счёт.
Оплата за пользователя не исчезает, но компаниям теперь приходится учитывать больше вариантов тарификации, особенно если они совмещают традиционное программное обеспечение с услугами ИИ.
Рост популярности гибридных моделей ценообразования
Некоторые поставщики сочетают фиксированную стоимость подписки с дополнительной оплатой за использование. Например, тариф может включать определённое количество кредитов ИИ, а после их исчерпания взимается дополнительная плата.
Типичная гибридная модель ценообразования может включать:
- Фиксированную ежемесячную или годовую плату за подписку.
- Включённый объём кредитов ИИ или использования.
- Дополнительные сборы за превышение этого объёма.
- Более дорогие тарифы с расширенными возможностями ИИ.
В отчёте Ramp за лето 2026 года отмечается, что за предыдущий год 14% традиционных SaaS-поставщиков выставляли счета за функции на базе ИИ. Годом ранее таких компаний было 8%. На продукты с оплатой по фактическому использованию пришлось 36% расходов на встроенные функции ИИ против 24% годом ранее.
ИИ-агенты могут добавить ещё один уровень сложности в эту систему ценообразования. По мере того как они берут на себя больше многоэтапных задач, поставщики программного обеспечения могут экспериментировать с оплатой за задачу или другими моделями, основанными на потреблении ресурсов.
Для финансовых команд практическая проблема заключается в том, что счёт за программное обеспечение может больше не ограничиваться стоимостью подписки, указанной на странице тарифов.
Новые платёжные сложности для бизнеса
Большее количество программных продуктов не означает автоматического улучшения управления расходами. Когда разные команды подписываются на разные сервисы, упорядочивать платежи становится сложнее.
Представим компанию, в которой маркетинговая команда оплачивает инструменты для дизайна и создания контента, разработчики пользуются несколькими ИИ-сервисами, а операционный отдел — программным обеспечением для автоматизации. Если каждая команда самостоятельно управляет подписками и способами оплаты, на получение полной картины расходов на программное обеспечение уходит время.
К распространённым проблемам относятся:
- Больше регулярных списаний: каждая дополнительная подписка на ИИ или SaaS добавляет новую дату продления и платёж, за которыми нужно следить.
- Переменные сборы за использование: API-запросы, расход токенов и дополнительные кредиты могут увеличить затраты сверх первоначального бюджета.
- Разрозненные платежи: сотрудники и отделы могут использовать разные карты или счета, из-за чего становится сложнее связывать платежи с конкретными проектами.
- Ограниченная прозрачность расходов: финансовым командам может быть трудно определить, какие инструменты используются, кто за них платит и куда уходят деньги.
Чтобы упорядочить эти расходы, недостаточно отслеживать даты продления подписок. Компаниям также нужен практичный способ разделять платежи и управлять расходами разных команд.
Как BUVEI помогает компаниям управлять платежами за ИИ и SaaS
Управлять платежами за несколько онлайн-сервисов бывает сложно, особенно в компаниях с несколькими командами, проектами и рекламными аккаунтами.
BUVEI предлагает виртуальные карты Visa и Mastercard для онлайн-платежей бизнеса. Их функции помогают упорядочивать подписки, управлять несколькими способами оплаты и контролировать расходы по картам.
Широкая совместимость с платёжными сервисами и поддержка нескольких BIN
Компании редко пользуются только одной онлайн-платформой. Например, маркетинговое агентство может оплачивать несколько рекламных сервисов, а его сотрудники — пользоваться ИИ-ассистентами, программами для дизайна и инструментами управления проектами.
BUVEI поддерживает платежи на таких платформах, как Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads и Microsoft Ads. Виртуальные карты также можно использовать для подписок на такие сервисы, как ChatGPT, Canva и Notion, а также для подходящих онлайн-покупок и оплаты дорожных расходов.
BUVEI также предлагает несколько вариантов BIN для разных регионов Visa и Mastercard. Компании могут выбирать подходящие BIN с учётом платёжных требований, рекламных платформ и предполагаемых сценариев использования.
Большее количество вариантов BIN обеспечивает дополнительную гибкость, когда у разных продавцов отличаются требования к принимаемым картам. При этом фактическое одобрение платежа по-прежнему зависит от продавца, типа карты, региона выпуска и других проверок.
Управление несколькими картами и контроль расходов
Использование одной карты для всех бизнес-подписок быстро превращается в беспорядок. Когда несколько сотрудников и проектов используют один способ оплаты, не всегда легко понять, какой сервис отвечает за конкретное списание.
BUVEI позволяет выпускать и управлять несколькими виртуальными картами через один аккаунт. Карты можно назначать разным сервисам, сотрудникам или проектам, вместо того чтобы проводить все расходы через один способ оплаты.
Например, агентство может использовать отдельные карты для ChatGPT, Canva, Notion и рекламных аккаунтов отдельных клиентов. Так платежи проще различать, а расходы клиентов легче держать отдельно.
Компании также могут управлять картами по мере изменения проектов:
- Массовый выпуск карт и пополнение баланса сокращают объём повторяющейся работы при управлении несколькими картами.
- Настраиваемые лимиты расходов помогают контролировать затраты по картам с учётом потребностей бизнеса.
- Возможность замораживать и размораживать карты позволяет временно ограничивать платежи при необходимости.
- Закрытие карт упрощает вывод из использования способов оплаты, которые больше не нужны.
- Прозрачные комиссии позволяют видеть сборы за пополнение и платежи на платформе.
Эти возможности полезны командам, которым нужно управлять несколькими подписками или рекламными аккаунтами и при этом не терять из виду отдельные платежи.
Пополнение через USDT и мгновенный выпуск карт
Для компаний и пользователей, хранящих средства в криптовалюте, BUVEI поддерживает пополнение через USDT в сетях TRC20 и ERC20.
Поддержка обеих сетей даёт пользователям больше гибкости при пополнении виртуальных карт. Стоимость переводов и время их обработки могут различаться, поэтому важно выбрать правильную сеть. Сети отправки и получения должны совпадать.
BUVEI также предлагает быстрый выпуск виртуальных карт после регистрации без сложной процедуры подачи заявки на KYC — с учётом применимых требований к аккаунту. Это упрощает получение виртуальных карт для онлайн-платежей.
Безопасность и поддержка клиентов
Компаниям, управляющим несколькими онлайн-подписками, также необходимо учитывать, как защищены их платёжные данные.
Виртуальные карты сокращают необходимость напрямую раскрывать основные банковские реквизиты карты отдельным продавцам. BUVEI соблюдает стандарт безопасности платежей PCI DSS.
Пользователям, которым нужна помощь, BUVEI предоставляет:
- Круглосуточную онлайн-поддержку в реальном времени по вопросам карт и платежей.
- Персональных менеджеров аккаунта для более индивидуальной помощи.
Эти услуги особенно полезны компаниям, управляющим несколькими картами и онлайн-платёжными аккаунтами.
Что ждёт платежи за SaaS в будущем
Модели ценообразования ИИ продолжают развиваться. Одни поставщики программного обеспечения сохранят фиксированную плату за подписку, а другие введут больше сборов, зависящих от использования, или объединят оба подхода.
Стоит следить за тремя тенденциями:
- Больше вариантов тарификации: компаниям может потребоваться управлять подписками, кредитами ИИ и сборами за использование в рамках одного бюджета.
- Более тщательный контроль расходов: отслеживать стоимость программного обеспечения по командам, проектам и сервисам станет ещё важнее.
- Больше гибкости в платежах: компаниям с растущим набором программных продуктов понадобятся практичные способы разделять платежи и управлять расходами по картам.
Для финансовых команд главной задачей станет сохранение прозрачности расходов на программное обеспечение по мере роста числа инструментов и моделей тарификации.
Заключение
ИИ меняет экономику бизнес-программного обеспечения. Компании больше не сталкиваются только с фиксированной платой за подписку. Расходы на использование API, кредиты ИИ и дополнительное потребление ресурсов становятся частью общего бюджета на программное обеспечение.
По мере того как компании начинают полагаться на большее количество сервисов на базе ИИ, управление платежами будет играть всё более важную роль при закупке программного обеспечения. Отдельные способы оплаты, чёткие лимиты расходов и более прозрачный учёт регулярных списаний помогут компаниям контролировать затраты.
Следующая задача бизнеса — не просто найти подходящие инструменты ИИ, а выстроить платёжную систему, которая сможет адаптироваться к росту потребностей в программном обеспечении.
