CEO Speechify: витрати на AI-токени незабаром перевищать зарплати співробітників

Кліфф Вайцман, засновник і CEO Speechify AI, у випуску відеосерії 20VC стверджує, що сучасним софтверним компаніям потрібно радикально перебудувати операції, щоб мати змогу оплачувати зростаючі витрати на AI-обчислення. Вайцман вважає, що традиційні підходи менеджменту не переживуть цього зсуву, і що компаніям слід прибрати будь-який проєкт, який не дає напряму платоспроможних клієнтів, щоб фінансувати витрати на машинний інтелект.

Sales-First стратегія як базовий принцип

Вайцман просуває продажоорієнтований підхід до будь-яких рішень компанії. Він розглядає маркетинг як формулу конверсії, а не як вправу зі створення бренду, кажучи: «Зростання — це просто гра в арбітраж. Ви змагаєтеся з кожною іншою людиною у світі, яка хоче показати свій продукт користувачам».

За цією філософією Speechify щодня тестує майже тисячу AI-згенерованих оголошень, щоб з’ясувати, що саме конвертує користувачів у платоспроможних клієнтів. Вайцман підкреслює: «Робіть лише те, що веде до конверсії. Якщо ви не отримуєте людей, які реально конвертують на вашому продукті, немає сенсу виконувати роботу, яку ви робите».

Рекламування, підсилене AI, і таргетинг за даними

Коли компанії зміщуються в бік AI-чатів, які збирають персональні дані користувачів, з’являються нові рекламні можливості поряд із ризиками для приватності. Вайцман зазначає потенціал цих даних: «Гігантський. Бо воно знає так багато про вас… OpenAI знає все про вашу історію і про те, що вас цікавить у вашій психіці».

Він стверджує, що високі витрати на рекламу стають неважливими, якщо ROI доведено коректним трекінгом. «Ок заплатити високий CPM, доки люди конвертують і доки в вас є атрибуція», — пояснює Вайцман, додаючи, що новий SDK OpenAI для трекінгу є «вкрай важливим» для такого підходу.

Споживання токенів як стандартний операційний витратний рядок

Вайцман прогнозує фундаментальний зсув у бюджетах компаній: «Наступного року я очікую, що ми витрачатимемо більше на токени, ніж на зарплати. Зараз це нетипово, але я не думаю, що в довгостроковій перспективі це залишиться нетиповим».

Щоб гарантувати, що AI-інструменти реально використовуються, він вимагає від співробітників подавати скриншоти або відеозаписи, які демонструють їхню щоденну роботу з технологією. Лідери інженерії мають тиснути на команди, щоб ті спалювали тисячі обчислювальних кредитів щодня.

Операційна швидкість через усунення нарад

Вайцман запроваджує жорсткі операційні практики, покликані пришвидшити розробку продукту:

• Співробітники щодня надсилають цілі своїм керівникам
• Телефонні дзвінки замінюють довгі гілки повідомлень
• Рев’ю оперативніше для робіт між проєктами
• Для внутрішніх повідомлень встановлюється обов’язковий час відповіді 60 секунд
• Традиційні статусні наради заборонені

Він стверджує, що «нарада, де одна людина говорить, а інші пасивно слухають, без потреби уповільнює компанії».

Виробництво як єдиний показник результативності

У системі менеджменту Вайцмана відправлений код замінює традиційні оцінки продуктивності. «Якщо ви створили щось неймовірне, але це не в продакшні, це марна трата часу… вам не зарахують жодних балів, доки це не в продакшні… вам не потрібне оцінювання продуктивності».

Оптимізація інфраструктури та unit economics

Вайцман визнає, що на ранньому етапі витрати на обчислення були настільки високими, що Speechify «відчувалась радше як операція на кшталт благодійності, ніж як бізнес». Компанія оптимізувала інфраструктуру, доки обробка мільйона символів не стала коштувати лише кілька доларів.

Він уважно відстежує unit economics, перевіряючи, чи кожна взаємодія з користувачем генерує прибуток, і очікуючи планів зниження витрат на обчислення з часом. Хоча він вважає допустимою ранню стратегію тимчасових збитків, профінансованих венчурним капіталом, спрямованим постачальникам інфраструктури для AI, він підкреслює, що розв’язання проблеми витрат на обчислення є критично важливим для майбутньої прибутковості.

Ширші наслідки для нерівності

Вайцман стверджує, що дороге обчислювальне “залізо” дає перевагу великим технологічним компаніям і ламає традиційні кар’єрні траєкторії. Він радить людям у цьому середовищі відстоювати себе та застосовувати принцип у регульованих індустріях на кшталт охорони здоров’я: «Проблема не в лікарях, проблема — в системі».

Він вважає, що доступ до технологій стає необхідним для економічного виживання, заявляючи: «Не мати телефону — це божевілля», адже смартфони стали базовою потребою.

Контраргумент: зовнішні дослідження та альтернативні погляди

Хоча підхід Вайцмана робить акцент на агресивному впровадженні AI та витратах, зовнішні дослідження додають нюансів:

Щодо реклами, згенерованої AI: дослідження 2026 року, висвітлене MarTech, показало, що 57% споживачів більше довіряють брендам, коли ті використовують AI, але 34% хвилюються через приватність даних, а 24% не люблять надто персоналізовані досвіди. Це свідчить, що агресивне тестування AI-оголошень може покращувати конверсію, але несе ризик потрапити в те, що Вайцман називає «страшну зону», якщо персоналізація перевищує комфорт користувача.

Щодо витрат на токени та виходу (output): звіт DORA за 2025 рік від Google стверджує, що AI здебільшого підсилює наявні сильні та слабкі сторони організації, і найбільші вигоди надходять від покращення базових організаційних систем, а не просто від додавання інструментів. Це означає, що тиск на співробітників “спалювати” більше обчислювальних кредитів може збільшити активність, але не гарантує кращі продукти, якщо не сильні процеси роботи, рев’ю та інженерна культура.

Щодо динаміки витрат на обчислення: у 2025 році Nvidia повідомила, що витрати на інференс знижуються завдяки оптимізації моделей і покращенням інфраструктури. Водночас аналіз AI-інфраструктури ARK за 2026 рік усе ще очікує, що витрати на AI-інфраструктуру майже втрояться — з US$500 мільярдів у 2025 році до майже US$1,5 трильйона до 2030-го. Це натякає, що переможцями стануть компанії, які перетворять спад unit cost і зростання попиту на довготривалі маржі, а не лише ті, хто найбільше витрачає на обчислення.

Цей підсумок створено на основі випуску відеосерії 20VC за участі Кліффа Вайцмана; його підготували за допомогою AI та з редакційною перевіркою.