AI shrinkflation više nije samo teorija iz tehnoloških krugova. Korisnici umjetne inteligencije sve češće primjećuju isti obrazac koji već godinama postoji u trgovinama: cijene rastu, a vrijednost proizvoda pada.
Kod klasične shrinkflacije pakiranja postaju manja, dok cijene ostaju iste ili više. Sada se isti model pojavljuje i u svijetu umjetne inteligencije. Tvrtke ograničavaju pristup modelima, uvode skuplje pretplate i smanjuju mogućnosti korištenja.
Prema podacima koje donosi CapitalOne, čak je svaki treći proizvod u prosječnoj košarici pogođen shrinkflacijom. Sličan trend sada se vidi i kod AI usluga.
Tvrtke uvode nova ograničenja
Posljednjih mjeseci nekoliko velikih AI kompanija promijenilo je način naplate i korištenja svojih alata.
GitHub je privremeno zaustavio nove prijave za Copilot Pro te najavio prelazak na model plaćanja po korištenju. OpenAI je predstavio više razina pretplate kako bi bolje prilagodio različite načine korištenja sustava.
Istovremeno, Anthropic je priznao pogrešku nakon što je korisnicima prikazana skraćena verzija modela Claude umjesto pune verzije. Cilj je bio smanjiti opterećenje sustava i povećati učinkovitost.
Sve to pokazuje koliko je teško održati postojeće cijene dok potražnja za umjetnom inteligencijom rapidno raste.
Potrošnja tokena eksplodirala je u godinu dana
Navike korisnika potpuno su se promijenile. Nekada su AI alati služili za kratka pitanja i jednostavne odgovore. Danas korisnici pokreću složene procese koji traju satima.
Programeri koriste umjetnu inteligenciju za analizu podataka, razvoj softvera i paralelne zadatke koji uključuju više agenata i desetke poziva sustava u pozadini.
Analiza platforme OpenRouter pokazuje velik rast korištenja. Između studenog 2024. i studenog 2025. prosječan broj tokena po zahtjevu skočio je s oko 1500 na čak 6000 tokena. Istovremeno, količina izlaznog sadržaja porasla je s 150 na 400 tokena.
Goldman Sachs procjenjuje da bi ukupna potrošnja tokena uskoro mogla biti čak 24 puta veća od današnjeg kapaciteta tržišta.
AI shrinkflation potiče prelazak na lokalne modele
Zbog sve većih cijena dio korisnika okreće se lokalnim AI modelima. Umjesto korištenja cloud usluga, modeli se preuzimaju i pokreću direktno na vlastitim računalima ili serverima.
Najčešće se koriste modeli poput Meta Llama modela, Mistrala ili DeepSeeka. Takav pristup omogućuje neograničeno korištenje bez mjesečnih pretplata i token limita.
No lokalni modeli imaju ozbiljan nedostatak. Za pokretanje naprednih sustava potreban je skup hardver, najčešće snažne grafičke kartice ili serverska infrastruktura.
Prema pisanju Boniteta, upravo zbog toga lokalni AI modeli još uvijek nisu realno rješenje za većinu korisnika.
Hardver postaje nova investicija
Raste i potražnja za računalima koja mogu pokretati velike jezične modele. Posebno su traženi Apple Mac Mini uređaji te snažne grafičke kartice.
Cijene hardvera već rastu, čak i na tržištu rabljenih komponenti. Korisnici koji intenzivno koriste umjetnu inteligenciju pokušavaju dugoročno smanjiti troškove prelaskom na vlastitu infrastrukturu.
Ipak, održavanje lokalnih AI sustava zahtijeva tehničko znanje i dodatno vrijeme. Upravo zato mnogi korisnici i dalje ostaju na pretplatama velikih AI platformi.
Hoće li AI shrinkflation postati standard?
Velike tehnološke kompanije pokušavaju pronaći ravnotežu između rastuće potražnje i troškova infrastrukture. Problem je što moderni AI sustavi troše ogromne količine resursa.
Najskuplji premium planovi zasad ostaju dostupni. Međutim, sve je više znakova da će cijene nastaviti rasti, dok će ograničenja korištenja postajati stroža.
Pitanje više nije hoće li AI shrinkflation postati standard, nego koliko će korisnici biti spremni plaćati prije nego što počnu tražiti alternativna rješenja.
