L'economia dell'IA è lo studio di come i sistemi di IA consumano risorse di calcolo, storage, larghezza di banda di rete, elettricità e lavoro specializzato, e di come questi input si traducano in valore aziendale misurabile. In pratica, pone una domanda semplice: l'output di un modello giustifica il suo costo operativo?
Nella cybersecurity, l'economia dell'IA è importante perché i servizi di IA sono costosi da eseguire e facili da abusare. Gli aggressori possono generare un gran numero di chiamate ai modelli, eseguire lo scraping degli endpoint di inferenza o manipolare i flussi di lavoro per far aumentare le bollette cloud e esaurire la capacità delle GPU. I difensori usano la stessa prospettiva sui costi per dimensionare i controlli, impostare limiti di frequenza, monitorare l'uso dei token e decidere dove l'IA riduce effettivamente il rischio o migliora il rilevamento. Un programma di IA sicuro misura non solo l'accuratezza del modello, ma anche il costo per avviso, il costo per indagine e il costo per risultato positivo. Se questi numeri crescono più rapidamente del valore creato, il deployment è economicamente fragile anche se la tecnologia funziona.