Sebuah sistem pemantauan AI terpusat dan kontrol pengeluaran sedang dikembangkan di Meta setelah perusahaan menyadari bahwa mereka menghabiskan lebih banyak secara internal untuk AI daripada yang diperkirakan. Keputusan ini menunjukkan bahwa perusahaan sedang mempertimbangkan apakah hasil dari AI membenarkan biaya yang terlibat.
Perusahaan telah mengirimkan memo kepada sekitar 6.000 karyawan yang merinci rencana batas pengeluaran AI, anggaran, dan pembatasan token. Di bawah AI Gateway, tim akan memiliki akses ke ikhtisar penggunaan AI yang secara otomatis mengirimkan notifikasi jika terjadi lonjakan pengeluaran yang tidak biasa. Manajemen token terstruktur diperkirakan akan sepenuhnya diimplementasikan pada tahun 2027.
Memo tersebut mencatat bahwa Meta melihat pertumbuhan cepat dalam adopsi AI internal dan kemungkinan akan menghabiskan puluhan miliar dolar untuk penggunaan AI oleh karyawan pada tahun 2026.
Dampak setelah tokenmaxxing Perubahan fokus di Meta dari mempromosikan penggunaan AI menjadi mengendalikan penggunaannya menunjukkan tema berulang dalam korporasi Amerika. Perusahaan dulu memberi insentif kepada karyawannya untuk menggunakan AI dengan membuat papan peringkat internal (“Claudeonomics,” yang dinamai dari sistem AI Anthropic). Meta tidak lagi menjalankan papan peringkat khusus ini.
Tren yang lebih luas memiliki nama: “tokenmaxxing,” yaitu praktik menggunakan jumlah token AI maksimum yang memungkinkan untuk alasan apa pun, baik untuk menggelembungkan metrik adopsi internal maupun sekadar menghabiskannya. Situasi serupa terjadi di Amazon setelah karyawannya membuat papan peringkat untuk melacak penggunaan token, namun perusahaan kemudian menutupnya pada akhir Mei karena khawatir hal itu mendorong pengeluaran yang sia-sia, lapor Business Insider.
Pengalaman Uber menggambarkan betapa cepatnya biaya dapat melambung. Perusahaan layanan transportasi ini menghabiskan seluruh anggaran pengkodean AI yang direncanakan untuk 2026 pada bulan April, hanya empat bulan setelah tahun dimulai. COO Uber, Andrew Macdonald, mengatakan kepada Rapid Response bahwa perusahaan kesulitan menghubungkan pengeluaran token dengan output yang dapat diukur. “Kaitan itu belum ada, kan?” kata Macdonald. “Sangat sulit menggambar garis antara salah satu statistik itu dan, ‘Oke, sekarang kami benar‑benar menghasilkan 25 % lebih banyak fitur konsumen yang berguna.’”
Masalah biaya yang belum terpecahkan industri Tekanan anggaran melampaui Silicon Valley. Menurut survei KPMG yang pertama kali dilaporkan oleh The Wall Street Journal, hanya 26 % perusahaan yang memiliki pandangan komprehensif tentang biaya AI mereka, sementara 50 % memiliki visibilitas parsial dan 22 % tidak memiliki visibilitas atau baru menyadari pengeluaran setelah menerima tagihan. Seperti yang dicatat oleh Steve Chase, pemimpin global AI di KPMG, perusahaan tersebut dilaporkan membantu klien yang telah menghabiskan seluruh anggaran token atau komputasi awan tahunan dalam hitungan bulan.
Microsoft baru‑baru ini menarik kembali hampir semua lisensi langsung Claude Code dan mengarahkan insinyur ke GitHub Copilot CLI miliknya sendiri, lapor Fortune, hanya enam bulan setelah memberikan akses alat Anthropic kepada karyawannya. Langkah itu diambil setelah penggunaan oleh karyawan meningkat lebih cepat dari yang diperkirakan.
Pertimbangan ekonomi menunjukkan bahwa ekspektasi awal tentang profitabilitas cepat AI karena penghematan tenaga kerja terlalu optimis. Wakil presiden NVIDIA untuk pembelajaran mendalam terapan, Bryan Catanzaro, mengungkapkan kepada Axios bahwa biaya komputasi untuk timnya sudah melebihi biaya mempekerjakan orang. Goldman Sachs memperkirakan bahwa AI agenik dapat menyebabkan peningkatan konsumsi token sebesar 24 kali pada tahun 2030, dengan tingkat konsumsi bulanan mencapai 120 kuadriliun token per bulan, meskipun harga token per unit menurun.
Lebih jauh lagi, Gartner memprediksi bahwa penurunan biaya token tidak akan berarti aplikasi AI perusahaan menjadi lebih murah karena algoritma AI agenik menggunakan jumlah token yang jauh lebih tinggi per tugas, sementara penyedia kemungkinan akan mempertahankan total penghematan di pihak mereka. “Chief Product Officer tidak boleh mengacaukan deflasi token komoditas dengan demokratisasinya penalaran frontier,” kata analis senior direktur Gartner, Will Sommer. Sebelumnya, Cryptopolitan melaporkan bahwa Zuckerberg mengakui Meta membuat ‘kesalahan’ dalam transformasi AI‑nya.
Apa yang dapat diharapkan karyawan Meta? Menurut laporan, memo tersebut mengungkapkan bahwa Meta akan mendorong karyawannya untuk tidak menggunakan perangkat lunak penulisan kode AI eksternal dan menganjurkan mereka memakai asisten internalnya, MetaCode, yang sebelumnya disebut Devmate. Perubahan ini akan diterapkan dalam beberapa minggu ke depan.
Pada saat yang sama, upaya Meta mengurangi biaya terkait AI disertai dengan perubahan organisasi yang signifikan. Pada Maret tahun ini, Meta mempertimbangkan pemutusan hubungan kerja yang melibatkan setidaknya 20 % dari total sekitar 79.000 pekerja, sebagian dipicu oleh investasi infrastruktur AI senilai sekitar $600 miliar hingga 2028.
CEO OpenAI, Sam Altman, menyoroti tantangan ini dengan sangat baik. Ia menyatakan bahwa “ini adalah kritik paling adil saat ini terhadap AI,” sambil berkata, “Anda mendengar perusahaan berkata, saya menghabiskan banyak uang untuk AI. Saya tahu ada hal‑hal hebat yang terjadi, tetapi saya juga tahu ada banyak pemborosan.”
Bagi perekonomian global, pertanyaannya adalah apakah anggaran AI korporasi akan menyusut sebelum teknologi memenuhi janji produktivitasnya, atau apakah penurunan harga token dan alat yang lebih baik akan menutup kesenjangan terlebih dahulu. Jawabannya akan membentuk pola perekrutan, belanja modal, dan dinamika kompetitif lintas industri selama bertahun‑tahun.
Jangan hanya membaca berita kripto. Pahamilah. Berlangganan buletin kami. Gratis.