В Meta разрабатывается централизованная система мониторинга ИИ и контроля расходов после того, как компания осознала, что тратит на ИИ внутри организации больше, чем ожидала. Это решение показывает, что компании задумываются, оправдывают ли выгоды от ИИ связанные с этим затраты.
Компания разослала меморандум примерно 6 000 сотрудникам, в котором подробно изложены планы по установке лимитов расходов на ИИ, бюджетов и ограничений токенов. В рамках AI Gateway команды получат доступ к обзору использования ИИ, который будет автоматически отправлять уведомления при необычных всплесках расходов. Ожидается, что структурированное управление токенами будет полностью внедрено к 2027 году.
В меморандуме отмечалось, что Meta наблюдает быстрый рост внутреннего внедрения ИИ и, вероятно, будет тратить десятки миллиардов долларов на использование ИИ сотрудниками в 2026 году.
Последствия tokenmaxxing Смещение фокуса в Meta от поощрения использования ИИ к контролю его применения демонстрирует повторяющуюся тему в корпоративной Америке. Раньше фирма стимулировала сотрудников использовать ИИ, заставляя их создавать внутренние лидерборды («Claudeonomics», названный в честь ИИ‑системы Anthropic). Сейчас Meta больше не поддерживает этот конкретный лидерборд.
Широкий тренд имеет название: «tokenmaxxing», что означает практику использования максимального количества токенов ИИ по любой причине, будь то завышение внутренних метрик внедрения или просто их расходование. Аналогичная ситуация произошла в Amazon после того, как сотрудники создали лидерборд для отслеживания использования токенов, но компания сняла его в конце мая из‑за опасений, что он приводит к расточительным тратам, сообщает Business Insider.
Опыт Uber иллюстрирует, как быстро могут расти расходы. Компания по предоставлению услуг поездок полностью израсходовала запланированный бюджет на кодирование ИИ в 2026 году уже к апрелю, то есть за четыре месяца. Операционный директор Uber Эндрю Макдональд сказал Rapid Response, что компания сталкивается с трудностью связывать расходы токенов с измеримыми результатами. «Этой связи пока нет, верно?», — сказал Макдональд. «Очень трудно провести черту между одной из этих статистик и: «Хорошо, теперь мы действительно производим на 25 % больше полезных функций для потребителей».»
Проблема затрат, которую отрасль ещё не решила Бюджетное напряжение выходит далеко за пределы Кремниевой долины. Согласно опросу KPMG, первоначально опубликованному The Wall Street Journal, только 26 % компаний имеют всесторонний обзор своих расходов на ИИ, 50 % — частичный, а 22 % либо не имеют видимости, либо узнают о расходах только после получения счетов. Как отметил Стив Чейз, глобальный лидер по ИИ в KPMG, компания, как сообщается, помогает клиентам, которые уже исчерпали годовые бюджеты на токены или облачные вычисления за несколько месяцев.
Microsoft недавно отозвала почти все прямые лицензии Claude Code и перенаправила инженеров к собственному GitHub Copilot CLI, сообщает Fortune, всего через шесть месяцев после того, как сделала инструмент Anthropic доступным своим сотрудникам. Этот шаг последовал после того, как использование сотрудниками выросло быстрее, чем ожидалось.
Экономические соображения указывают на то, что первоначальные ожидания быстрой прибыльности ИИ за счёт экономии на трудовых ресурсах были излишне оптимистичными. Вице‑президент NVIDIA по прикладному глубокому обучению Брайан Катанзаро, сообщил Axios, что стоимость вычислений для его группы уже превышает стоимость найма людей. Goldman Sachs считает, что агентный ИИ может привести к 24‑кратному росту потребления токенов к 2030 году, при этом месячное потребление достигнет 120 квадриллионов токенов, даже при снижении цены токена за единицу.
Более того, Gartner прогнозирует, что снижение стоимости токенов не приведёт к удешевлению корпоративных ИИ‑приложений, поскольку алгоритмы агентного ИИ используют гораздо больше токенов на задачу, а поставщики, вероятно, сохранят общую экономию на своей стороне. «Главные продуктовые директора не должны путать дефляцию товарных токенов с демократизацией передовых рассуждений», — сказал старший директор‑аналитик Gartner Уилл Зоммер. Ранее Cryptopolitan сообщал, что Цукерберг признал, что Meta допустила «ошибки» в своей ИИ‑трансформации.
Чего могут ожидать сотрудники Meta? Согласно сообщениям, меморандум раскрывает, что Meta будет отговаривать сотрудников от использования внешних программ для написания кода на ИИ и будет поощрять их пользоваться собственным помощником MetaCode, ранее называвшимся Devmate. Эти изменения будут внедрены в ближайшие недели.
Одновременно усилия Meta по сокращению расходов, связанных с ИИ, сопровождаются значительными организационными изменениями. В марте этого года Meta рассматривала возможность сокращения как минимум 20 % от общего числа около 79 000 работников, часть чего обусловлена инвестициями в ИИ‑инфраструктуру стоимостью около 600 млрд долларов до 2028 года.
Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман хорошо подчеркнул эту проблему в отрасли. Он заявил, что «это сейчас самая справедливая критика ИИ», добавив: «Вы слышите, как компании говорят: я трачу кучу денег на ИИ. И я знаю, что происходит много отличных вещей, но я также знаю, что есть масса расточительства».
Для глобальной экономики вопрос состоит в том, сократятся ли корпоративные бюджеты на ИИ до того, как технология выполнит свои обещания по повышению продуктивности, или же падение цен на токены и улучшение инструментов сначала сократят разрыв. Ответ сформирует тенденции найма, капитальных расходов и конкурентной динамики в разных отраслях на годы вперёд.
Не просто читайте новости о криптовалютах. Понимайте их. Подпишитесь на нашу рассылку. Это бесплатно.