Affiliate marketing Бизнес Будущее работы
Технический директор Uber заявил о завершении эпохи «токенмаксинга» в сфере ИИ
Настроения в отношении корпоративных расходов на искусственный интеллект меняются, и Uber говорит об этом в открытую. Главный технический директор компании Правин Неппалли Нага (Praveen Neppalli Naga) заявил, что эпоха токенмаксинга подходит к концу.
Этот термин нуждается в пояснении. Под токенмаксингом понимается практика всё больших трат на ИИ, измеряемых в токенах, которые потребляют модели, в расчете на то, что рост использования автоматически означает рост ценности.
Uber знает эту привычку изнутри. К апрелю компания исчерпала весь свой бюджет на Claude Code на 2026 год, что является ярким свидетельством того, как быстро могут раздуваться счета за ИИ, стоит только предоставить командам полную свободу.
Этот опыт породил осторожность, и руководство Uber начало задаваться вопросом, действительно ли все эти траты приносят тот прирост производительности и те новые продукты, ради которых они затевались.
Президент компании высказался на этот счет весьма прямолинейно в начале текущего года. Эндрю Макдональд (Andrew Macdonald) заявил, что связи между ростом расходов на ИИ и успешным выпуском функций просто пока не наблюдается, несмотря на взрывной рост статистики использования.
По его словам, показатели внедрения ИИ просто ошеломляют, и тем не менее ничто не получило значимого распространения в продуктах, которыми реально пользуются клиенты.
Поэтому Uber нажимает на тормоза. Вместо того чтобы гнаться за максимальным использованием, компания переходит к более дисциплинированному подходу: она продолжает работать с крупными поставщиками моделей, но требует более веских доказательств их ценности.
Uber далеко не одинока в этом переосмыслении. Atlassian начала переводить своих инженеров на ИИ-бюджеты, поскольку издержки от токенмаксинга начинают сказываться, что служит знаком перехода от вседозволенности к таблицам Excel.
Широкие факты подтверждают опасения скептиков. Исследование за исследованием показывают, что большая часть корпоративных расходов на ИИ так и не выходит за рамки пилотной стадии, порождая лишь демоверсии и концептуальные проекты, а не готовые к выпуску продукты.
Это неудобный вопрос, которого поставщики предпочли бы избегать. Не зря это тот самый вопрос, который разработчики ИИ надеются никогда не услышать от вице-президентов по инжинирингу, а именно: оправдывает ли результат выставленный счет?
Экономика догоняет шумиху. Недавно GitHub приостановил регистрацию новых пользователей Copilot, потому что использование агентского ИИ превысило пределы того, что могла выдержать его ценовая политика. Это конкретный пример нагрузки, которую токенмаксинг создает и для поставщиков.
Всё это не означает, что компании отказываются от ИИ. Происходит сдвиг от неограниченных экспериментов в сторону эффективности, меньших и более дешевых моделей, а также более придирчивого анализа того, какие сценарии использования действительно окупают себя.
Сроки имеют значение для всей индустрии. Разработчики моделей обосновывали свои огромные оценки допущением, что расходы предприятий на ИИ будут только расти, поэтому сигнал крупного клиента о проявлении сдержанности — это показатель, который рынок непременно заметит.
Это также меняет представление о том, как выглядит прогресс. Если следующий этап вознаграждает эффективность, а не чистое потребление, преимущество может перейти от того, у кого самая большая модель, к тому, кто обеспечивает наибольший объем полезной работы на один потраченный доллар.
Это должно понравиться покупателям и встревожить продавцов. Более дешевые, компактные модели и жесткие бюджеты — хорошая новость для компаний, оплачивающих счета, и плохая новость для поставщиков, чья выручка растет с каждым сожженным токеном.
Для Uber это сообщение имеет большой вес. Это компания, которая тратит значительные средства на технологии и тесно сотрудничает с ведущими лабораториями, поэтому ее осторожность — не отговорка отстающего, а вердикт активного пользователя.
Скептики, конечно, отметят оговорку. Нажатие на тормоза — это еще не остановка, и Uber по-прежнему тратит крупные суммы на работу с ведущими лабораториями, даже проповедуя дисциплину в отношении того, куда уходят деньги.
Эпоха токенмаксинга рано или поздно должна была столкнуться с ограничениями бюджета. Неппалли Нага просто обозначает момент, когда индустрия перестает спрашивать, сколько ИИ она может купить, и начинает спрашивать, что она получает взамен.