Николай Чикишев world 25 мая 2026, 12:25

Токены съедают бюджеты: компании ищут способы снизить расходы на ИИ

Техкомпании начали пересматривать подход к использованию ИИ-инструментов сотрудниками: рост расходов на токены оказался выше ожидаемого, особенно при работе с агентными системами.

Оставить комментарий

Токены съедают бюджеты: компании ищут способы снизить расходы на ИИ

Техкомпании начали пересматривать подход к использованию ИИ-инструментов сотрудниками: рост расходов на токены оказался выше ожидаемого, особенно при работе с агентными системами.

Проблема связана с токенмаксингом — стремлением использовать как можно больше ИИ-токенов в рабочих задачах. Изначально компании поощряли сотрудников активнее применять ИИ, чтобы повысить продуктивность. Но на практике это начало приводить к резкому росту расходов. Особенно дорогими оказались агентные ИИ-инструменты.

По данным The Verge, Microsoft начала подталкивать сотрудников к переходу с Claude Code на собственный Copilot CLI. Формально причина — желание использовать внутренний инструмент вместо стороннего, но источники издания утверждают, что важным фактором стал рост затрат на Claude Code.

С похожей проблемой столкнулась Uber. Операционный директор компании Эндрю Макдональд рассказал, что внутри Uber стало сложнее обосновывать расходы на ИИ. Дискуссия усилилась после того, как технический директор Uber Правин Неппалли Нага сообщил, что компания уже израсходовала бюджет на Claude Code на 2026 год.

По словам Макдональда, рост потребления токенов пока не приводит к сопоставимому росту полезных функций для пользователей. Топ-менеджер допустил, что команды действительно стали выпускать больше, но, по его словам, трудно напрямую доказать, что активное использование ИИ означает, например, «на 25% больше полезных потребительских функций».

Он также отметил, что сотрудникам ИИ может казаться бесплатным инструментом: они просто тестируют разные сценарии и используют его в работе. Но в конечном счете за это платит компания, и именно поэтому расходы на ИИ становится все сложнее оправдывать.

ИИ помогает писать больше кода но компании не успевают его проверять — сбои растут

Похожая дискуссия идет и в других компаниях. В Amazon некоторые сотрудники признавались, что использовали ИИ даже для ненужных задач, чтобы повысить внутренние показатели использования. Подобные практики также связывают с Microsoft и Meta, где сотрудников активно стимулировали применять ИИ в работе.

Tom’s Hardware сравнивает ситуацию с парадоксом Джевонса: когда технология становится эффективнее и дешевле, ее начинают использовать настолько чаще, что общий расход не падает, а растет. То же происходит с ИИ: стоимость отдельных токенов снижается, но их потребление растет быстрее.

Отдельный пример — OpenClaw. Его создатель Петер Штайнбергер утверждал, что его команда в OpenAI потратила более $1,3 миллиона на токены всего за один месяц.

Некоторые компании уже начинают отходить от идеи заставлять сотрудников использовать ИИ ради самого факта использования. Duolingo, например, отказалась от решения учитывать применение ИИ в оценке эффективности сотрудников после обсуждения внутри команды.

Глава Duolingo Луис фон Ан сказал, что у сотрудников возникло ощущение, будто от них требуют не результата, а самого использования ИИ. «Казалось, что вместо ответственности за реальный результат мы просто продвигаем то, что в некоторых случаях не подходит», — объяснил он.