Достаточно интересная ситуация развивается вокруг искусственного интеллекта. Одним из ярких ее примеров стала история одной неназванной корпорации, которая «случайно потратила» за месяц полмиллиарда долларов на модель Claude от Anthropic. Как? Ответственные люди забыли установить ограничения для сотрудников, которые активно использовали новый и продвинутый инструмент: длинные до бесконечности и сложные промпты постепенно увеличивали чек.
Читать на OnlínerИсточником Axios стал консультант по ИИ, который и рассказал о своем клиенте с неимоверными по всем меркам тратами за доступ к ИИ-моделям. О «транжире» известно лишь то, что это крупная корпорация — проверить информацию нельзя, однако, как следует из нынешних тенденций, ситуация выглядит реальной.
В марте 2026 года журналисты The New York Times раскрыли занимательную статистику, указывающую на тенденцию по увеличению использования ИИ. Оказалось, что многие крупные компании начали включать в расчеты эффективности труда сотрудников применение ими ИИ-моделей: чем больше токенов ты потратил, тем выше твой KPI.
Токены, если использовать простую аналогию, — это ячейки, которые вмещают определенный объем данных: это может быть буква, фрагмент слова или слог, цифра или число и так далее. Заполненные ячейки-токены ИИ использует, чтобы хранить и обрабатывать информацию.
Чем больше запрос или промпт, чем больше информации нужно учитывать в контексте, чем более объемный получается ответ, тем больше токенов требуется. Есть и другие переменные: например, для написания эссе объемом 7,5 тысячи слов на английском языке нужно 10 тысяч токенов, на русском — 20 тысяч. Какой-нибудь специфический запрос поглощает тысячи токенов за раз, а «тяжелые» пользователи вполне могут использовать в неделю около 10 млрд токенов, Google как-то хвасталась 1,3 квадриллиона токенов за месяц.
В Meta (которая Facebook) и OpenAI и вовсе завели «доски почета», куда вносят самых «тяжелых» пользователей ИИ, а токены превратились в серьезные бонусы уровня бесплатной кормежки или стоматологической страховки. Такому (токенам) больше всех радовались кодеры, сотрудники, непосредственно пишущие код, так как значительную часть их работы выполняет ИИ. Вероятно, это действительно прагматично, однако набирается уйма но.
Microsoft, например, недавно решила отказаться от использования агентской системы Claude Code спустя полгода после оформления контракта по двум причинам. Одна — слишком заметный рост затрат; вторая — необходимость совершенствовать собственный продукт — Copilot. В Microsoft, кстати, тоже ввели практику упоминавшейся выше «доски почета».
Uber, которая активно радеет за ИИ, оказалась в неудобной ситуации: уже к апрелю компания потратила на Claude Code годовой бюджет, выделенный на данное направление. Оно и понятно, так как за три месяца после подписки на Claude Code 84% инженеров пользовались благами ИИ, хотя до этого показатель составлял 32%. Еще для справки: средний чек на одного инженера составлял $150—250, особо активные потребляли токенов на $2 тыс. в месяц.
Таких примеров «неожиданно возросших затрат» немало, даже в NVIDIA, которая активно развивает технологии ИИ, недовольно морщатся. «В моей команде затраты на вычисления значительно выше, чем затраты на сотрудников», — заявил Axios топ-менеджер NVIDIA Брайан Катанзаро.
Теперь токенмаксинг иногда называют игрой, в которую включились энтузиасты и поглощенные темой ИИ — это их способ показать миру свою сверхэффективность, по крайней мере, в формате объема генерируемой информации.
То есть, с одной стороны, продажа токенов позволяет ИИ-компаниям зарабатывать, они мотивируют пользователей и целые компании на потребление этой новой валюты. С другой стороны, многие компании считают, что время людей-программистов (можно указать и другие профессии) прошло, так как с помощью ИИ-моделей кодер напишет за один и тот же период тысячу строк кода, а не 200, как раньше.
«В крупных технологических компаниях возникает угроза карьере, если ты не используешь ИИ-инструменты вне зависимости от качества полученного результата», — отмечал Гергели Орош, автор The Pragmatic Engineer Newsletter и в прошлом — инженер Uber и Skyscanner.
«Выходит, здравый смысл (и инстинкт самосохранения) диктует необходимость использования ИИ — как минимум для того, чтобы не выглядеть непродуктивными. Воспринимаемая производительность возрастет, а лиды будут чаще отправлять отчеты о повышении эффективности труда, преподнося увеличение объемов сгенерированного кода и количества пул-реквестов в качестве доказательств», — продолжил эксперт. И задался вопросом: все ли так безоблачно?
Еще немного занимательной статистики, на этот раз — от Stackoverflow. Для получения данных было проанализировано 470 открытых проектов на GitHub с признаками участия в создании кода ИИ-моделей.
Результаты следующие: люди постоянно допускают опечатки и создают более сложный для тестирования код.
В то же время ИИ генерирует в 1,7 раза больше багов, в том числе в 1,3—1,7 раза чаще создает критические баги; ИИ чаще создает логические ошибки, ему плохо даются зависимости и конфигурация и некоторые другие аспекты. При этом код выглядит правильным и грамотным, что затрудняет поиск проблем.
ИИ в 1,5—2 раза хуже в сравнении с людьми справляется с обработкой паролей, грешит уязвимостью IDOR, нагружает код операциями ввода-вывода (ошибок в них немного, но самих команд в восемь раз больше), некорректно работает с базовыми инструментами, управляющими доступом потоков и задач к общим ресурсам, а также неэффективно тратит ресурсы на обработку ошибок.
И наконец, написанный ИИ код оказался в 3 раза менее читаемым в сравнении с написанным человеком, в нем в 2,6 раза больше проблем с форматированием и в 2 раза больше несогласованностей в именовании.
Это проблема? Да, но не проблема ИИ, о чем ниже.
В апреле вирусную популярность обрел пост CEO ИИ-стартапа Swan AI, который постарался быть в тренде, однако в ответ получил обвинение в хвастовстве (использовалось насыщенное смыслами сленговое «флексить»). Эймос Бар-Джозеф написал, что его команда из четырех человек получила счет за месяц от Anthropic на $113 тыс.
Далее он расписал планы стать компанией с количеством сотрудников менее десяти человек и с годовым доходом в $10 млн, не тратя на маркетинг и менеджеров по продажам: все деньги уходят и будут уходить на токены, и такие платежи только вырастут.
«Здорово строить компанию на агентах, но хвастаться (затратами) на вычисление — это как если бы маркетинговая компания хвасталась активностью в блоге, а не пайплайном и доходами», — говорится в комментарии с наибольшим количеством лайков.
Подобное мнение звучит и далее, есть и те, кто поддерживает Swan AI, но с корректировкой: «$113 тыс. — это бюджет, а не расходы… Математика работает, когда затраты на ИИ приносят в десять раз больше, чем затраты на сотрудников-людей».
ИИ действительно может забирать у людей работу, однако ситуацию предлагают рассматривать не как черно-белую: искусственный интеллект берет на себя часть обязанностей, а не замещает сотрудников — в нормальных условиях.
«Очень немногие профессии полностью автоматизированы с помощью ИИ или робототехники», — успокаивала ранее Алексис Кривкович из McKinsey & Company. Подобную точку зрения озвучивает Нитин Сетх, сооснователь компании Incedo. По словам эксперта, в его компании эффективность благодаря ИИ выросла на 20—25% без сокращения сотрудников.
Наибольшие опасения в отношении ИИ присутствуют и в IT-сфере: все больше инженеров используют в своей работе новый инструментарий в разработке ПО. Однако, отмечает Борис Черни, глава Claude Code в Anthropic, работа программного инженера не ограничивается написанием кода: нужна проверка, проектирование, дизайн, поиск проблем и, наконец, кто-то должен решить, что именно нужно создать. На самом деле, «человеческие» аспекты, необходимые практически в любой работе, можно перечислять еще долго.
Как обращают внимание эксперты, нередко необходимость сокращения сотрудников-людей продиктована не их низкой в сравнении с ИИ продуктивностью и эффективностью, а высокой стоимостью «содержания» нового инструмента.
В течение мая как минимум Meta, Cisco, Groupon, Intuit и Wix устроили волну увольнений сотрудников под давлением «стремительной эволюции ИИ». В Wix основной причиной сокращения штата на 20% (около 1000 человек) назвали следование новой стратегии того, как построены, действуют и будут развиваться современные компании. Потом, правда, добавили, что причина еще и в финансовом давлении из-за разницы курсов окрепшего израильского шекеля (в нем сотрудники получают зарплату) и доллара (в нем фиксируется основная часть выручки Wix).
В сжатом и понятном формате о ситуации рассказывает Эндрю Бэйкер, директор по информационным технологиям в Capitec Bank. Как пишет эксперт, общие затраты на ИИ составили к настоящему времени $1,4 трлн, заработать же удалось лишь $718 млрд.
Компании, масштабно вкладывающие средства в ИИ:
| Компания | Потрачено | Выручка | Изменение стоимости |
| Amazon | $313 млрд | $40 млрд | –$273 млрд |
| Alphabet (Google) | $287 млрд | $60 млрд | –$227 млрд |
| Meta | $230 млрд | $3 млрд | –$227 млрд |
| Microsoft | $266 млрд | $61 млрд | –$205 млрд |
| Oracle | $57 млрд | $25 млрд | –$32 млрд |
| OpenAI | $55 млрд | $28 млрд | –$27 млрд |
| xAI | $20 млрд | $0,8 млрд | –$19,2 млрд |
| Anthropic | $33 млрд | $17,5 млрд | –$15,5 млрд |
| Mistral AI | $1 млрд | $0,4 млрд | –$0,6 млрд |
| DeepSeek | $0,3 млрд | $0,1 млрд | –$0,2 млрд |
Компании, зарабатывающие на ИИ:
| Компания | Направление | Выручка в 2025-м | Чистый доход в 2025-м | Маржа |
| NVIDIA | AI-чипы: ~85% доля рынка | $130 млрд | $73 млрд | ~55% |
| TSMC | Производство всех топовых AI-чипов | $123 млрд | $55 млрд | ~45% |
| ASML | Единственный поставщик оборудования для фотолитографии в глубоком ультрафиолете | $36 млрд | $10 млрд | ~28% |
Тратят те, кто «в тренде» и инвестирует в инфраструктуру и сервисы; зарабатывают те, кто эту инфраструктуру развертывает и поддерживает и в первую очередь (Бэйкер приводит пример из Дании) — производители литографических машин и проектировщики микросхем, а не операторы «облаков» или разработчики ПО.
Таким образом, чтобы оставаться «в тренде», громко заявлять о том, что компания перешла на ИИ-процессы, нужны деньги. И одной из стратегий оптимизации затрат становится сокращение штата. Правда, как следует из аналитических материалов, финансовая выгода в этом случае возникает не всегда.
Может, поэтому недавно стали появляться новости о том, что люди начали «отбирать» работу у ИИ. Среди тех, кто «незаметно» набирает людей, по данным The Washington Times, компании IBM, Salesforce, Google и Meta. Причем касается это и позиций, которым прочили вымирание: маркетологи, авторы контента, модераторы, эйчары и др.
«Потребитель теперь понимает, когда перед ним AI-слоп или когда он общается с ботом», — отметила Лэйси Келани, глава сервиса поиска работы Metaintro.
Эксперты отмечают, что проблема связана не с ИИ, а с тем, как его пытаются использовать и внедряют в рабочие процессы.
«Большинство людей автоматизируют задачи, которые им не нравятся, а не задачи, наиболее важные для компании», — говорит София Веластеги, глава Velastegui Ventures и бывший топ-менеджер Microsoft.
Руководство компаний, в свою очередь, закупает ИИ-сервисы «потому что так надо» и уже по ходу дела ищет, как эффективно их применять. Есть и обратный пример: по словам Джошуа Пантони из Boosted.ai, далеко не все готовы делиться с ИИ-агентами полным доступом к конфиденциальным данным, отчего их эффективность снижается. То есть ИИ куплен, но отдача от него недостаточная.
Здесь можно упомянуть и декабрьский инцидент Amazon Web Services. Тогда на 13 часов часть региональных услуг сервиса «легла»: сотрудники компании использовали фирменный ИИ Kiro для исправлений в коде, но не проверили результат. Вину в итоге возложили на инженеров, которые не настроили Kiro как следует и выполняли работу в обход инструкций, объяснив сбой «полностью человеческим фактором».
Сегодня многие компании рассматривают ИИ как панацею или игрушку, не до конца понимая, зачем он нужен и как его применять. Так появляется токенмаксинг, растущие затраты и увольнение сотрудников без разбора. Решение видится в четкой постановке целей, анализе преимуществ и недостатков новых инструментов, их грамотной настройке. В таких случаях (и примеров уйма) искусственный интеллект действительно меняет «правила игры».
Есть о чем рассказать? Пишите в наш телеграм-бот. Это анонимно и быстро