За много компании AI вече излиза по-скъпо от плащането на заплати

Счетоводителите в технологичния сектор са изправени пред нов вид главоболие: редът "разходи за изкуствен интелект" в бюджета расте толкова бързо, че на места вече надвишава общия фонд "работни заплати". Явлението дори има собствено название — "tokenmaxxing".

Макар да звучи като жаргон, последиците му са твърде реални. Особено на фона на досегашните възприятия за икономиите, които носи със себе си автоматизацията.

Да си горд с фактурата

Амос Бар-Джозеф, изпълнителен директор на стартъпа за AI програмиране Swan AI, стана лице на тенденцията след публикация в LinkedIn, която обиколи света. "Нашата AI сметка достигна 113 000 долара за един месец — при екип от четирима души. Никога в живота си не съм се гордял повече с фактура", написа той. Бар-Джозеф обяснява логиката без заобикалки: вместо да наема търговци, маркетолози и юристи, компанията купува токени от Anthropic. Целта е 10 милиона долара годишни приходи с по-малко от десет служители.

Бизнесът масово прехвърля програмирането на AI... и 87% от кода не е безопасен

Най-зле се представя най-хваленият модел - Claude

Не е единственият. Основателят Андрю Пинянели от General Intelligence Company заяви пред инвеститори, че повечето "позиции" в компанията му са всъщност вериги от AI агенти. "Някои дни харчим повече за токени, отколкото за заплати. Днес изразходвахме 4 000 долара за Claude Opus — така преместваме човешкия капитал към интелигентност", каза той.

Цифрите стават още по-впечатляващи в големите компании. Един инженер в OpenAI обработил над 210 милиарда токена за седмица — около 33 пъти обема на целия текст в Wikipedia. Разработчик в Anthropic натрупал сметка от 150 000 долара месечно само от Claude Code, а инженер на Ericsson в Стокхолм разказа пред New York Times, че работодателят му плаща за повече AI изчисления, отколкото получава той като заплата.

Подобни наблюдения сподели пред Axios и вицепрезидента на Nvidia Брайън Катанзаро. По думите му изчислителните разходи на екипа му надминават с много тези за възнагражденията.

Техническият директор на Uber Правин Непали Нага сподели пред The Information, че компанията е изчерпала целия си бюджет за изкуствен интелект за 2026 г. само няколко месеца след началото на годината, подтикната от масовото внедряване на Claude Code на Anthropic сред инженерния състав.

До март 84% от разработчиците бяха класифицирани като потребители на агентно програмиране, а около 70% от предадения код беше генериран от AI. Около 1800 промени в кода на седмица се правеха без пряка човешка намеса.

Проблемът с разходите произтича от ценообразуването на база токени, което нараства главоломно, докато инженерите пускат паралелни агенти и цялостни рефакторизации на кодовата база, вдигайки месечните разходи за API до суми между 500 и 2000 долара на инженер.

Tokenmaxxing като корпоративна религия

Meta за известно време имаше вътрешна класация, наречена "Claudenomics", която подрежда служителите по изхарчени токени. Общата теза: колкото повече AI използваш, толкова по-продуктивен си.

"Предстои изтрезняване": Бизнесът сериозно надценява ефекта от AI

Основният проблем остава въпросът какво точно ще автоматизира бизнесът

Главният изпълнителен директор на Nvidia Дженсън Хуанг предложи на конференцията GTC тази пролет токените да станат официална част от компенсационния пакет на инженерите — допълнение към заплатата в размер на около половин базова годишна заплата.

Goldman Sachs предупреждава, обаче: проучване на банката сред големи компании установи, че много от тях масово надвишават AI бюджетите си, а разходите за използване на AI инструменти се доближават до нивата на инженерните заплати. Иначе казано - споделеното от отделни представители на бизнеса вече е тренд, който е видим от големите банки.

KPMG оценява, че бизнесите ще почти удвоят AI разходите си до края на 2026 г. — средно над 200 милиона долара на компания.

Ентусиазмът срещу реалността

Критиците посочват, че tokenmaxxing е преди всичко метрика на суетата. Матю Калкинс, директор на Appian, го оприличи на съветската практика да се мери качеството на полилеите по теглото им. Salesforce вече изобрети собствен показател — "Agentic Work Units", за да разграничи реалната производителност от просто похарчените токени.

Проблемът е и финансово структурен. OpenAI и Anthropic засега продават AI изчисления на цени под реалната им себестойност — субсидията се поема от инвеститорите. Когато тя отпадне, сметките на стартъпите могат да изглеждат съвсем различно. Освен това случаите, при които AI агент попада в безкраен цикъл и изгаря хиляди долари в безполезни задачи, не са изолирани.

Световните IT разходи се очаква да достигнат 6,31 трилиона долара тази година, а AI инфраструктурата е основният двигател на ръста от 13,5%, според Gartner. Това обаче е на фона на горящия инвеститорски капитал.

Така определено не е ясно какво ще се случи в момента, в който дойде реалната сметка. Едно е сигурно - фактурата няма да е за хвалба.