Как сообщает The Verge, Microsoft начала переводить сотрудников с Claude Code на собственный Copilot CLI. Формально речь идёт о развитии внутренней экосистемы компании, однако источники утверждают, что одной из главных причин стало стремительное удорожание использования сторонних ИИ-инструментов.
Проблема связана с тем, что современные системы искусственного интеллекта потребляют огромное количество токенов — единиц вычислений, на которых строится работа языковых моделей. Особенно дорого обходится так называемый агентный ИИ, который самостоятельно выполняет цепочки действий и может использовать в сотни или даже тысячи раз больше токенов, чем обычный запрос к чат-боту.
Из-за этого многие компании столкнулись с неожиданным ростом расходов. Создатель OpenClaw Питер Штайнбергер рассказал, что его команда потратила более 1,3 миллиона долларов на токены всего за один месяц работы. При этом прирост продуктивности пока остается ограниченным, а в некоторых случаях использование ИИ начинает обходиться дороже найма сотрудников.
Эксперты связывают происходящее с так называемым парадоксом Джевонса: чем эффективнее становится технология, тем активнее её начинают использовать. По мере удешевления ИИ-компании начали массово внедрять нейросети практически во все процессы, что привело к резкому росту общего потребления вычислительных ресурсов.
Внутри индустрии уже появилось понятие «токенмаксинг» — ситуация, когда сотрудники используют ИИ даже для ненужных задач ради выполнения внутренних KPI. Подобные случаи, по данным СМИ, фиксировались в Amazon, Microsoft и Meta. Некоторые команды начали искусственно завышать показатели использования ИИ, чтобы соответствовать корпоративной политике.
При этом крупнейшие технологические компании продолжают активно инвестировать в искусственный интеллект, несмотря на растущие затраты. Однако аналитики всё чаще задаются вопросом: сможет ли ИИ действительно сократить расходы бизнеса, если стоимость его массового использования продолжит расти такими темпами.
