Первые крупные игроки с "неподжигаемыми" токенами появились

Автор: 小熊饼干, BitpushNews

За последние два года глобальные технологические гиганты ради получения "первого класса билета" в эпоху ИИ не щадили деньги. Но эта почти слепая ярость, кажется, возвращается в реальность с помощью холодных счетов.

Первым публично снявшим этот стыдливый покров был ключевой стартап Кремниевой долины: Uber (Убер).

В прошедшие выходные главный операционный директор Uber (COO) Эндрю Макдональд (Andrew Macdonald) в интервью пожаловался на свои проблемы.

Основная идея — компания безумно тратит деньги на покупку AI-инструментов для инженеров, и в итоге эти деньги не превращаются в новые функции, воспринимаемые пользователями, а просто расходуются на весь годовой бюджет.

Макдональд в интервью привел впечатляющие сравнения:

Проникновение инженеров в использование AI-инструмента Claude Code выросло с примерно трети в феврале до 84% в марте, ежемесячный счет на одного инженера обычно составляет от 150 до 250 долларов, а у активных пользователей — до 500-2000 долларов.

Более того, он сам за два часа работы для демонстрации потратил 1200 долларов на токены.

Макдональд отметил: «Инженеры, которые не отвечают за оплату счетов, считают AI-инструменты как воду — бесплатными и неограниченными.»

Что еще более разрушительно для руководства — это то, что потрачено так много токенов, а с точки зрения пользователя Uber App не стал лучше.

«Большие расходы на токены не приводят к созданию большего количества полезных функций для пользователей», — прямо заявил Макдональд, — «трудно провести границу между этими двумя данными и сказать: ‘Видите, мы добавили пользователям на 25% больше функций’».

К 2025 году Uber потратил на исследования и разработки 3,4 миллиарда долларов, что на 9% больше, чем в прошлом году. Генеральный директор Дара Кусрошаи ясно заявил, что компания замедляет найм, чтобы компенсировать растущие расходы на AI. Иными словами, сэкономленные деньги на найме перераспределяются на AI — но результат трудно измерить.

Этот феномен не уникален для Uber. В Microsoft уже начали отменять большинство лицензий Claude Code и требуют, чтобы инженеры возвращались к собственному Copilot CLI.

Макдональд подчеркнул важную проблему: «Если вы не можете напрямую связать расход токенов с пользовательскими функциями, то оправдать расходы на AI и человеческий ресурс становится все сложнее.»

От ярости к прагматизму: внутренний «откат» крупных компаний в AI

Беспокойство руководителей передается через показатели эффективности сотрудникам. Но стратегии реагирования у разных компаний заметно отличаются.

Самое заметное изменение — у Duolingo (Дуолинго).

В прошлом году эта образовательная технологическая компания объявила стратегию «AI-приоритет», включающую оценку использования AI в KPI сотрудников.

Однако всего через год, в апреле 2026 года, в подкасте «Silicon Valley Girl» CEO компании заявил в грустной манере: полностью отменяем эту политику, использование AI больше не учитывается в KPI. Новый лозунг компании — «Выполняй свою работу хорошо, AI помогает — используй, не помогает — не настаиваем».

Известная «скумбрия» Meta также устроила драму. В конце марта внутри компании запустили рейтинг «Claudeonomics», отслеживающий использование токенов более 85 тысяч сотрудников, и присваивающий звания «Token Legend» (Легенда токенов) топ-250. По данным Reuters, за 30 дней сотрудники потратили около 600 триллионов токенов, а максимальный расход одного пользователя достиг 281 миллиард токенов.

Но эта волна быстро вышла из-под контроля: первый по расходам сотрудник потратил почти 50 тысяч долларов в месяц, что значительно превысило ожидания компании. Вскоре Meta тихо закрыла рейтинг — официальная причина — утечка данных, но сотрудники предполагают, что причина — «нездоровая конкуренция и непосильные расходы».

За этим последовала коллективная реакция против «фальшивой эффективности» AI.

По последнему глобальному исследованию SAP и WalkMe, более трети белых воротничков сознательно пропускают AI-задачи, порученные компанией. Причина — иллюзии больших моделей и фрагментарные операции, которые часто прерывают рабочий поток. В сложных сценариях использование AI и последующая ручная корректировка зачастую оказываются медленнее, чем чистое ручное выполнение.

В этой «битве за KPI AI» лишь немногие платформы, такие как Omnisend, продолжают настойчиво продвигать «жесткое внедрение», повышая зарплату «AI-специалистам» на 2-4%. Но даже они уже перешли от виртуальных метрик «времени использования» к более жестким финансовым показателям: сколько времени и денег сэкономлено, и сколько AI-процессов было использовано коллегами.

Тем временем, регуляторы начинают реагировать на негативные социальные последствия AI.

Пять дней назад губернатор Калифорнии Гэвин Ньюсом подписал уникальный в США указ, призывающий государственные учреждения, экспертов и университеты подготовиться к возможным резким изменениям на рынке труда из-за AI.

Это уже третий крупный регуляторный акт за последние пять месяцев: ранее в январе вступил в силу закон SB 53 о прозрачности, требующий от разработчиков передовых AI-моделей публиковать рамки управления рисками и сообщать о серьезных инцидентах в течение 15 дней; в марте был издан указ N-5-26, устанавливающий стандарты безопасности AI при государственных закупках.

Фон этого — очевидное ускорение замещения начальных позиций. Согласно данным платформы Layoffs.fyi, за 18 недель до 2026 года было объявлено о сокращениях более 113 тысяч технологических работников. По последнему отчету Challenger, Gray & Christmas от 7 мая, в апреле 2026 года американские работодатели объявили о 83 387 увольнениях, что на 38% больше, чем в марте. Хотя это на 21% меньше, чем в прошлом году, — это третий по величине показатель за апрель с 2009 года, уступая только апрелю 2025 и 2020 годов.

Ньюсом заявил журналистам при подписании: «Мы не хотим ждать, пока у нас уволят тысячи людей, чтобы начать искать решения.»

Новые рекорды на фондовом рынке, за которыми стоит «новая структурная дифференциация»

Но в то время как руководители крупных компаний переживают о расходах на токены, а Калифорния вводит ограничения, американский рынок продолжает расти благодаря сильным секторам.

26 мая S&P 500 вырос на 0,61% до 7519,61 пункта, Nasdaq — на 1,19% до 26643,45 пункта. Лидером роста стал полупроводниковый сектор: Micron Technology вырос более чем на 19%, впервые превысив рыночную капитализацию в 1 трлн долларов; индекс полупроводников Филадельфии поднялся на 4,6%, обновив рекорд. Аналитики JPMorgan повысили целевую цену S&P 500 до 9000 пунктов, основываясь на предположении, что капиталовложения в AI напрямую ускорят рост ВВП США.

Логика рынка очень прагматична: если такие компании, как Uber, безумно тратят деньги на покупку токенов, то эти дорогостоящие услуги в конечном итоге принесут доход Nvidia, Microsoft, Amazon и другим поставщикам вычислительных мощностей и ведущим моделям (например, Anthropic, OpenAI). Верхние уровни зарабатывают миллиарды, а средний и нижний уровни продолжают бороться за окупаемость инвестиций (ROI).

Вопрос, поднятый Макдональдом в начале, пока остается без убедительного ответа. Сегодня рынок продолжает расти, но за этим ростом скрываются все более глубокие трещины.