Перші гіганти токенів, які "не згоряють", з'явилися

Автор: 小熊饼干, BitpushNews

За останні два роки глобальні технологічні гіганти, щоб отримати квиток у “перший клас” епохи ШІ, виливали гроші, не моргнувши оком. Але ця майже сліпа ейфорія тепер повертається до реальності через холодні рахунки, що приходять.

Першим, хто відкрив цю сороміцьку завісу, став ключовий старий гігант Кремнієвої долини: Uber (Убер).

У минулі вихідні головний операційний директор Uber (COO) Ендрю Макдональд (Andrew Macdonald) у інтерв’ю висловився з розчаруванням.

Головна ідея — компанія шалено витрачає гроші на купівлю інструментів ШІ для інженерів, але виявилося, що ці витрати не перетворюються у нові функції, які користувачі відчувають, а навпаки — витрачають весь річний бюджет.

Макдональд навів у інтерв’ю порівняння, що вразили:

Проникнення інженерів у використання AI-інструменту Claude Code зросло з приблизно третини у лютому до 84% у березні, щомісячний рахунок на одного інженера зазвичай становить від 150 до 250 доларів, а для активних користувачів — до 500-2000 доларів.

Ще більш вражаюче — щоб зробити технічну демонстрацію, він сам запустив два години, і бюджет на токени в 1200 доларів зник миттєво.

Макдональд зазначив: “Інженери, які не платять за рахунками, вважають, що інструменти ШІ — як водопостачання — безкоштовні і безмежні.”

Ще більш руйнівним для керівництва є те, що: витрати на токени були величезними, але з точки зору користувачів, додаток Uber не став зручнішим.

“Більше витрачених токенів не перетворилося у більше корисних функцій для користувачів,” прямо сказав Макдональд, “важко провести чітку межу між цими двома даними і сказати: ‘Ось, ми тепер даємо користувачам на 25% більше функцій’.”

У 2025 році Uber витратив на R&D 3,4 мільярди доларів, що на 9% більше ніж торік. Генеральний директор Дара Косровосі (Dara Khosrowshahi) вже чітко заявив, що компанія уповільнює найм, щоб зменшити зростаючі витрати на AI. Іншими словами, економія на зарплатах йде на AI — але результати важко виміряти.

Ця ситуація не унікальна для Uber. У Microsoft вже почали скасовувати більшість ліцензій Claude Code і повертають інженерів до власного Copilot CLI.

Макдональд підняв важливе питання: “Якщо ви не можете прямо пов’язати витрати на токени з функціями для користувачів, то важко виправдати витрати на AI і людські ресурси.”

Від ейфорії до прагматизму: внутрішня “відступна” великих компаній

Тривога керівників передається через оцінку ефективності працівникам. Але різні компанії вже демонструють різні підходи.

Найбільш помітний перехід — від Duolingo (Дуолінго).

Минулого року ця освітня технологічна компанія оголосила стратегію “AI-перший”, включивши використання AI у KPI співробітників.

Однак лише через рік, у квітні 2026-го, у подкасті «Silicon Valley Girl» CEO компанії заявив, що ця політика повністю скасована, і у KPI більше не враховують використання AI. Новий підхід — “Робіть свою роботу добре, AI допоможе — користуйтеся, не допоможе — не наполягаємо.”

Відомий “кальмарний завод” Meta ще більш драматичний. У кінці березня компанія запустила рейтинг “Claudeonomics”, що відстежує понад 85 тисяч співробітників за кількістю витрачених токенів і присвоює першим 250 “Token Legend” (Легенда токенів). За повідомленням Reuters, за 30 днів співробітники витратили близько 60 трильйонів токенів, а найвищий показник — 2810 мільярдів токенів у одного користувача.

Але ця хвиля швидко вийшла з-під контролю: перший співробітник витратив майже 50 тисяч доларів у місяць, що значно перевищує очікування компанії. Незабаром Meta тихо закрила рейтинг — офіційна причина — витік даних, але співробітники здогадуються, що це через “нездорову конкуренцію і непосильні витрати”.

За цим стоїть колективний опір “фальшивій” ефективності AI.

За даними спільного дослідження SAP і WalkMe, понад третина білого воротничка свідомо пропускає AI-завдання, що їм дають. Причина — ілюзія великих моделей і фрагментарність операцій, які часто переривають цілісність робочого процесу. У багатьох тонких сценаріях витрати часу на налаштування AI і подальше ручне виправлення виявляються повільнішими за чисту ручну працю.

У цій “битві KPI AI” лише кілька платформ, таких як Omnisend, наполягають на “жорсткому” використанні, намагаючись підняти зарплату “майстрам AI” на 2-4%. Але навіть вони вже перейшли від віртуальних показників “часу використання” до трьох фінансових — скільки зекономлено часу, скільки грошей і скільки разів AI-робочий процес був повторно використаний колегами.

Тим часом регулятори починають реагувати на негативний вплив AI на суспільство.

П’ять днів тому губернатор Каліфорнії Гевін Ньюсом підписав перший у США адміністративний указ, що закликає державні органи, експертів і університети до активних дій щодо можливих руйнівних наслідків AI для ринку праці.

Це вже третя за півроку важлива регуляторна ініціатива в Каліфорнії: раніше, у січні, вступив у силу закон SB 53 про прозорість, що зобов’язує розробників передових моделей AI публікувати рамки управління ризиками і повідомляти про серйозні інциденти протягом 15 днів; у березні був підписаний указ N-5-26, що встановлює стандарти безпеки AI для державних закупівель.

Причина — швидке зростання заміни початкових посад. За даними платформи Layoffs.fyi, за перші 18 тижнів 2026 року було оголошено про звільнення понад 113 тисяч працівників у технологічному секторі. За останнім звітом Challenger, Gray & Christmas від 7 травня, у квітні 2026-го в США було оголошено про звільнення 83 387 працівників, що на 38% більше ніж у березні. Хоча цей показник на 21% нижчий за минулий рік, він все ще третій за рівнем за квітень з 2009 року — після квітня 2025-го і 2020-го.

Ньюсом під час підписання заявив журналістам: “Ми не хочемо чекати, поки тисячі людей не втратять роботу, щоб почати шукати рішення.”

Нові вершини на фондовому ринку, новий “структурний розкол”

Але поки великі компанії переживають через витрати на токени і Каліфорнія вводить обмеження, американські фондові індекси продовжують зростати під впливом сильних секторів.

26 травня S&P 500 піднявся на 0,61% до 7519,61 пункту, Nasdaq — на 1,19% до 26643,45 пункту. Лідером зростання стала напівпровідникова галузь: Micron Technology підскочила більш ніж на 19%, вперше перевищивши ринкову вартість у 1 трильйон доларів; індекс Philadelphia Semiconductor Index виріс на 4,6%, оновивши рекорд. Аналізатори JPMorgan навіть підвищили цільову ціну S&P 500 до 9000 пунктів, вважаючи, що витрати на капітальні інвестиції в AI безпосередньо прискорять зростання ВВП США.

Логіка фінансового ринку дуже прагматична: якщо компанії на кшталт Uber шалено витрачають на токени, то ці дорогі послуги в кінцевому підсумку стануть доходом для Nvidia, Microsoft, Amazon і інших постачальників обчислювальних потужностей і провайдерів моделей (наприклад, Anthropic, OpenAI). Верхівка отримує мільярдні прибутки, а середній і нижній рівень — борються за окупність інвестицій (ROI).

Питання Макдональда, яке він поставив на початку, досі залишається без переконливої відповіді. Сьогодні ринок продовжує зростати, але за цим зростанням розкол стає все глибшим.