Конец «токенмаксинга»: Как Amazon, Microsoft и Uber столкнулись с расплатой за бездумные траты на ИИ

ИИ-лихорадка в корпоративной Америке столкнулась с первым настоящим «похмельем». После двух лет тотального внедрения любой ценой череда громких откатов заставила советы директоров задаться одним неудобным вопросом: приносят ли все эти траты реальную пользу? Недавние инциденты в Amazon, Microsoft и Uber показывают, что ответ часто отрицательный, и это уже заставляет переписывать внутренние политики того, как внедряются и оцениваются ИИ-инструменты.

Amazon отключает таблицу лидеров «KiroRank» после того, как сотрудники «накрутили» систему

Внутренняя платформа Amazon для ИИ-разработки Kiro включала созданную сотрудниками таблицу лидеров KiroRank, которая отслеживала и ранжировала персонал по объему потребляемых ИИ-токенов . Система, призванная стимулировать внедрение инструментов искусственного интеллекта, привела к обратному эффекту. Сотрудники начали создавать и запускать бессмысленных автономных агентов исключительно для поднятия своего рейтинга — практика, быстро получившая название «токенмаксинг» (tokenmaxxing) во внутренних чатах .

Согласно отчету Financial Times, стремление «накрутить» показатели стало настолько серьезным, что заметно увеличило вычислительные расходы компании . Старший вице-президент Amazon Дэйв Тредвелл, как сообщается, заявил сотрудникам: «Пожалуйста, не используйте ИИ только ради самого факта использования ИИ» . Позже Amazon подтвердила отключение таблицы лидеров, а представитель компании сказал Business Insider, что этот инструмент «никогда не предназначался для поощрения использования ИИ ради использования» . Теперь компания переходит от отслеживания сырого количества токенов к метрике под названием «нормализованные развертывания» (normalised deployments), чтобы измерять продуктивную работу, управляемую ИИ, а не ее объем .

Microsoft отменяет внутренние лицензии на Claude Code перед закрытием финансового года

В декабре 2025 года Microsoft начала предоставлять тысячам сотрудников в подразделении Experiences + Devices (охватывающем команды разработки Windows, Microsoft 365, Teams, Outlook и Surface) доступ к инструменту Claude Code от компании Anthropic . Эксперимент оказался популярным, но биллинг на основе токенов быстро стал финансовой проблемой. Многочисленные отчеты указывают, что программа израсходовала весь годовой ИИ-бюджет за несколько месяцев, и 14 мая 2026 года компания начала отменять большинство внутренних лицензий .

Крайний срок перехода установлен на 30 июня 2026 года — последний день финансового года Microsoft. Это привязывает отмену не столько к продуктовой стратегии, сколько к «гигиене» бюджета . Затронутым инженерам предписано перейти на GitHub Copilot CLI — инструмент, который полностью принадлежит Microsoft . Компания подчеркнула, что модели Claude от Anthropic по-прежнему доступны через Microsoft Foundry и внутри Microsoft 365 Copilot, однако интерфейс и модель распределения затрат существенно меняются .

Uber полностью потратила ИИ-бюджет на 2026 год за четыре месяца

Пожалуй, самый драматичный пример неконтролируемых расходов продемонстрировала компания Uber. Технический директор Правин Неппалли Нага подтвердил изданию The Information в апреле 2026 года, что компания уже исчерпала свой годовой бюджет на ИИ-инструменты — менее чем за четыре месяца с начала финансового года . Основной причиной стало стремительное и широкое внедрение Claude Code от Anthropic среди примерно 5 000 инженеров после запуска в декабре 2025 года .

Uber также полагалась на внутреннюю таблицу лидеров для команд, ранжирующую инженерные группы по объему использования ИИ, что ускорило внедрение Claude Code с 32% до 84% разработчиков за два месяца . К апрелю 95% инженеров Uber ежемесячно использовали ИИ-инструменты, а 70% подтвержденного кода было сгенерировано искусственным интеллектом . Сообщается, что расходы отдельных разработчиков на API составляли от $500 до $2 000 в месяц .

Однако, несмотря на ошеломляющие показатели внедрения, бизнес-обоснование оказалось призрачным. Операционный директор Uber Эндрю Макдональд публично заявил в подкасте Rapid Response, что не может установить прямую связь между расходами на ИИ и улучшением потребительских продуктов. «Этой связи пока нет, — сказал он. — Возможно, неявно мы выпускаем больше, но очень трудно провести линию между одной из этих цифр и утверждением: “Окей, теперь мы действительно создаем на 25% больше полезных пользовательских функций”» . Технический директор Нага сказал The Information: «Я возвращаюсь к чертежной доске, потому что бюджет, который, как я думал, мне понадобится, уже полностью израсходован» .

Расцвет «токенмаксинга» и закон Гудхарта в действии

В основе многих из этих инцидентов лежит управленческая ошибка, описываемая законом Гудхарта: «Когда мера становится целью, она перестает быть хорошей мерой» . Компании, стремящиеся продемонстрировать внедрение ИИ, создавали внутренние таблицы лидеров, ранжирующие сотрудников или команды по количеству потребленных токенов или вызовов ИИ. Работники, действуя рационально, оптимизировали метрику, а не результат. Следствием стал взрывной рост малоценных, ненужных ИИ-запросов, которые повышали рейтинг, не создавая дополнительной ценности для бизнеса, но напрямую раздувая инфраструктурные расходы .

Практика не ограничилась Amazon и Uber. Многочисленные источники указывают, что «токенмаксинг» наблюдался и в других крупных технологических компаниях, однако публичное удаление таблицы лидеров в Amazon стало самым заметным символом провала этого подхода .

Поворот корпораций к дисциплине окупаемости инвестиций (ROI)

Общая черта всех этих инцидентов не в том, что ИИ-инструменты не работают, а в том, что измерение и поощрение «сырого» потребления создает порочные стимулы, которые могут стоить дороже, чем работа, которую ИИ призван заменить. Компании отказываются от объема внедрения как метрики и переходят к вопросам измеримой ценности для бизнеса: действительно ли помощь ИИ улучшила то, что было выпущено?

То, что начиналось как гонка за внедрением ИИ, превращается в принудительное упражнение по контролю расходов. Эра «потреби как можно больше токенов» заканчивается, и начинается эра «обоснуй затраты реальным результатом».