Microsoft кладет конец «токенмаксингу»: внутренние бюджеты на ИИ и более дешевый GPT-5.6 по умолчанию сигнализируют о конце эпохи

Решение Microsoft — не изолированная мера по сокращению расходов. Это громкий сигнал о том, что эра «токенмаксинга» — когда максимальное потребление ИИ-токенов считалось показателем производительности и инноваций — подходит к концу во всей технологической индустрии .

Что заставило Microsoft ограничить собственные расходы на ИИ?

Три конкретных фактора вынудили Microsoft ввести внутреннюю дисциплину в области ИИ:

Неконтролируемые внутренние расходы. Собственные инженерные команды Microsoft свободно использовали передовые ИИ-модели через GitHub Copilot, что привело к росту потребления токенов и затрат на инференс далеко за пределы того, что компания считала устойчивым. Внутренние руководства Copilot признавали, что многие инженеры тратят «от нескольких сотен долларов до нескольких тысяч долларов в месяц на токены» . Парих в своем письме ясно дал понять, что с июля 2026 года каждое подразделение будет работать в рамках целевого бюджета на ИИ-токены, а сотрудники смогут отслеживать собственное потребление через внутреннюю панель мониторинга .

Неверные стимулы. Инженеры начали воспринимать высокое потребление токенов как знак продуктивности — практика, известная в индустрии как токенмаксинг. Но Microsoft обнаружила, что больше токенов не означает больше бизнес-ценности. Парих прямо переформулировал цель компании: «Мы оптимизируем не количество токенов. Мы оптимизируем влияние на каждый токен» .

Проблема доверия. Как компания, продающая ИИ-подписки — Azure OpenAI Service, GitHub Copilot, Microsoft 365 Copilot — Microsoft не могла убедительно советовать клиентам контролировать расходы на ИИ, пока ее собственные команды жгли токены без ограничений . Парих в своем письме отметил, что компания будет «управлять расходами на токены с той же дисциплиной, которую мы применяем к любому другому критически важному ресурсу» .

Что изменилось внутри Microsoft

Изменения вступили в силу немедленно в июле 2026 года :

• Бюджеты для подразделений. Каждое бизнес-подразделение Microsoft теперь имеет формальный целевой бюджет на ИИ-токены. Внутренние руководства отмечают, что в будущем могут последовать дальнейшие ограничения, по мере того как компания будет следить за тем, куда уходят деньги .
• Более дешевая модель по умолчанию. Модель OpenAI GPT-5.6 Sol — описанная как более дешевая в использовании по сравнению с альтернативами от Anthropic и других поставщиков передовых моделей — заменила премиум-варианты в качестве стандарта для внутреннего использования GitHub Copilot. Переход был обоснован как способ «получить большую отдачу от наших инвестиций в токены» .
• Индивидуальная прозрачность. Сотрудники теперь могут видеть собственное потребление ИИ на внутренней панели мониторинга, что вносит личную ответственность в то, что раньше было невидимыми расходами .

Как это отражает более широкий крах токенмаксинга

Шаг Microsoft — лишь один из примеров более масштабной коррекции, происходящей в тех-индустрии. «Токенмаксинг» — практика агрессивного наращивания потребления ИИ-токенов как показателя инноваций — стал широко распространен среди технологических компаний примерно с конца 2025 по середину 2026 года, но сейчас быстро сходит на нет, потому что экономика этого не оправдала .

Бюджетный кризис Uber. Uber Technologies исчерпала свой ИИ-бюджет на 2026 год всего за несколько месяцев. Ее технический директор публично заявил: «Мы подходим к концу так называемой эры токенмаксинга», добавив, что сырое потребление токенов не приводит к измеримой отдаче . Сейчас компания переходит к оптимизации стоимости взаимодействия через кэширование промптов, использование более эффективных моделей по умолчанию и повышение прозрачности потребления .

Предупреждение Gartner. Gartner предсказала, что расходы на ИИ для написания кода вскоре могут превысить средние зарплаты разработчиков при моделях оплаты по потреблению, что вынудит финансовых директоров по всей индустрии требовать дисциплины расходов .

Стартап-математика. Стартапы показали, что смена моделей может сократить расходы на инференс примерно на 90%. Lindy.ai, например, в одночасье перевела 100% своего API-трафика с Claude на DeepSeek, сославшись на примерно на 90% более низкие затраты на инференс при сопоставимом качестве результатов для своего основного набора задач . Такая драматическая экономия делает старый менталитет «больше токенов = лучше» финансово несостоятельным .

Вердикт Forbes и Fortune. Многие деловые издания объявили эру токенмаксинга структурно завершенной. Предприятия отказываются от использования потребления как метрики в пользу эффективности, маршрутизации моделей (использование более дешевых моделей для простых задач) и оплаты по результату, которая устраняет стимул максимизировать количество токенов . Forbes охарактеризовал токенмаксинг как «переходную фазу внедрения ИИ», которая помогла нормализовать использование, но не является «устойчивой операционной моделью» .

Закономерность очевидна

Отраслевой паттерн теперь ясен: компании, которые поначалу поощряли неограниченное использование ИИ, вводят бюджеты, переходят на более дешевые модели и требуют, чтобы каждый потраченный токен был привязан к измеримому бизнес-результату. Главный клиентский директор ServiceNow предупредил, что токенмаксинг — это ИИ-хайп . Fortune был краток: «Токенмаксинг мертв. Он не принес компаниям желаемой отдачи от инвестиций в ИИ» .

Внутренние бюджеты Microsoft и модель GPT-5.6 по умолчанию — это классический пример этого общеотраслевого отрезвления, исходящего не от отстающего в ИИ, а от одного из крупнейших инвесторов в этом секторе. Если компании, продающей ИИ-подписки, требуется бюджет, то посыл для всех остальных предприятий более чем ясен.