Несколько крупных технологических компаний испытали быстрый рост потребления токенов ИИ после внедрения Claude от Anthropic, что привело к неожиданно большим счетам и превышениям бюджета.

Внутренние таблицы лидеров и tokenmaxxing

Внутри Meta добровольная внутренняя таблица лидеров под названием Claudeonomics ранжировала 85,000 сотрудников по использованию токенов ИИ и создавала стимулы к увеличению потребления.

За 30-дневный период Meta потребила 60T токенов, при этом ведущий пользователь сжигал в среднем за день 281B токенов в течение того месяца.

«Мой ведущий инженер тратит на токены столько же, сколько получает в зарплате. Но он в 5–10 раз более продуктивен. Легкие деньги. Никаких ограничений.»

Сигналы отрасли и комментарии менеджеров

Руководители из других поставщиков прокомментировали тренд, указав, что высокие расходы на токены стали в некоторых командах показателем продуктивности.

Одно замечание, приписываемое Дженсену Хуану, выражало озабоченность в случае, если инженер с зарплатой $500 K не потратит как минимум $250 K на токены, что отражает рыночное давление на использование.

Истощение бюджета и примеры компаний

Pravin Neppali, технический директор Uber, подтвердил, что его компания исчерпала бюджет на ИИ на 2026 в течение четырех месяцев после более широкого внедрения инструментов Claude Code.

Доля инженеров, использующих сервис, по сообщениям выросла с 32% до 84%, при этом ежемесячные расходы на токены на одного инженера варьировались от $500 до $2K.

Большие счета и потребление, управляемое агентами

Анонимный финансовый директор сообщил, что Anthropic выставила счет в размере $500 M за один месяц, когда для агентов не были установлены ограничения на потребление.

Объяснение связано с автономными агентами, а не простыми чат-запросами; такие агенты могут работать непрерывно и потреблять на порядки больше токенов.

• Meta: внутренняя таблица лидеров и 60T токенов сожжено за 30 дней.
• Uber: полный бюджет на ИИ за 2026 израсходован за четыре месяца после более широкого внедрения.
• Команда OpenClaw (Peter Steinberger): примерно $1.3 M расходов на токены за один месяц.
• Анонимный финансовый отчет: счет за один месяц в размере $500 M.

Последствия для корпоративных расходов на ИИ

Эти случаи иллюстрируют, как быстрое внедрение и отсутствие контроля потребления могут приводить к неожиданно большим операционным расходам при развёртывании корпоративных ИИ.

Компаниям приходилось выбирать между предоставлением открытого доступа к инструментам агентов для повышения продуктивности и введением строгих лимитов на токены для контроля расходов.