👀 Что случилось?
MeshClaw в Amazon применяют для самых разных задач: чтобы анализировать код, сортировать почту, автоматизировать рутинные задачи. Чтобы процесс шёл активнее, ввели KPI: более 80% разработчиков должны регулярно использовать ИИ. За этим следят менеджеры, в том числе при помощи расхода токенов — минимальных единиц данных, которые обрабатывают ИИ-модели в запросах. Например, слово, символ или часть картинки.
В итоге сотрудники начали дробить простые задачи на десятки обращений к ИИ и использовать дорогие агентные сценарии там, где хватило бы обычного поиска.
👀 И что, это тренд?
Да. В индустрии его уже окрестили словом tokenmaxxing: когда сотрудники сжигают токены без ощутимой пользы. В запрещенной в РФ Meta сотрудники устроили целые состязания по объёму потреблённых токенов. В Microsoft работники жалуются, что метрики использования ИИ постепенно превращаются в отдельный KPI, не связанный с реальной пользой.
В Google термин tokenmaxxing уже публично упоминает сам Сундар Пичаи: за последний год объём потребления токенов в месяц вырос в 7 раз — до 3,2 квадриллиона. А одна из компаний потратила на Claude около $500 млн за месяц, потому что забыла отключить лимиты для сотрудников.
Эксперты предупреждают: компании начинают подменять реальную пользу для бизнеса объёмом сожжённых токенов. При этом 1 млн токенов (примерно 700–800 тысяч слов) у продвинутых моделей обходится от $15 до $75, а в случае с агентами — ещё дороже. Активный разработчик за месяц может легко потратить десятки или сотни миллионов токенов, что компании обойдётся в сотни или тысячи долларов.
Но проблему здесь видят не все. Глава Nvidia Дженсен Хуанг заявил, что будет «глубоко обеспокоен», если его инженер или ИИ-исследователь не сожжёт ИИ-токенов на $250 тысяч в год.
💬 Почему так происходит?
Это классический закон Гудхарта: когда метрика становится целью, она перестаёт быть полезной. Проблема в том, что бизнес пока не понимает, как измерять эффективность от ИИ-агентов. Строки кода, число запросов, время выполнения задач — всё это не отражает реальной пользы для достижения конкретных результатов. Поэтому компании идут по самому простому пути — ставить KPI по токенам.
Сотрудники в ответ быстро адаптируются. У активных пользователей потребление токенов может расти в 10 раз быстрее, чем производительность.
📌 Что запомнить
Главный риск 2026 года — не «слишком мало ИИ», а неправильные стимулы, с ним связанные. Что делать, чтобы не сжигать токены понапрасну? Измерять не интенсивность использования ИИ, а бизнес-результат.
Например, в ГК «Самолёт» ввели ИИ-амбассадоров — специалистов, которые отвечают за внедрение ИИ в рабочие процессы и помогают сотрудникам получить необходимые навыки. Отдача от проекта только за первый год составила около 200 млн рублей.
👍 — если планируете считать токены и вводить лимиты
🤯 — если считаете, что KPI должны быть другими
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.