Meta社、利用急増を受けAIによる支出管理システムを構築

Meta社は、AIへの社内支出が予想を上回っていることに気づき、AIの監視と支出管理を一元化するシステムを開発している。この決定は、企業がAIによる収益がコストに見合うかどうかを真剣に検討していることを示している。.

同社は、AI関連の支出上限、予算、トークン制限に関する計画を詳述したメモを約6,000人の従業員に送付した。AIゲートウェイの下では、各チームはAIの使用状況の概要にアクセスでき、支出が異常に急増した場合はmaticに通知が送信される。構造化されたトークン管理は、2027年までに完全に実装される予定だ。.

そのメモには、Meta社では社内におけるAI導入が急速に拡大しており、2026年には従業員のAI利用に数百億ドルを費やす可能性が高いと記されていた。.

トークンマキシングの余波

Meta社がAIの利用促進からその利用管理へと焦点を移したことは、アメリカ企業社会で繰り返し見られる傾向を示している。同社はかつて、従業員に 社内ランキング （Anthropic社のAIシステムにちなんで「Claudeonomics」と名付けられた）を作成させることで、AIの利用を奨励していた。しかし、Meta社はこのランキングを現在では運営していない。

より広範なトレンドには「トークンマキシング」という名前が付けられており、これは、社内での導入指標を水増しするためであれ、単に消費するためであれ、可能な限り多くの AIトークン 行為を指します。同様の状況はAmazonでも発生し、従業員が tracが、無駄遣いを助長しているという懸念から、同社は5月下旬にそれを削除したと Business Insiderが報じています。

Uberの事例は、コストがいかに急速に膨れ上がるかを示している。配車サービス大手のUberは、2026年までに計画していたAIコーディング予算を、わずか4ヶ月後の4月までに使い果たし のCOOであるアンドリュー・マクドナルド氏は、Rapid Responseに対し、トークン支出と測定可能な成果を結びつけるのに苦労していると語った。「まだそのつながりは確立されていない」とマクドナルド氏は述べた。「そうした統計データと、『これで実際に25%も多くの有用な消費者向け機能を生み出すことができた』という結論を結びつけるのは非常に難しい」。

業界が解決できていないコスト問題

予算面での負担はシリコンバレーに限ったことではない。 ウォール・ストリート・ジャーナルが最初に報じたによると、AIコストを包括的に把握している企業はわずか26%で、50%は部分的にしか把握できておらず、22%は全く把握できていないか、請求書を受け取って初めて支出に気づくという。KPMGのAI担当グローバルリーダーであるスティーブ・チェイス氏が指摘するように、同社はわずか数ヶ月でトークンやクラウドコンピューティングの年間予算を使い果たしてしまった顧客を支援しているという。

マイクロソフトは最近、Claude Codeの直接ライセンスをほぼすべて取り消し 、エンジニアを自社のGitHub Copilot CLIに誘導したとFortune誌が報じた。これは、Anthropicツールを従業員に提供してからわずか6か月後のことである。この措置は、従業員の利用が予想以上に急速に拡大したことを受けて講じられた。

経済的な観点から見ると、労働力削減によるAIの急速な収益性に関する当初の期待は楽観的すぎたようだ。NVIDIAのdent 応用深層学習 Axiosに対し 、同グループの計算コストがすでに人件費を上回っていることを明らかにした。 ゴールドマン・サックスは 、トークン単価が下落する中でも、エージェント型AIによって2030年までにトークン消費量が24倍に増加し、月間消費量が120京トークンに達する可能性があると見ている。

さらに、ガートナーは、トークンコストの低下が企業向けAIアプリケーションの低価格化を意味するとは限らないと予測している。なぜなら、エージェント型AIアルゴリズムはタスクごとに非常に多くのトークンを使用する一方、プロバイダー側​​はおそらくその分のコスト削減分を自社で保持するからである。「最高製品責任者は、コモディティトークンのデフレと最先端推論の民主化を混同すべきではない」と、ガートナーのシニアディレクターアナリスト、ウィル・ソマー氏は述べている。これに先立ち、 Cryptopolitanは、ザッカーバーグ氏がメタのAI変革において「間違い」を犯したことを認めたと報じた。

Meta社の従業員はどのようなことを期待できるのでしょうか？

によると 、このメモには、Metaが従業員に対し、外部のAIコード作成ソフトウェアの使用を控えるよう促し、自社開発のアシスタントであるMetaCode（旧称Devmate）の使用を推奨する方針が記されている。これらの変更は今後数週間以内に実施される予定だ。

同時に、メタ社がAI関連コスト削減に取り組む中で、組織の大幅な変更も伴っている。今年3月、 メタ社は約7万9000人の従業員のうち少なくとも20％を解雇することを検討していた。これは、2028年までに約6000億ドルを投じるAIインフラへの投資が原因の一部となっている。

OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏は、この業界における課題を的確に指摘している。彼は「これは現在、AIに対する最も妥当な批判だ」と述べ、「企業は『AIに莫大な資金を投入している。素晴らしい成果も上がっているのは確かだが、無駄な投資も山ほどある』と言っている」と語った。

世界経済にとっての課題は、AI技術が生産性向上という約束を果たす前に企業のAI予算がtracするのか、それともトークン価格の下落とツールの改良によってそのギャップが先に埋まるのか、という点だ。この答えは、今後何年にもわたって、あらゆる業界の雇用、設備投資、そして競争力学を左右するだろう。.