Meta внедряет механизмы контроля расходов ИИ после резкого увеличения использования

В компании Meta разрабатывается централизованная система мониторинга и контроля расходов на ИИ после того, как выяснилось, что внутренние затраты на ИИ превышают запланированные. Это решение показывает, что компании задумываются о том, оправдывают ли выгоды от использования ИИ связанные с этим затраты.

Компания разослала служебную записку примерно 6000 сотрудникам, в которой подробно изложены планы по ограничению расходов на ИИ, бюджетам и ограничениям на токены. В рамках AI Gateway команды получат доступ к обзору использования ИИ, который будетmaticотправлять уведомления в случае необычных всплесков расходов. Ожидается, что структурированное управление токенами будет полностью внедрено к 2027 году.

В служебной записке отмечалось, что компания Meta наблюдает быстрый рост внедрения ИИ внутри компании и что, вероятно, в 2026 году она потратит десятки миллиардов долларов на использование ИИ сотрудниками.

Последствия токенмаксинга

Смещение акцента в Meta с продвижения использования ИИ на контроль за его применением демонстрирует повторяющуюся тенденцию в корпоративной Америке. Ранее компания стимулировала своих сотрудников к использованию ИИ, предлагая им создавать внутренние рейтинговые таблицы («Клодеономика», названная в честь системы ИИ компании Anthropic). Meta больше не использует эту конкретную рейтинговую таблицу.

Более широкая тенденция имеет название: «токенмаксинг» — практика использования максимально возможного количества токенов ИИ по любой причине, будь то для завышения внутренних показателей внедрения или просто для их потребления. Аналогичная ситуация произошла в Amazon после того, как сотрудники компании создали таблицу лидеров для tracиспользования токенов, но позже, в конце мая, компания удалила ее из-за опасений, что она приводит к расточительным тратам, сообщает Business Insider.

Опыт Uber иллюстрирует, как быстро могут расти издержки. Компания, предоставляющая услуги такси, израсходовала весь запланированный на 2026 год бюджет на разработку ИИ уже к апрелю, всего через четыре месяца после начала года. Операционный директор Uber Эндрю Макдональд рассказал Rapid Response, что компания испытывает трудности с установлением связи между использованием токенов и измеримыми результатами. «Эта связь пока отсутствует, верно? — сказал Макдональд. — Очень сложно провести грань между одной из этих статистических данных и утверждением: „Хорошо, теперь мы фактически создаем на 25% больше полезных для потребителей функций“».

Проблема стоимости, которую отрасль до сих пор не решила

Бюджетные проблемы выходят далеко за пределы Силиконовой долины. Согласно опросу KPMG, о котором впервые сообщила газета The Wall Street Journal, только 26% компаний имеют полное представление о своих затратах на ИИ, в то время как 50% имеют частичную информацию, а 22% либо не имеют никакой информации, либо узнают о расходах только после получения счетов. Как отметил Стив Чейз, глобальный руководитель направления ИИ в KPMG, компания, как сообщается, помогает клиентам, которые уже исчерпали годовые бюджеты на токены или облачные вычисления за считанные месяцы.

Microsoft недавно отозвала почти все прямые лицензии на Claude Code и перенаправила инженеров на собственный интерфейс командной строки GitHub Copilot, всего через шесть месяцев после того, как сделала инструмент Anthropic доступным для своих сотрудников. Этот шаг был предпринят после того, как использование инструмента сотрудниками выросло быстрее, чем ожидалось.

Экономические соображения указывают на то, что первоначальные ожидания относительно быстрой окупаемости ИИ за счет экономии на рабочей силе были чрезмерно оптимистичными. Вице-президент NVIDIAdent прикладному глубокому обучению Брайан Катанзаро рассказал Axios, что вычислительные затраты его группы уже превышают стоимость найма сотрудников. Goldman Sachs считает , что агентный ИИ может привести к 24-кратному увеличению потребления токенов к 2030 году, при этом ежемесячные объемы потребления достигнут 120 квадриллионов токенов в месяц, даже несмотря на снижение цен на токены за единицу.

Более того, Gartner прогнозирует, что снижение стоимости токенов не приведет к удешевлению корпоративных приложений ИИ, поскольку алгоритмы агентного ИИ используют гораздо больше токенов на задачу, а поставщики, вероятно, сохранят общую экономию за собой. «Руководителям продуктовых отделов не следует путать дефляцию товарных токенов с демократизацией передовых методов рассуждения», — сказал старший аналитик Gartner Уилл Соммер. Ранее Cryptopolitan сообщила , что Цукерберг признал, что Meta допустила «ошибки» в своей трансформации в области ИИ.

Чего могут ожидать сотрудники компании Meta?

Согласно сообщениям, в служебной записке говорится, что компания Meta намерена отговорить своих сотрудников от использования стороннего программного обеспечения для написания кода на основе ИИ и побудить их использовать собственного помощника MetaCode, ранее известного как Devmate. Эти изменения будут внедрены в ближайшие недели.

В то же время, усилия Meta по снижению затрат, связанных с ИИ, сопровождаются значительными организационными изменениями. В марте этого года Meta рассматривала возможность сокращения штата как минимум на 20% от общего числа примерно 79 000 сотрудников, часть из которых связана с инвестициями в инфраструктуру ИИ на сумму около 600 миллиардов долларов до 2028 года.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман очень хорошо осветил эту проблему в отрасли. Он заявил, что «это самая справедливая критика ИИ на данный момент», сказав: «Вы слышите, как компании говорят: я трачу огромные деньги на ИИ. И я знаю, что происходят замечательные вещи, но я знаю, что при этом происходит много расточительства»

Для мировой экономики вопрос заключается в том,tracли корпоративные бюджеты на ИИ до того, как технология оправдает свои обещания по повышению производительности, или же сначала этот разрыв сократится за счет снижения цен на токены и улучшения инструментов. Ответ на этот вопрос будет определять кадровую политику, капиталовложения и конкурентную динамику в различных отраслях на протяжении многих лет.