В некоторых технологических компаниях буквально появились рейтинговые таблицы, демонстрирующие, насколько сотрудники активно используют алгоритмы на базе искусственного интеллекта. При этом они попутно накапливают внушительные счета за использованием ИИ-моделей.
Объём взаимодействия одного из инженеров OpenAI с ИИ-ботами за неделю составил 210 млрд токенов. Этого объёма текста хватило бы, чтобы заполнить «Википедию» 33 раза. На данный момент это достижение является рекордным среди всех сотрудников компании. В Anthropic один из пользователей ИИ-помощника в написании программного кода Claude Code за месяц накопил счёт более чем на $150 тыс. В некоторых технологических компаниях, таких как Meta✴ и Shopify, руководители стали учитывать, насколько активно сотрудники используют ИИ, при оценке эффективности их работы. Руководство поощряет тех, кто активно применяет ИИ-инструменты, и делает замечания тем, кто работает иначе.
Это новая реальность для программистов, которые в числе первых ощутили на себе влияние ИИ по мере распространения новых технологий в экономике. Предполагалось, что нейросети помогут технологическим компаниям повысить производительность и сократить расходы. Однако ИИ также породил дорогостоящую игру за статус, которая получила название «tokenmaxxing», среди ИИ-разработчиков, отчаянно стремящихся доказать свою продуктивность.
В некоторых компаниях, таких как Meta✴ и OpenAI, сотрудники соревнуются в рамках внутренних рейтингов, показывающих сколько токенов (своего рода единица использования ИИ, примерно эквивалентная фрагменту слова) потребляет каждый сотрудник. Щедрые бюджеты на использование ИИ-алгоритмов становятся для программистов такими же корпоративными бонусами, как медицинская страховка или бесплатное питание. При этом некоторые программисты тратят тысячи долларов в месяц, пытаясь автоматизировать как можно больше своей работы. «Наверно, я трачу на Claude больше, чем моя зарплата», — прокомментировал данный вопрос Макс Линдер (Max Linder), разработчик программного обеспечения из Стокгольма, расходы которого на ИИ оплачивает работодатель.
До недавнего времени продвинутые пользователи могли потреблять тысячи токенов ежедневно, используя разные ИИ-инструменты, такие как ChatGPT, Claude или Gemini. Например, пишущий эссе студент может использовать около 10 тыс. токенов, что примерно эквивалентно 7500 словам. Для использования миллионов токенов потребовалось бы значительно больше времени, тогда как потребить миллиарды токенов было практически невозможно.
Ситуацию изменило появление ИИ-агентов для генерации программного кода. Такие системы могут функционировать без контроля со стороны человека часами, просматривая и редактируя большие базы кода и создавая целые программные продукты на основе запросов пользователя. Каждый ИИ-агент способен создавать дополнительные инструменты для обработки отдельных задач, генерируя тысячи токенов на каждом этапе. Некоторые ИИ-системы, такие как популярный фреймворк с открытым исходным кодом OpenClaw, предназначены для работы 24/7 и перерабатывают информацию безостановочно, что ещё больше увеличивает объём потребляемых токенов.
«Если у вас есть несколько постоянно работающих агентов, один полноценный агент будет потреблять 700 млн токенов в неделю. На самом деле это не так уж много», — считает Эге Эрдил (Ege Erdil) соучредитель ИИ-стартапа Mechanize. Он также оценил собственное потребление токенов в диапазоне от 1 до 10 млрд в неделю.
Всё это позволяет ИИ-компаниям, которые продают токены, существенно нарастить доходы. Так, Anthropic более чем вдвое повысила прогноз по выручке за два месяца в этом году, во много благодаря стремительному росту своих ИИ-агентов для генерации программного кода. OpenAI недавно заявила, что ИИ-помощник в написании кода Codex утроил количество еженедельно активных пользователей с начала года, а общее использование Codex, измеряемое в токенах, увеличилось в пять раз. В прошлом году Google заявляла, что ИИ-модели компании обрабатывали более 1,3 квадриллиона токенов в месяц.
Любопытно, что даже при активном программировании израсходовать миллиард токенов весьма непросто. По данным источника, ведение нескольких проектов и работа над ними в течение 4-5 часов в день позволила потребить несколько миллионов токенов. Однако цифры сильно увеличиваются при освоении искусства многозадачности с ИИ, когда программист работает в нескольких окнах и направляет на решение задач десятки агентов. ИИ-компании поощряют таких сотрудников, награждая их и приравнивая использование ИИ к повышению производительности. В случаях, когда программист хочет управлять несколькими ИИ-агентами, выполняющими параллельно несколько задач в разных окнах, чаще всего работодатель с радостью оплатит счёт за потребляемые токены.
При этом некоторые технические специалисты выразили обеспокоенность по поводу того, что их коллеги потребляют миллиарды токенов, что может стоить тысячи долларов в день, по сути, ради возможности похвастаться. Даже в ИИ-компаниях, где сотрудникам предоставляется неограниченный доступ к своим ИИ-инструментам, идея о том, что такой подход является продуктивным, выглядит надуманной.
Платные подписчики Claude и ChatGPT каждый месяц могут использовать фиксированное количество токенов в соответствии с выбранным тарифом. В случае необходимости пользователи могут оплатить расширение лимита или перейти на более дорогой тариф. Продвинутые пользователи научились обходить систему, комбинируя несколько подписок или предложений в рамках акций. Один разработчик сообщил, что ему удалось найти ИИ-инструмент, позволяющий тратить $20 в месяц, но при этом использовать количество токенов Claude, эквивалентное $70 тыс. По его словам, эта лазейка пригодилась при одновременной реализации шести проектов по разработке программных продуктов. Однако в настоящее время эта лазейка уже была закрыта разработчиками данного ИИ-инструмента.
В целом же многие разработчики говорят, что ИИ-помощники в написании программного кода делают их более продуктивными. Другие также отмечают, что использование ИИ является способом показать коллегам и начальству, что они идут в ногу со временем, поскольку классическое программирование, вероятно, доживает свой век. Некоторые эксперты положительно относятся к внутрикорпоративным рейтингам, показывающим, как активно сотрудники используют ИИ-алгоритмы. Однако такие рейтинги совершенно не отражают, насколько качественную работу делают сотрудники, потребляющие больше всего токенов. Делают ли они что-то полезное или попросту генерируют бесполезный код в попытке показать, насколько эффективно выполняется работа. Вероятно, со временем ответить на эти вопросы станет проще.
