Рига: +6.1°С
Новый KPI в технологических гигантах
Крупные IT-компании, включая Meta и OpenAI, внедряют новый, нетрадиционный ключевой показатель эффективности (KPI) для своих сотрудников, связанный с разработкой искусственного интеллекта: количество «сожженных» токенов. Эта метрика напрямую отражает объем данных, обработанных моделями ИИ в ходе работы инженеров.
Информация об этой управленческой тенденции, которую критики называют «ошибочной стратегией», появилась в колонке обозревателя The New York Times Кевина Роуза. Согласно его данным, менеджеры начинают поощрять тех специалистов, которые наиболее активно используют ИИ-инструменты, и, соответственно, критиковать тех, кто их игнорирует.
«Tokenmaxxing» и впечатляющие объемы
Тенденция, получившая название «tokenmaxxing» (максимизация токенов), уже привела к впечатляющим цифрам потребления ресурсов. Сообщается, что один из инженеров OpenAI якобы обработал около 210 миллиардов токенов за месяц, что эквивалентно объему примерно 33 копий Википедии. Другой пример иллюстрирует значительные затраты: по словам одного разработчика из Швеции, расходы его компании на токены Claude Code превысили размер его собственной заработной платы.
В то время как для инвесторов большой расход токенов может служить видимым доказательством востребованности продукта (например, президент OpenAI Грег Брокман упоминал о 5 триллионах токенов в день, обрабатываемых моделью GPT-5.4 для программирования), эксперты указывают на риски такой оценки.
«Это как будто заставлять художников соревноваться по количеству потраченной краски — даже если ее просто разбрызгивают, результат все же будет виден», — цитирует Роуза критика этой системы.
Кризис метрик и высокая цена экспериментов
Внедрение этого KPI обнажает более глубокую проблему — кризис метрик в эпоху повсеместного внедрения ИИ. Сторонники «сжигания» токенов как показателя успеха видят в этом логику, поскольку токены имеют прямую стоимость, и их потребление растет, несмотря на снижение цены за единицу. Однако критики отмечают, что высокий расход не всегда коррелирует с качеством конечного продукта или реальной ценностью.
Проблема усугубляется популярностью ИИ-агентов, таких как OpenClaw, которые могут входить в циклы самоисправления, генерируя огромные счета за API, пока сотрудник, отправивший первоначальную команду, занят своими делами. В одном из стартапов, Vercel, инженеры потратили около 10 тысяч долларов на токены всего за один день, создавая ценный код, который вручную занял бы недели. Эта ситуация демонстрирует как потенциальную выгоду, так и существенный риск злоупотребления ресурсами.
Перспективы и альтернативы
Компании, стремясь оправдать инвестиции в ИИ, активно ищут способы измерения отдачи. В то время как некоторые, как Zapier, уже внедрили внутренние панели для отслеживания потребления токенов, другие рассматривают токен как потенциальный элемент компенсационного пакета для инженеров. Глава Nvidia Дженсен Хуанг ранее высказывал мнение о том, что доступ к токенам может стать частью вознаграждения.
Пока же отрасль балансирует между желанием поощрять активное использование передовых технологий и необходимостью контролировать растущие операционные расходы, избегая при этом оценки сотрудников по показателям, которые больше похожи на устаревшую «норму выработки» на производстве, чем на оценку интеллектуального труда.
Следите за новостями на других платформах: