"Kertas di Luoyang mahal", ledakan penggunaan Agent telah menjadi mimpi buruk perusahaan teknologi. Perusahaan-perusahaan ini dengan sedih menemukan: ternyata, keunggulan terbesar manusia dibanding AI adalah bisa menunda pembayaran gaji (x).
AI tidak mengerti sentimen, Silicon Valley tidak percaya air mata.
Baru-baru ini, Amazon yang berpendapatan tahunan lebih dari 700 miliar dolar dan memiliki aset besar, juga dihajar habis-habisan oleh Claude.
Menurut karyawan Amazon, perusahaan baru-baru ini ingin menggunakan Claude Sonnet untuk mengisi informasi detail penulis di situs web mereka sendiri.
Tapi tugas yang terlihat sederhana ini justru menghabiskan Amazon 1,8 juta dolar.
Melebihi anggaran sebesar 860%.
Dan baru ditemukan setelah 5 bulan.
Dan pada akhirnya juga tidak berhasil diterapkan. (Meski begitu, ini sudah terlihat seperti masalah manajemen.)
Agent mungkin gagal, tetapi ia juga akan gigih, mencoba berulang kali siang dan malam tanpa henti. Itu adalah hari yang tenang, tidak ada seorang pun yang memperingatkannya "Harap tunggu sebelum mencoba lagi".
Saat ini, harga publik Claude Sonnet adalah sekitar $3 per juta token input dan $15 per juta token output. Dengan 1,8 juta dolar, mungkin telah membakar hingga 600 miliar token — dari segi volume data, ini setara dengan dua kali lipat keseluruhan data pelatihan GPT-3.
Kasus-kasus seperti ini sudah banyak terjadi di dalam Amazon, dan bug seperti itu seringkali baru ditemukan setelah waktu yang lama.
Sulit bagi kami untuk mengetahui berapa biaya sebenarnya untuk hal apa pun yang terkait dengan AI. Masalah kecil yang tidak signifikan dalam sistem tradisional, jika dilakukan dengan AI, dapat menimbulkan biaya yang sulit dibayangkan.
Mimpi Otomatisasi Toko Segala Hal
Meski demikian, insiden-insiden ini tidak dapat menghentikan langkah otomatisasi Amazon. Saat ini, Amazon sedang memasang taruhan besar pada AI dengan skala yang belum pernah terjadi sebelumnya.
CEO Andy Jassy mengumumkan, belanja modal Amazon pada tahun 2026 diperkirakan sekitar 2,2 triliun dolar, sebagian besar akan dialokasikan ke AWS (Amazon Web Services), chip AI yang dikembangkan sendiri, dan infrastruktur kelistrikan. Angka ini meningkat hampir 60% dibandingkan tahun 2025, menjadikannya belanja modal tahunan tertinggi di antara perusahaan-perusahaan dengan kapitalisasi pasar sangat besar di dunia.
Investasi besar-besaran ini juga membuahkan hasil yang melampaui ekspektasi. Pagi ini, Amazon merilis laporan keuangan kuartal kedua hingga 30 Juni 2026. Data menunjukkan AWS mencapai penjualan bersih sebesar 42,2 miliar dolar pada kuartal kedua, meningkat 37% secara tahunan. Selain itu, dari total laba operasi Amazon sebesar 27,5 miliar dolar, AWS menyumbang sekitar 60%, sementara pendapatannya hanya 21% dari total pendapatan perusahaan.
Pada saat yang sama, Amazon telah melakukan dua gelar pemutusan hubungan kerja (PHK) besar-besaran sejak Oktober 2025, mengurangi total sekitar 30.000 posisi.
Sudah sejak tahun lalu, Jassy sendiri memberikan pandangan optimis. Dalam memo yang dikirim kepada seluruh karyawan, ia menulis:
Kami sekarang memiliki lebih dari 1.000 layanan AI generatif, tetapi dilihat dari skala kami, ini baru puncak gunung es kecil. Di masa depan, akan ada miliaran Agent yang beroperasi di Amazon.
Lebih dari itu, gelombang otomatisasi ini telah keluar dari kantor dan masuk ke dalam sistem pergudangan dan logistik Amazon.
Menurut laporan, target divisi robotika Amazon adalah mencapai sekitar 75% otomatisasi operasi pergudangan sekitar tahun 2033. Ini berarti pada tahun 2027, Amazon akan mempekerjakan sekitar 160.000 orang lebih sedikit di AS, dan lebih dari 600.000 orang lebih sedikit pada tahun 2033.
Pabrik Amazon
Namun, penilaian pengamat eksternal lebih keras. Pemenang Hadiah Nobel Ekonomi 2024, Profesor Daron Acemoglu dari MIT, memperingatkan ketika mengevaluasi rencana ini: "Jika mimpi otomatisasi Amazon terwujud, maka pemberi kerja terbesar di AS akan berubah dari pencipta lapangan kerja bersih menjadi 'penghancur lapangan kerja bersih'."
Sudah Selesai Ukur Prestasi Berdasarkan Token? Perusahaan Besar Mulai Mengunci
Pembengkakan biaya Amazon bukanlah kasus yang terisolasi. Awal tahun ini, kehilangan kendali atas penggunaan token semacam ini sudah terjadi di beberapa perusahaan besar secara bersamaan.
Biasanya, drama ini dimulai dengan kalimat seperti ini:
Teman-teman, kita harus menggunakan AI "sebanyak mungkin", menciptakan nilai "sedalam mungkin" dengan tim yang "sekecil mungkin"!
Kemudian, karyawan secara spontan membuat peringkat penggunaan, "Legenda Pembakar Uang", "Raja Cache", "Jadi Dewa dengan Idle" menjadi julukan yang diperebutkan di kalangan mereka.
Akhirnya, para bos terkejut melihat ketekunan karyawan mereka sendiri dan dengan cepat mengumumkan berakhirnya kompetisi dengan pernyataan darurat.
Gambar disintesis oleh AI
Hukum Goodhart, dikemukakan oleh ekonom Charles Goodhart pada tahun 1975: Ketika suatu ukuran berubah menjadi target, ia tidak lagi menjadi ukuran yang baik.
Di dalam Amazon, pernah ada peringkat tidak resmi bernama "KiroRank", yang membuat beberapa karyawan sengaja meningkatkan data pribadi mereka. Setelah itu, KiroRank ditutup, dan Amazon yang paling pandai bermain dengan metrik membuat "normalized deployments" (penyebaran terstandarisasi) untuk mengukur output AI karyawan.
Pada bulan April tahun ini, seorang karyawan Meta membuat peringkat bernama Claudeonomics, yang menggabungkan data penggunaan AI dari lebih dari 85.000 karyawan dan mencantumkan 250 orang dengan konsumsi token tertinggi. Selama periode itu, total token yang dikonsumsi karyawan Meta dalam 30 hari melonjak menjadi 73,7 triliun.
Jika dikonversi dengan harga publik perusahaan A, angka ini setara dengan tagihan sekitar 221 juta dolar per bulan.
Pada bulan Juni, Meta mengirim memo resmi kepada sekitar 6.000 karyawan, mengumumkan akan membatasi penggunaan token dan membangun platform pusat "AI Gateway" untuk memantau penggunaan dan pengeluaran AI setiap tim secara real-time, menetapkan anggaran dan batas atas.
Kehilangan kendali ini tidak terbatas pada perusahaan yang memiliki peringkat. Uber pada empat bulan pertama tahun 2026 telah menghabiskan seluruh anggaran pemrograman AI tahunan, kemudian menetapkan batas pengeluaran untuk setiap karyawan dan setiap alat sebesar 1.500 dolar per bulan. COO mereka mengakui, hubungan antara pengeluaran token dan output yang terukur belum terbentuk.
Dan perasaan "kehilangan kendali" yang terlalu lancar ini, juga sangat dirasakan oleh penyedia model itu sendiri.
Pada 3 Juni, Sam Altman mengatakan bahwa masalah biaya AI pada awal tahun ini masih tidak diperhatikan sama sekali, tetapi sekarang telah menjadi masalah besar.
Ia mengungkapkan, pengguna individu dengan konsumsi tertinggi di dalam OpenAI mengonsumsi sekitar 100 miliar token per bulan. Bahkan, seorang karyawan pernah membakar sekitar 210 miliar token dalam satu minggu.
Gambar disintesis oleh AI
Kurang dari setahun, Silicon Valley sudah mulai menghitung dengan cermat penggunaan AI. Dibandingkan dengan kegembiraan primitif yang baru menemukan api di awal tahun, yang menggantikannya adalah anggaran, batas atas, persetujuan, dashboard.
Sebuah survei menunjukkan bahwa hanya 26% perusahaan yang memiliki visibilitas komprehensif atas biaya AI mereka sendiri.
Dengan kata lain, sebagian besar perusahaan bahkan tidak tahu berapa banyak uang yang telah mereka habiskan sebelumnya sebelum mulai menghemat.
Apakah Otomatisasi yang Lebih Tinggi Mewakili Efisiensi yang Lebih Tinggi?
Pada 1 Agustus 2012, Knight Capital Group, salah satu pembuat pasar saham terbesar di AS, memperbarui sistem perdagangan otomatisnya untuk berpartisipasi dalam program likuiditas ritel Bursa Efek New York.
Selama proses penyebaran, insinyur tidak sengaja mengaktifkan sepotong kode lama. Kemudian, kode tersebut mulai secara otomatis mengeksekusi serangkaian perintah perdagangan yang tidak memiliki logika ekonomi sama sekali dengan frekuensi sangat tinggi.
"Beli dengan harga tinggi, jual dengan harga rendah", dan tanpa mekanisme penghentian kerugian atau batas atas jumlah yang telah ditetapkan. Dari pembukaan hingga dimatikan secara manual, seluruh proses berlangsung sekitar 45 menit.
Selama periode ini, sistem mengeksekusi lebih dari 4 juta transaksi pada 154 saham, mengakumulasi pembelian sekitar 7 miliar dolar dalam posisi saham yang sebenarnya tidak ingin dipegang perusahaan.
Ketika insinyur akhirnya menemukan masalah dan mematikan sistem, Knight Capital terpaksa menjual posisi-posisi tersebut dengan harga rendah. Setelah posisi dilikuidasi, total kerugian mencapai sekitar 440 juta dolar, setara dengan tiga kali lipat laba tahunan perusahaan.
Setelah berita ini diumumkan, harga saham Knight Capital merosot 75% dalam dua hari perdagangan. Beberapa bulan kemudian, Knight Capital diakuisisi oleh pesaingnya saat itu, GETCO, mengakhiri legenda operasional selama 17 tahun.
Biasanya, otomatisasi menjanjikan kepada orang-orang kecepatan yang lebih tinggi, harga yang lebih murah, dan lebih sedikit kesalahan manusia.
Namun, ketika sistem otomatisasi mengalami kesalahan, kerugian juga akan diperbesar dengan kecepatan, skala, dan efisiensi yang sama.
Percayalah, bagi Amazon, biaya kuliah ini tidak akan terlalu merugikan.
Referensi:
[1]https://www.ft.com/content/77baac40-d803-4084-94f3-a133653072cf?syn-25a6b1a6=1
[2]https://www.aboutamazon.com/news/company-news/amazon-ceo-andy-jassy-on-generative-ai
[3]https://agidaily.cc/articles/tokenmaxxing-end-ai-usage-caps-2026
[4]https://www.cnbc.com/2026/07/30/amazon-amzn-q2-earnings-report-2026.html
[5]https://www.thestreet.com/technology/amazon-joins-microsoft-in-sending-shocking-message-to-employees
Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "量子位", penulis: 程浅
