Дорожают чернила, а использование агентов взрывным образом стало кошмаром технологических компаний. К несчастью для себя, они обнаружили: оказывается, главное преимущество человека перед ИИ — можно задерживать зарплату (x).
ИИ не понимает сентиментов, а Силиконовая долина не верит слезам.
Недавно Amazon с годовым доходом более 700 млрд долларов, богатый и могущественный, тоже сурово испытал на себе мощь Claude.
Как сообщили сотрудники Amazon, компания недавно хотела использовать Claude Sonnet для заполнения подробной информации об авторах на своем веб-сайте.
Но эта, казалось бы, простая задача обошлась Amazon в 1,8 миллиона долларов.
Что превысило бюджет на 860%.
И было обнаружено только через 5 месяцев.
И в итоге так и не была успешно внедрена (хотя уже больше похоже на проблему менеджмента).
Агент может потерпеть неудачу, но он будет неустанно и круглосуточно повторять попытки. Это был спокойный день, никто не предупреждал его: «Please wait before trying again».
В настоящее время публичная цена Claude Sonnet составляет около 3 долларов за миллион входных токенов и 15 долларов за миллион выходных токенов. 1,8 миллиона долларов могли сжечь до 600 миллиардов токенов — по объему данных это вдвое больше, чем весь обучающий корпус GPT-3.
Подобных случаев внутри Amazon уже было много, и эти ошибки часто обнаруживаются лишь спустя долгое время.
С любыми вещами, связанными с ИИ, нам очень сложно понять, сколько именно денег потрачено. Незначительная проблема в традиционных системах при использовании ИИ может привести к трудно вообразимым расходам.
Мечта об автоматизации «Магазина всего»
Несмотря на это, подобные инциденты не останавливают стремление Amazon к автоматизации. Сегодня компания делает ставку на ИИ в беспрецедентных масштабах.
Генеральный директор Энди Джесси объявил, что капитальные расходы Amazon в 2026 году прогнозируются примерно в 2200 миллиардов долларов, причем подавляющая часть будет направлена в AWS (Amazon Web Services), на собственные ИИ-чипы и энергетическую инфраструктуру. Это рост почти на 60% по сравнению с 2025 годом и самые высокие годовые капитальные расходы среди компаний с очень большой рыночной капитализацией в мире.
Эти громкие инвестиции также принесли доход выше ожиданий. Сегодня утром Amazon опубликовал финансовые результаты за второй квартал, закончившийся 30 июня 2026 года. Данные показывают, что AWS во втором квартале достиг чистых продаж в 42,2 миллиарда долларов, увеличившись на 37%. Более того, из общей операционной прибыли Amazon в 27,5 миллиардов долларов около 60% пришлось на AWS, в то время как доход этой службы составляет лишь 21% от общего дохода компании.
В то же время Amazon с октября 2025 года провел два раунда масштабных сокращений, в общей сложности ликвидировав около 30 000 рабочих мест.
Еще в прошлом году сам Джесси выразил радужные перспективы, написав в служебной записке для всех сотрудников:
Сегодня у нас более 1000 сервисов на основе генеративного ИИ, но с учетом нашего масштаба это лишь вершина айсберга. В будущем на Amazon будут работать миллиарды агентов.
Более того, эта волна автоматизации уже вышла за пределы офисов и проникла в складскую и логистическую систему Amazon.
Согласно сообщениям, цель робототехнического подразделения Amazon — достичь примерно 75% автоматизации складских операций к 2033 году. Это означает, что к 2027 году Amazon наймет в США примерно на 160 тысяч человек меньше, а к 2033 году — более чем на 600 тысяч.
Завод Amazon
Однако внешние наблюдатели оценивают это более сурово. Лауреат Нобелевской премии по экономике 2024 года, профессор Массачусетского технологического института Дарон Аджемоглу, оценивая этот план, предупредил: «Если мечта Amazon об автоматизации осуществится, то крупнейший работодатель США из чистого создателя рабочих мест превратится в «чистого разрушителя рабочих мест».
Покончено с оценкой по токенам? Крупные компании начинают вводить ограничения
Превышение затрат Amazon не является единичным случаем, еще в начале этого года аналогичный неконтролируемый расход токенов происходил одновременно в нескольких крупных компаниях.
Обычно эти комедии начинаются с такой фразы:
Коллеги, мы должны использовать ИИ «как можно больше», создавать «как можно больше» ценности «как можно меньшей» командой!
Затем сотрудники самовольно создают рейтинги потребления, и «легенды сжигания денег», «короли кэширования», «бессмертные от бездействия» мгновенно становятся титулами, за которые все соревнуются.
В итоге руководителей шокирует усердие собственных сотрудников, и они спешно объявляют экстренным заявлением об окончании соревнования.
Изображение создано ИИ
Закон Гудхарта, сформулированный экономистом Чарльзом Гудхартом в 1975 году: Когда измерительный показатель становится целью, он перестает быть хорошим показателем.
Внутри Amazon также существовал неофициальный рейтинг под названием «KiroRank», что побудило некоторых сотрудников целенаправленно завышать личные данные. Впоследствии KiroRank был закрыт, а самая умелая в метриках Amazon создала «normalized deployments» (стандартизированные внедрения) для оценки выработки сотрудников с помощью ИИ.
В апреле этого года сотрудник Meta создал рейтинг под названием Claudeonomics, агрегирующий данные об использовании ИИ более чем 85 000 сотрудников и перечисляющий 250 человек с самым высоким потреблением токенов. За этот период общее потребление токенов сотрудниками Meta за 30 дней выросло до 73,7 триллионов.
Если пересчитать по публичным ценам компании А (Anthropic), счет за это составил бы около 221 миллиона долларов в месяц.
В июне Meta разослала официальную служебную записку примерно 6000 сотрудникам, объявив об установлении ограничений на использование токенов и создании централизованной платформы «AI Gateway» для мониторинга в реальном времени потребления ИИ и расходов различных команд, а также установления бюджетов и лимитов.
Этот хаос не ограничился компаниями с рейтингами. Uber за первые четыре месяца 2026 года потратил весь годовой бюджет на ИИ-программирование, после чего установил лимит расходов в 1500 долларов в месяц на каждого сотрудника и каждый инструмент. Его COO признал, что связь между расходами на токены и измеримыми результатами еще не сформировалась.
И эту излишне гладкую «ощущение потери контроля» остро чувствуют сами поставщики моделей.
3 июня Сэм Олтман заявил, что в начале года проблему затрат на ИИ еще полностью игнорировали, но теперь она превратилась в большую проблему.
Он сообщил, что самый активный внутренний пользователь OpenAI потребляет около 100 миллиардов токенов в месяц. Более того, один сотрудник однажды сжег около 210 миллиардов токенов за неделю.
Изображение создано ИИ
Менее чем за год Кремниевая долина начала тщательно подсчитывать использование ИИ. Вместо того первоначального возбуждения, как у пещерного человека, открывшего огонь, на смену пришли бюджеты, лимиты, утверждения, приборные панели.
Опрос показывает, что только 26% предприятий имеют полную видимость своих затрат на ИИ.
Другими словами, большинство компаний, прежде чем начать экономить, даже не знали, сколько они потратили до этого.
Означает ли более высокая автоматизация более высокую эффективность?
1 августа 2012 года Knight Capital Group, один из крупнейших маркет-мейкеров на фондовом рынке США, обновила свою автоматизированную торговую систему для участия в программе NYSE Retail Liquidity Program.
В процессе развертывания инженер случайно активировал старый фрагмент кода. После этого код начал с очень высокой частотой автоматически выполнять серию торговых инструкций, лишенных экономической логики.
«Покупать по высокой цене, продавать по низкой» — и без каких-либо предустановленных механизмов стоп-лосс или лимитов на сумму. Весь процесс, от открытия торгов до ручного отключения, длился около 45 минут.
За это время система выполнила более 4 миллионов сделок по 154 акциям, накопив позиции на сумму около 7 миллиардов долларов в акциях, которые компания вообще не собиралась держать.
Когда инженеры наконец локализовали проблему и отключили систему, Knight Capital была вынуждена распродать эти позиции по низким ценам. После закрытия позиций общий убыток составил около 440 миллионов долларов, что эквивалентно трёхгодовой прибыли компании.
После объявления новости акции Knight Capital потеряли 75% стоимости за два торговых дня. Спустя несколько месяцев Knight Capital была поглощена тогдашним конкурентом GETCO, и её 17-летняя легенда подошла к концу.
Обычно автоматизация обещает людям более высокую скорость, более низкие цены и меньше человеческих ошибок.
Однако, когда автоматизированная система дает сбой, убытки также увеличиваются с такой же скоростью, масштабом и эффективностью.
Вероятно, для Amazon эта плата за обучение не окажется слишком убыточной.
Ссылки:
[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
Статья из WeChat официального аккаунта «Qubit», автор: Чэн Цянь
