NYT рассказало о феномене «токенмаксинга» в крупных ИТ-компаниях — разработчики тратят «миллионы» токенов ради статуса «продвинутых» пользователей ИИ

Но некоторые сотрудники говорят, что «гонка» носит преимущественно показной характер, а качество работы ИИ-энтузиастов практически не учитывается.

Один из инженеров OpenAI за израсходовал неделю рекордные для компании 210 миллиардов токенов — этого объёма достаточно, чтобы заполнить «Википедию» 33 раза, пишет NYT. В Anthropic разработчик за месяц потратил токенов на сумму $150 тысяч.
Сотрудники некоторых крупных ИТ-компаний создают рейтинги и соревнуются, кто израсходует больше токенов, рассказывают собеседники издания. Тренд усилился с появлением ИИ-агентов, которые могут часами автономно выполнять несколько параллельных задач, обрабатывать большие объёмы кода и создавать «подагентов».
Они позволяют отдельным пользователям тратить «миллионы» токенов за короткий период. А «щедрые» бюджеты работодателей на использование ИИ становятся частью бонусной программы наряду с медстраховкой или бесплатным питанием в офисе. «На Claude я, наверное, трачу больше своей зарплаты», — признаётся один из инженеров.

Артур Томилко

Карьера

26 февр

WSJ: американские техкомпании начали «навязывать» сотрудникам использование ИИ — его учитывают при оценке эффективности и найме

Для компаний это в том числе способ доказать клиентам, что их нейросети эффективны для бизнеса.

Компании поощряют активное использование ИИ, которое приравнивают к повышению производительности. Если программист хочет управлять десятком ИИ-агентов, выполняющих параллельные задачи в отдельных окнах, руководство готово это оплачивать, отмечает NYT.
Однако некоторые говорят, что гонка «токенмаксеров» носит преимущественно показной характер: они тратят на ИИ «тысячи» долларов в день ради «хвастовства». Многим отказ от «ускоренного» внедрения нейросетей в свою работу кажется «рискованным» шагом для карьеры.
При этом рейтинги лидеров по использованию ИИ учитывают только количество потраченных токенов. Качество выполненной работы «практически» не анализируется. Впрочем, некоторые специалисты отмечают, что оценки производительности на основе количества строк кода или числа внесённых в репозиторий изменений «тоже были неидеальными».
В середине марта 2026 года WSJ писало, что некоторые компании уже начали учитывать использованные сотрудниками токены ИИ, чтобы оценить расходы и ограничить нецелевое использование нейросетей.

#новости