Новые правила для сотрудников
Компания Walmart начала ограничивать использование своего внутреннего ИИ-помощника под названием Code Puppy. Ранее сотрудникам разрешалось использовать инструмент без каких-либо жестких ограничений, но теперь компания вводит фиксированное количество доступных токенов на каждого работника.
Code Puppy задумывался как универсальный помощник для автоматизации рутинных задач: от анализа электронных таблиц до создания презентаций. Однако из-за высокого спроса на использование больших языковых моделей (LLM) расходы компании начали расти быстрее, чем ожидалось.
Рост расходов на вычисления
Изменение внутренней политики — это мера по контролю затрат. Рынок ИИ-технологий постепенно переходит от модели фиксированной подписки к модели оплаты за фактическое использование (pay-per-use). Это означает, что каждое обращение к модели теперь имеет конкретную стоимость.
Учитывая масштаб компании, в которой работают около 2,1 миллиона человек, даже небольшое количество запросов от каждого сотрудника превращается в огромные суммы. Теперь Walmart призывает работников выбирать наиболее подходящий инструмент для конкретной задачи, чтобы не тратить ресурсы на использование дорогих моделей там, где это не требуется.
Проблема «геймификации» процессов
Одной из причин неконтролируемого роста затрат стала так называемая «геймификация» рабочих процессов. Ранее, когда производительность измерялась количеством и сложностью запросов к ИИ, сотрудники начали стремиться максимизировать количество используемых токенов (token maxxing) ради выполнения своих ключевых показателей (KPI).
Такая демонстративная активность приводит к тому, что компании тратят огромные бюджеты на выполнение тривиальных задач. Кроме того, современные «рассуждающие» модели (thinking models) потребляют гораздо больше ресурсов, так как они выполняют множество внутренних итераций для обработки одного запроса.
Сложность многоагентных систем
Еще один фактор непредсказуемых расходов — использование многоагентных систем. Когда сотрудник запускает цикл работы нескольких ИИ-агентов для достижения результата, любая ошибка или необходимость уточнения запроса (промпта) теперь напрямую конвертируется в реальные денежные потери компании.
Ситуация с ростом затрат на ИИ характерна не только для ритейлеров. Например, компания Uber сообщила, что израсходовала весь бюджет на ИИ, запланированный на 2026 год, уже за первые четыре месяца текущего года. Это подтверждает общую тенденцию изменения моделей монетизации у крупнейших игроков рынка, таких как OpenAI, Anthropic и Microsoft.
Что это значит
Ввод лимитов на использование токенов позволяет Walmart контролировать расходы, стимулировать более осознанный подход к работе с нейросетями и начать получать реальные данные о возврате инвестиций (ROI) от внедрения технологий искусственного интеллекта.