Jesienią i na początku tego roku Silicon Valley przeżywało euforię wokół sztucznej inteligencji — to, co inżynierowie i menedżerowie nazwali tokenmaxxingiem. Chodzi o popchnięcie użycia narzędzi AI na absolutną grzbietową. Teraz jednak rachunki dla dużych firm zaczynają być bolesne, a metryki zwrotu z inwestycji pozostają mgławicze.
Uber to klasyczny przykład: wybudowaniem wydatkami na narzędzia AI wyczerpał całoroczny budżet zaledwie w kilka miesięcy. Meta poszła krok dalej i zamknęła swój wewnętrzny leaderboard — ten, który mierzył wydajność pracowników przy użyciu sztucznej inteligencji. Inne duże firmy zaczynają być bardziej selektywne: ograniczają licencje na modele takie jak Claude, zamiast dać wszystkim nieograniczony dostęp.
To wyczerpujące zderzenie między optymizmem technologicznym a pragmatyzmem finansowym. Tiffany Luck z NEA wskazuje, że przedsiębiorstwa dopiero zaczynają poważnie analizować rzeczywisty wpływ AI na swoją rentowność i efektywność. Pytanie nie brzmi już ile kosztuje nam AI, ale czy AI rzeczywiście nam zarabia — i ta odpowiedź wciąż czeka na empiryczne potwierdzenie.