К апрелю 2026 года кремниевая долина столкнулась с неожиданным побочным эффектом повсеместного внедрения ИИ — «культом токенов». История вокруг внутреннего рейтинга Meta (запрещённой в России) под названием Claudeonomics стала яркой иллюстрацией того, как правильные намерения превращаются в абсурдную гонку за показателями.

Внутри компании был запущен рейтинг, в котором 85 тысяч сотрудников соревновались в потреблении ИИ-ресурсов (токенов). Участники получали статусы — от «бронзы» до «Легенды токенов». Азарт дошел до того, что некоторые инженеры умудрялись сжигать за месяц до 328,5 миллиарда токенов, что по рыночным ценам эквивалентно $2 млн на одного человека.

Цифры поражают: за месяц сотрудники Meta потребили более 60 триллионов токенов — это в три раза больше, чем объем всех когда-либо изданных книг в истории человечества.

Проблема оказалась не только в расходах, но и в имитации бурной деятельности. Как только потребление токенов стало влиять на оценку достижений, сотрудники начали «накручивать» показатели:

Писать скрипты-автокликеры для ИИ.

Дробить мельчайшие правки кода на десятки лишних задач.

Создавать ботов для расшифровки совещаний, которыми заставляли пользоваться коллег (чтобы «заработать» токены на свой счет).

Это явление напомнило старую инженерную шутку о программистах, чью эффективность измеряли количеством строк кода: в итоге они писали максимально длинный и запутанный код вместо лаконичного и рабочего.

Генеральный директор Box Аарон Леви справедливо заметил: когда расход ресурсов («бензин») путают со скоростью движения («результат»), система ломается. ИИ-агенты сегодня могут работать 24/7, тратя ресурсы, пока человек спит, но это не означает, что продукт становится лучше.

Тем не менее, такие гиганты, как NVIDIA и Meta, продолжают посылать рынку неоднозначные сигналы. Дженсен Хуанг (NVIDIA) заявлял, что будет «обеспокоен», если высокооплачиваемый инженер тратит мало токенов, считая это признаком отсталости.

К 2026 году стало очевидно, что внедрение ИИ проходит через «детскую болезнь» метрик. По-настоящему эффективными оказываются не те, кто больше «сжег», а те, кто привязал использование ИИ к бизнес-результатам:

Сокращению времени выхода продукта на рынок.

Автоматизации рутинных отчетов и почты.

Качеству клиентской поддержки.

История с Meta, где рейтинг в итоге пришлось спешно закрыть под давлением общественности, учит нас важному: ИИ — это мощный рычаг, но если давить на него ради самого процесса, можно просто сломать механизм, не сдвинувшись с места.