Tiek ziņots, ka viens uzņēmuma uzņēmums cietā veidā uzzināja, ka AI ne tikai raksta kodu un atbild uz uzvednēm. Tas var papildināt budžetu tādā tempā, kādu vairums finanšu direktoru nekad nav redzējuši.
Saskaņā ar Axios ziņojumu, AI konsultants atklāja, ka viens no viņu uzņēmuma klientiem nejauši vienā mēnesī Anthropic’s Claude savāca satriecošu 500 miljonu dolāru rēķinu pēc tam, kad nebija ieviesis darbinieku tēriņu ierobežojumus vai lietošanas kontroles.
Jā, pusmiljards dolāru. 30 dienu laikā. Par AI izmantošanu.
Stāsts no pirmā acu uzmetiena izklausās gandrīz absurds. Pēc tam palūkojaties uzmanīgāk uz to, kas šobrīd notiek lielos uzņēmumos, un tas sāk šķist mazāk kā neparasts negadījums un drīzāk kā agrīna brīdinājuma zīme uzņēmuma AI uzplaukumam.
“Uzņēmumu AI budžeti tagad rada savu krīzi. Viena konsultanta klients vienā mēnesī sadedzināja 500 miljonus ASV dolāru pēc tam, kad nebija ieviesis nekādus darbinieku AI licenču lietošanas kontroles pasākumus. Microsoft atcēla lielāko daļu iekšējo Kloda koda licenču, taču plašākais modelis ir sistēmisks visos uzņēmumos,” ziņoja AI Weekly.
Tiek ziņots, ka tēriņu eksploziju izraisīja neierobežota Kloda izmantošana komandās. Izstrādātāji, kas vada ilgas kodēšanas sesijas, AI aģenti, kas izpilda ķēdes darbplūsmas, un darbinieki, kas atkārtoti ģenerē liela konteksta uzvednes, pārsteidzoši īsā laikā var patērēt milzīgu daudzumu marķieru.
PolyMarket arī apstiprināja ziņojumu ziņojumā par X:
“JAUNUMS: AI konsultants atklāj, ka klients nejauši iztērējis 500 000 000,00 USD vienā mēnesī pēc tam, kad nebija noteicis darbinieku ierobežojumus Kloda lietošanai.”
JAUNUMS: AI konsultants atklāj, ka klients viena mēneša laikā nejauši iztērējis 500 000 000,00 USD pēc tam, kad nebija noteicis darbinieku ierobežojumus Kloda izmantošanai.
— Polymarket (@Polymarket) 2026. gada 28. maijs
Tas, kas izskatījās pārvaldāms mazā mērogā, kļuva par kaut ko citu, tiklīdz tūkstošiem darbinieku sāka vienlaikus izmantot uzlabotus AI rīkus.
Viens inženieris, kas eksperimentē ar aģentu kodēšanas darbplūsmām, mēneša laikā var sakrāt simtiem vai tūkstošiem dolāru lietošanas izmaksās. Reiziniet to visā uzņēmumā ar neierobežotu piekļuvi, un skaitļus būs grūti ietvert.
Arī laikam ir nozīme. Corporate America lielu daļu 2024. gada un 2025. gada pavadīja sacīkstēs, lai dažādās nodaļās ieviestu ģeneratīvo AI. Vadītāji baidījās atpalikt no konkurentiem. Pārdevēji veicināja ieviešanu visā uzņēmumā. Komandas tika mudinātas pēc iespējas ātrāk integrēt AI ikdienas darbā.
Daudzos gadījumos pārvaldība radās vēlāk.
Claude Code kļuva īpaši pievilcīgs inženieru komandās, pateicoties tā spēcīgajai programmatūras uzdevumu izpildei. Šis rīks var izmantot lielas kodu bāzes, atkļūdot problēmas, ģenerēt funkcijas un automatizēt atkārtotu izstrādes darbu. Produktivitātes pieaugums pārsteidza uzņēmumus. To darīja arī rēķini.
Šis jaunākais incidents seko ziņojumiem, ka Microsoft strauji samazināja iekšējās Claude Code licences pēc tam, kad sāka pieaugt lietošanas izmaksas. Saskaņā ar Axios teikto, daži inženieri ikmēneša AI izmaksās vienai personai radīja no 500 līdz 2000 USD. Kopš tā laika Microsoft ir virzījis vairāk komandu uz GitHub Copilot un iekšējiem rīkiem, kas piedāvā stingrāku izmaksu kontroli.
Tiek ziņots, ka Uber atsitās pret līdzīgu sienu. Axios ziņoja, ka uzņēmums līdz aprīlim ir pilnībā iztērējis savu 2026. gada AI budžetu pēc tam, kad tika plaši ieviesti AI kodēšanas produkti. Tiek ziņots, ka uzņēmuma COO atzina, ka izmaksas kļūst arvien grūtāk attaisnojamas.
Klusi, daudzi uzņēmumi tagad dara to pašu aiz slēgtām durvīm. Finanšu nodaļas pārbauda marķiera izmantošanu. AI piekļuvi ierobežo loma. Komandas tiek aicinātas atkārtoti izmantot rezultātus, nevis atkārtoti ģenerēt jaunas uzvednes. Daži uzņēmumi pirmo reizi nosaka stingrus ierobežojumus ikmēneša AI izdevumiem.
Tiek ziņots, ka daži uzņēmumi pēc kontroles ieviešanas ievērojami samazināja izmaksas.
Pamatproblēma ir tāda, ka daudzi uzņēmumi izmantoja AI rīkus tāpat kā tradicionālos SaaS abonementus. Vienmērīga ikmēneša sēdvietu cena šķita paredzama. Pēc tam uzlabotā AI izmantošana ieviesa uz marķieriem balstītu norēķinu, autonomus aģentus, liela konteksta atmiņas logus un nepārtrauktas fona darbplūsmas, kas patērēja resursus visu diennakti.
Tas strauji mainīja ekonomiku.
Aģents AI pasliktināja problēmu. Autonomās sistēmas var veikt uzdevumus, atkārtoti mēģināt neveiksmīgus mēģinājumus, ģenerēt vairākas izvades, analizēt lielas datu kopas un turpināt darboties vairākas stundas ar minimālu cilvēka iejaukšanos. Praksē tas var pārvērst vienkāršu kodēšanas palīgu par nepārtrauktu skaitļošanas mērītāju.
Rezultāts ir pieaugoša realitātes pārbaude uzņēmumiem, kas steidzās iesaistīties uzņēmuma AI bez skaidriem finanšu aizsardzības ierobežojumiem.
Vadītāji tagad uzdod grūtākus jautājumus. Kuri AI rīki faktiski uzlabo produktivitāti pietiekami, lai attaisnotu izmaksas? Kurām komandām patiešām ir nepieciešami premium modeļi? Cik daudz eksperimentu uzņēmumiem vajadzētu paciest, pirms izmantošana kļūst izšķērdīga?
Atbildes sāk pārveidot uzņēmuma AI ieviešanu.
Šķiet, ka labākie rezultāti ir tie uzņēmumi, kas AI uztver kā mākoņa infrastruktūru, nevis kā jaunumus. Lietošanas informācijas paneļi, brīdinājumi, budžeta ierobežojumi, darbplūsmas apstiprinājumi un modeļu atlases politikas kļūst par standarta darbības procedūru lielākās organizācijās.
Šī maiņa var noteikt nākamo uzņēmuma AI posmu.
Agrīnās adopcijas laikmetu veicināja satraukums un bailes palaist garām. Nākamais posms izskatās daudz vairāk vērsts uz ekonomiku.
Vienam uzņēmumam šī nodarbība tika saņemta ar 500 miljonu ASV dolāru rēķinu.
