Токенмаксинг: Когда сотрудники Amazon сжигают токены, чтобы выглядеть лучше

Сотрудники Amazon используют внутренний инструмент, аналогичный OpenClaw, для "сжигания" токенов и искусственного создания активности в области искусственного интеллекта. Цель — избежать плохих оценок производительности. Это явление, получившее название «токенмаксинг», не является уникальным для Amazon.

Компании, активно инвестирующие в генеративный ИИ, подталкивают своих сотрудников к ежедневному использованию этой технологии. Это необходимо не в последнюю очередь для оправдания колоссальных сумм, вложенных в разработку моделей и расширение центров обработки данных. Amazon — одна из таких компаний: онлайн-гигант объявил об инвестициях в размере 200 миллиардов долларов к 2026 году. Чтобы доказать, что эти деньги используются эффективно, сотрудники активно вовлекаются в процесс.

Несколько недель назад Amazon запустила новый внутренний инструмент MeshClaw, который работает по тому же принципу, что и OpenClaw. Он позволяет развертывать ИИ-агентов для выполнения задач от имени пользователя: MeshClaw может сортировать электронные письма, взаимодействовать в мессенджере Slack, развертывать код, мониторить приложения или выполнять повторяющиеся задачи.

Financial Times сообщает, что некоторые сотрудники Amazon запускают MeshClaw не из-за реальной необходимости, а для искусственного генерирования ИИ-активности и улучшения своих статистических показателей.

Хотя статистика использования ИИ-токенов официально не должна служить для оценки производительности сотрудников Amazon, многие из них ощущают сильное давление, чтобы интегрировать её в свою работу. Компания установила амбициозные цели: превысить порог в 80% разработчиков, использующих ИИ еженедельно. Руководство также, как сообщается, начало отслеживать потребление токенов во внутренних рейтингах.

«Менеджеры смотрят на эти цифры», — утверждает один из сотрудников на условиях анонимности. «С того момента, как использование начинают отслеживать, это создает побочные эффекты, и некоторые люди становятся очень конкурентоспособными в этом вопросе». К этому добавляются опасения относительно достаточно широкой автономии, предоставленной агентам MeshClaw, которые имеют доступ к чувствительным внутренним инструментам. Это открывает двери для ошибок, способных вызвать серьезные инциденты.

Новый Грааль Кремниевой долины

Феномен «токенмаксинга» не ограничивается Amazon. Многие компании устанавливают цели по использованию ИИ, что может привести к злоупотреблениям. Внутренняя панель мониторинга в Meta когда-то присваивала статусы («Легенда Токенов») сотрудникам, которые потребляли больше всего токенов. Этот рейтинг, разработанный сотрудником без одобрения группы, был позже удален… хотя официальная панель мониторинга, отслеживающая общее использование ИИ (а не только потребление токенов), по-прежнему существует.

Исследование, проведенное Jellyfish и опубликованное в прошлом месяце, поставило под сомнение широко распространенное в Кремниевой долине (и не только) мнение о том, что рост производительности напрямую связан с потреблением ИИ-токенов. Авторы проанализировали использование 12 000 разработчиков в 200 компаниях в первом квартале 2026 года.

Первый вывод заключается в значительной разнице в потреблении токенов: «средний» разработчик использует около 51 миллиона токенов в месяц, тогда как 10% самых крупных потребителей превышают 380 миллионов токенов в месяц. Такое массовое потребление обходится очень дорого: около 52 долларов в месяц для среднего пользователя по тарифам API Claude, но почти 700 долларов в месяц для самых активных пользователей.

Наиболее интересным здесь является соотношение затрат и производительности. Разработчики, которые потребляют огромное количество токенов, действительно производят больше кода, но даже если он корректен, он требует больше работы: больше итераций, больше человеческого надзора, больше исправлений и, в конечном итоге, больше отказа от кода. Всё это увеличивает счет намного быстрее, чем полученная производительность.

Авторы исследования подсчитали, что 20% разработчиков, наиболее экономных в отношении токенов, генерируют в среднем 11 подтвержденных и интегрированных изменений кода (объединенных pull-запросов) за 3 доллара на токены за квартал. Для сравнения, 20% самых крупных потребителей набирают в среднем 23 изменения, но при этом счет составляет 1 822 доллара.

Потребление большего количества токенов действительно позволяет производить больше, но удельная стоимость оказывается значительно выше. Исследование проводит интересное сравнение: токены похожи на ракетное топливо. Можно двигаться быстрее, но каждое дополнительное достижение требует значительно больше ресурсов. В этих условиях умеренное и разумное использование ИИ кажется гораздо более целесообразным, чем форсированное потребление до крайности.