Uber пересматривает расходы на ИИ из-за отсутствия связи между затратами и успехом продуктов

Uber пересматривает подход к интеграции больших языковых моделей (LLM) в свои рабочие процессы. Президент и операционный директор компании Эндрю Макдональд в рамках подкаста Rapid Response выразил скепсис относительно текущего уровня расходов на использование искусственного интеллекта. Основной тезис заключается в отсутствии прямой корреляции между объемом потребляемых токенов и реальной пользовательской ценностью конечного продукта.

Проблема «токеномаксимизации»

Стремление компаний к повсеместному внедрению ИИ привело к ситуации, которую можно назвать «токеномаксимизацией» — агрессивному наращиванию использования вычислительных мощностей моделей в надежде на качественный скачок в разработке. На практике это значит, что IT-инфраструктура компании работает на пределе, однако внедрение значимых функций, которые действительно меняют опыт взаимодействия клиента с платформой, за этим ростом не поспевает. По словам Макдональда, на текущий момент зависимость между затратами на API-запросы и успешным запуском востребованных функций остается неочевидной.

Внутренняя аналитика Uber указывает на то, что, несмотря на партнерство практически со всеми крупными игроками на рынке ИИ, компании пока не удалось выпустить продукт, демонстрирующий однозначный успех за счет преимуществ LLM. Управленческие структуры начинают ставить под сомнение целесообразность такой стратегии, если она не подкреплена измеримыми показателями производительности и результатами, приносящими пользу конечному потребителю.

Уроки Duolingo и корпоративная переоценка

Дискуссия вокруг эффективности ИИ не ограничивается рамками Uber. Схожие настроения наблюдаются в других отраслях: например, в Duolingo возникли сложности при попытке массового внедрения ИИ в рабочие процессы. Если коротко, сотрудники компании столкнулись с неоправданным ростом нагрузки — вместо упрощения задач ИИ требовал их постоянной проверки и верификации. Этот опыт вынудил менеджмент пересмотреть стратегию, признав, что технология универсальна далеко не для всех задач.

В рамках этой тенденции в Uber наметился явный сдвиг парадигмы. Ранее CTO компании Правин Неппалли Нага сообщил, что бюджет на использование инструмента Claude Code, рассчитанный на весь 2026 год, был фактически исчерпан уже к апрелю текущего года. Этот эпизод, вероятно, спровоцировал серьезные внутренние дискуссии в руководстве компании.

Позиция Макдональда заключается в том, что впечатляющие показатели потребления токенов не должны вводить в заблуждение акционеров и менеджмент. Теперь приоритетом руководства становится поиск ответа на вопрос: какие именно приросты производительности были получены и какие конкретные новые функции были созданы (и успешно приняты рынком) благодаря ИИ. Uber не планирует отказываться от услуг ведущих ИИ-провайдеров, однако период неограниченного кредита доверия к технологии, судя по всему, заканчивается.