Microsoft сворачивает массовое использование Claude Code и переводит инженеров на собственный Copilot CLI — финансовый год компании заканчивается 30 июня, и сокращение лицензий «удачно» совпадает с этой датой
Команда из трёх человек, разрабатывающая OpenClaw, за месяц сожгла токенов на 1 305 088,81 доллара — это 603 миллиарда токенов и 7,6 миллиона запросов через ≈100 одновременно работающих агентов Codex
Технический директор Uber признал, что компания израсходовала весь годовой бюджет на ИИ за четыре месяца после раскатки Claude Code на 5 000 инженеров — отдельные «тяжёлые» пользователи нагенерировали счетов на 500–2 000 долларов в месяц
Агентный ИИ (agentic AI) тратит до тысячи раз больше токенов на одну задачу по сравнению с обычным запросом к языковой модели — стоимость токена падает, но суммарные счета взлетают
Сотрудники Amazon, Meta* и Microsoft массово прогоняют через ИИ-инструменты бессмысленные задачи ради внутренних таблиц рейтинга — явление получило название «tokenmaxxing»
Многие технологические корпорации настойчиво подталкивают сотрудников активнее применять инструменты искусственного интеллекта ради роста производительности, однако эта инициатива всё чаще даёт обратный эффект. Как сообщает The Verge, Microsoft рекомендует инженерам перейти с Claude Code от Anthropic на собственное решение GitHub Copilot CLI. Внешне это подаётся как стандартизация инструментария, но источники указывают на иную причину — стремительный рост расходов на сторонний ИИ-сервис по мере того, как им начало пользоваться всё больше сотрудников.
Источник изображения - Getty Images
Microsoft гасит Claude Code: лицензии отзываются к концу июня
По данным The Verge, подразделение Experiences + Devices — то самое, что отвечает за Windows, Microsoft 365, Outlook, Teams и Surface — обязано полностью прекратить использование Claude Code к концу июня. Команды переводят на Copilot CLI в течение нескольких недель. Совпадение с финансовым календарём говорящее: финансовый год Microsoft завершается 30 июня, и отказ от внешних лицензий позволяет аккуратно подрезать операционные расходы перед стартом нового цикла отчётности.
Вице-президент группы Experiences and Devices Раджеш Джа (Rajesh Jha) объяснил решение языком корпоративных формулировок: компания, мол, изначально предоставляла оба инструмента — Copilot CLI и Claude Code — чтобы «быстро учиться, сравнивать их в реальных инженерных задачах и понять, что лучше работает в наших командах». Партнёрство Microsoft с Anthropic при этом формально остаётся в силе: многомиллиардное соглашение Foundry, включающее облачную инфраструктуру и доступ к моделям Claude через Azure, никуда не девается. Сворачивается именно внутреннее использование, ставшее слишком дорогим.
Uber, OpenClaw и счёт на 1,3 миллиона за месяц
Microsoft здесь не одинока. Технический директор Uber публично признал, что компания израсходовала весь годовой бюджет на ИИ всего за четыре месяца — после того как Claude Code раскатили на примерно 5 000 инженеров. Отдельные «тяжёлые» пользователи нагенерировали счетов от 500 до 2 000 долларов в месяц. Fortune указывает, что и другие крупные корпорации тихо сворачивают объёмы потребления ИИ.
Самый эффектный пример того, как быстро капают токены при автономной работе агентов, — история Питера Штайнбергера (Peter Steinberger), создателя стремительно популярного открытого проекта OpenClaw. В феврале 2026 года Штайнбергер перешёл работать в OpenAI, и компания фактически оплачивает его инфраструктурные эксперименты. На скриншоте панели управления OpenAI API, опубликованном им в социальной сети X, значилась сумма 1 305 088,81 доллара за 30 дней. За этим стоит:
- 603 миллиарда токенов, потреблённых одной командой из трёх человек;
- 7,6 миллиона запросов к API за месяц;
- ≈100 одновременно работающих экземпляров Codex, которые автономно проверяют pull-запросы, ищут уязвимости в коммитах, дедуплицируют issue в GitHub, пишут исправления и даже подключаются к обсуждениям в Discord;
- основной моделью на дашборде значился GPT-5.5;
- пиковый дневной расход — почти 20 000 долларов и 206 000 запросов за сутки.
Сам Штайнбергер позже пояснил, что подобные суммы — это не маркетинг и не безудержная трата, а попытка ответить на исследовательский вопрос: «как мы будем разрабатывать программное обеспечение в будущем, если стоимость токенов перестанет быть ограничением?». В комментариях ему припомнили, что эти же деньги могли бы пойти на зарплаты инженерам — и в этом вся суть нынешнего разговора об экономике ИИ-инструментов.
Парадокс Джевонса наступает на грабли индустриальной революции
Сочетание удешевления отдельных токенов с резким ростом их потребления — это почти учебный пример парадокса Джевонса: повышение эффективности технологии ведёт не к снижению, а к росту совокупного потребления ресурса. В XIX веке более эффективные паровые двигатели не снизили расход угля — они сделали его доступным такому числу производств, что суммарное потребление подскочило. В авиации та же логика: по мере того как самолёты становились экономичнее, дешевели билеты, рос спрос. По прогнозу IATA, к 2050 году пассажиропоток может удвоиться.
С ИИ-инструментами история повторяется один к одному, только с поправкой на агентность. Обычный запрос к языковой модели — это короткая транзакция. Агентный ИИ (agentic AI) запускает многошаговые цепочки рассуждений, обращений к инструментам, проверок и повторных попыток — и может расходовать в тысячу раз больше токенов на одну задачу, чем «голый» LLM-запрос. Удешевление одного токена в этой схеме мало что меняет: количество токенов на задачу растёт быстрее, чем падает их цена.
«Tokenmaxxing»: когда метрика становится целью
Корпоративная культура сама подталкивает к раздуванию счетов. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в марте 2026 года на GPU Technology Conference и в подкасте All-In заявил, что был бы «глубоко встревожен», если бы инженер с зарплатой 500 000 долларов в год потребил токенов лишь на 5 000: по его мнению, нормальный показатель — не менее 250 000 долларов на токены, то есть около половины базовой зарплаты. Тем, кто отказывается от ИИ, Хуанг сравнил с инженером-чипмейкером, упорно работающим карандашом и бумагой; руководителей, отговаривающих сотрудников от ИИ-инструментов, он публично спросил: «Вы в своём уме?»
В результате во многих компаниях запустилась внутренняя гонка, получившая название tokenmaxxing — буквально «накручивание токенов»:
- Amazon. Внутреннее правило обязывает более 80% разработчиков еженедельно использовать ИИ-инструменты, прежде всего собственный агент MeshClaw. Потребление токенов отображается в командных таблицах рейтинга. Сотрудники в комментариях Financial Times признались, что прогоняют через агента бессмысленные задачи, лишь бы подняться в списке. Официально Amazon утверждает, что эти метрики не учитываются при оценке эффективности — на практике, по словам работников, «руководители всё равно смотрят». Отдельно подняли тревогу разработчики: профиль безопасности MeshClaw по умолчанию таков, что агент может развёртывать код, отправлять письма и взаимодействовать с внутренними системами от имени пользователя, и часть сотрудников отказывается «давать ему действовать самостоятельно».
- Meta. Внутри компании работал лидерборд «Claudeonomics», ранжировавший около 85 000 сотрудников по объёму потреблённых токенов. За один тридцатидневный период суммарное потребление превысило 60 триллионов токенов. После публикации The Information таблицу убрали, но технический директор Meta публично поддержал саму логику оценки по токенам.
- Microsoft. Президент компании во внутренней рассылке заявил, что использование ИИ «больше не опционально — это основа каждой роли и каждого уровня». Позже представитель уточнил, что «формальной проверки потребления ИИ сотрудниками не существует» — формулировка, которую обычно вытаскивают, когда исходное письмо прозвучало жёстче, чем планировалось.
Классическая закономерность закона Гудхарта: как только показатель становится целью, он перестаёт быть показателем. Когда метрикой объявляется потребление, люди оптимизируют именно потребление, а не результат. И тогда счёт за ИИ оказывается не индикатором продуктивности, а индикатором страха перед руководством.
Что дальше: возврат к экономическому здравому смыслу?
Пока неясно, начнут ли крупные корпорации пересматривать политику стимулирования. Часть из них пришла к парадоксу: ИИ-инструменты внедрялись для сокращения затрат на персонал, но в нынешних режимах работы — особенно с агентами — оказываются дороже найма живых инженеров. Если темп удешевления одного токена не догонит темп роста токенов на задачу, экономика ИИ-разработки на текущем уровне эффективности продолжит работать против тех, кто пытается заменить ею людей.
Шаг Microsoft по сворачиванию Claude Code в подразделении Experiences + Devices — это первый громкий сигнал, что отрезвление уже началось. Не отказ от ИИ, а отказ от его бесконтрольной раздачи. И, судя по динамике, в ближайшие кварталы аналогичные решения мы ещё увидим — и у других гиперскейлеров.
*Meta - запрещенная на территории РФ огранизация
