- 27,180
- 46
- 8 Ноя 2022
ИИ-агенты оказались отличными транжирами корпоративных денег.
Корпоративный ИИ может сжечь бюджет быстрее, чем финансовый отдел успеет заметить проблему в отчётах. Неназванная компания случайно потратила 500 млн долларов за один месяц на Claude, потому что не установила лимиты использования для сотруднических лицензий, сообщил Axios .
О случае рассказал консультант по ИИ. Название клиента не раскрывается, но масштаб счёта резко сужает круг возможных кандидатов: случайный перерасход на полмиллиарда долларов за месяц могут выдержать только крупнейшие корпорации мира.
История появилась на фоне более широкого пересмотра расходов на искусственный интеллект в американском бизнесе. Компании быстро закупали ИИ-инструменты, подключали сотрудников к моделям и строили внутренние программы внедрения, но теперь руководители всё чаще спрашивают, дают ли огромные траты реальную отдачу.
Подобные счета быстро растут, когда компании не следят за ключами доступа , лимитами и внутренними правилами использования. В апреле клиент Google Cloud получил счёт на 18 000 долларов при бюджете всего семь долларов после утечки публичного API-ключа. В мае создатель OpenClaw рассказал, что за месяц израсходовал 1,3 млн долларов на токены OpenAI API.
Проблема не ограничивается случайными ошибками. В корпоративной среде сотрудники всё чаще используют ИИ не для действительно важной работы, а для автоматизации рутинных задач, которые просто не хочется делать вручную. Axios также пишет, что некоторые работники обращались к ИИ-моделям даже для проверки погоды.
Отдельно расходы разгоняют агентные ИИ-инструменты . Такие системы не просто отвечают на один запрос, а выполняют цепочку действий, обращаются к модели снова и снова, проверяют промежуточные результаты и могут расходовать гораздо больше токенов, чем обычный чат с языковой моделью. По данным Tom’s Hardware , агентные инструменты способны тратить до 1000 раз больше токенов, чем простой запрос к LLM.
Компании уже начинают откатывать внутренние ИИ-эксперименты, если расходы выглядят красивыми в отчётах, но не помогают выпускать полезные продукты. Глава Uber недавно заявил, что не видит связи между наращиванием потребления ИИ-токенов и созданием успешных продуктов. Amazon, по данным Financial Times , отказалась от внутренней таблицы лидеров по использованию ИИ, чтобы сотрудники не выполняли бессмысленные задачи ради роста в рейтинге.
Настоящее название компании, потратившей 500 млн долларов на Claude за месяц, может так и остаться неизвестным. Но сам размер перерасхода показывает, насколько опасным становится корпоративный ИИ без лимитов , контроля доступа и понятных правил использования.
Корпоративный ИИ может сжечь бюджет быстрее, чем финансовый отдел успеет заметить проблему в отчётах. Неназванная компания случайно потратила 500 млн долларов за один месяц на Claude, потому что не установила лимиты использования для сотруднических лицензий, сообщил Axios .
О случае рассказал консультант по ИИ. Название клиента не раскрывается, но масштаб счёта резко сужает круг возможных кандидатов: случайный перерасход на полмиллиарда долларов за месяц могут выдержать только крупнейшие корпорации мира.
История появилась на фоне более широкого пересмотра расходов на искусственный интеллект в американском бизнесе. Компании быстро закупали ИИ-инструменты, подключали сотрудников к моделям и строили внутренние программы внедрения, но теперь руководители всё чаще спрашивают, дают ли огромные траты реальную отдачу.
Подобные счета быстро растут, когда компании не следят за ключами доступа , лимитами и внутренними правилами использования. В апреле клиент Google Cloud получил счёт на 18 000 долларов при бюджете всего семь долларов после утечки публичного API-ключа. В мае создатель OpenClaw рассказал, что за месяц израсходовал 1,3 млн долларов на токены OpenAI API.
Проблема не ограничивается случайными ошибками. В корпоративной среде сотрудники всё чаще используют ИИ не для действительно важной работы, а для автоматизации рутинных задач, которые просто не хочется делать вручную. Axios также пишет, что некоторые работники обращались к ИИ-моделям даже для проверки погоды.
Отдельно расходы разгоняют агентные ИИ-инструменты . Такие системы не просто отвечают на один запрос, а выполняют цепочку действий, обращаются к модели снова и снова, проверяют промежуточные результаты и могут расходовать гораздо больше токенов, чем обычный чат с языковой моделью. По данным Tom’s Hardware , агентные инструменты способны тратить до 1000 раз больше токенов, чем простой запрос к LLM.
Компании уже начинают откатывать внутренние ИИ-эксперименты, если расходы выглядят красивыми в отчётах, но не помогают выпускать полезные продукты. Глава Uber недавно заявил, что не видит связи между наращиванием потребления ИИ-токенов и созданием успешных продуктов. Amazon, по данным Financial Times , отказалась от внутренней таблицы лидеров по использованию ИИ, чтобы сотрудники не выполняли бессмысленные задачи ради роста в рейтинге.
Настоящее название компании, потратившей 500 млн долларов на Claude за месяц, может так и остаться неизвестным. Но сам размер перерасхода показывает, насколько опасным становится корпоративный ИИ без лимитов , контроля доступа и понятных правил использования.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
