В некоторых технологических компаниях появились рейтинговые таблицы, показывающие, насколько активно сотрудники применяют алгоритмы на базе искусственного интеллекта (ИИ). В то же время растут счета за использование ИИ-моделей. К примеру, один инженер OpenAI за неделю обработал 210 миллиардов токенов — объём текста, достаточный для заполнения «Википедии» 33 раза, что стало рекордом в компании. В Anthropic сотрудник накопил счёт более $150 тысяч за месяц работы с ИИ-помощником Claude Code.

В таких компаниях, как Meta и Shopify, уровень использования ИИ теперь учитывается при оценке эффективности персонала: большее применение ИИ поощряется, а отказ от него вызывает замечания. Эта новая реальность отражает стремление программистов повысить продуктивность с помощью нейросетей, однако стала возникать и дорогостоящая «игра за статус» или «tokenmaxxing».

В OpenAI и Meta сотрудники соревнуются по потреблению токенов — единиц использования ИИ, подобных фрагментам текста. Некоторые программисты тратят тысячи долларов в месяц на автоматизацию работы с помощью ИИ-инструментов. Современные ИИ-агенты для генерации кода, способные работать без контроля часами, создают огромные объёмы токенов, что значительно увеличивает расходы компаний.

В результате компании, продающие токены, наращивают доходы: Anthropic резко повысила прогнозы по выручке, OpenAI заметила многократный рост пользователей и токенов Codex. При этом даже при активном программировании миллиард токенов — сложная для достижения планка, которую помогают преодолеть многозадачность и параллельная работа с десятками ИИ-агентов.

Одни специалисты обеспокоены чрезмерными расходами ради демонстрации продуктивности, считая, что такая гонка не всегда оправдана. Впрочем, многие программисты отмечают, что ИИ помогает им работать эффективнее и демонстрировать соответствие современным технологиям. Эксперты признают, что рейтинги активности не всегда отражают качество выполняемой работы, и со временем станет понятно, насколько оправданы такие показатели.