Nasunog ng Uber ang buong taunang budget para sa AI sa loob ng apat na buwan. Ipinakilala ng kumpanya ang Anthropic’s Claude Code sa halos 5,000 na inhinyero noong Disyembre 2025, at sa Abril 2026, nawala na ang perang inialok para sa mga AI tool tulad ng Claude Code at Cursor.
Ang panghuling punto: hindi sigurado kahit ang pamumuno kung ito ay magandang paggastos.
Ang mga numero ay nakakalito, ang mga resulta naman ay hindi
Sa tag-init ng 2026, 95% ng mga inhinyero ay gumagamit ng mga tool na AI sa isang buwan. Halos 70% ng code commits ay AI-driven. Ang paggamit ng mga agentic AI feature ay tumaas mula sa 32% noong Pebrero hanggang 84% noong Marso 2026.
Ang Uber COO na si Andrew Macdonald ay sinabi nang direkta sa isang interview noong Mayo 2026 kasama ang Rapid Response.
Hindi pa doon ang link, tama ba? Sa tingin ko, mayroon pang higit sa isinusulong nang implicity, ngunit mahirap maglagay ng hangganan sa isa sa mga istatistika na iyon at, “Sige, ngayon naman talaga kaming nagpapagawa ng 25 porsiyento higit pang kapaki-pakinabang na consumer features.”
Ang mga gastos sa API bawat inhinyero sa isang buwan ay nasa pagitan ng $500 at $2,000. Ang kabuuang gastos ni Uber sa R&D ay umabot sa $3.4 bilyon noong 2025, na isang pagtaas na 9% kumpara sa nakaraang taon. Dapat na magtagal ang budget para sa AI noong 2026 ng labingdalawang buwan. Nagtagal lamang ito ng apat.
Ang panloob na pagkalkula
Ang mga pagpapahayag ni CTO Praveen Neppalli Naga noong Abril 2026 ay sinabayan ng panloob na pagsusuri sa gastusin sa AI sa kumpanya. Ang tanong sa talakayan ay hindi komportable ngunit kailangan: dapat ba patuloy ng Uber ang pagpapataas ng mga investmiento sa AI, o dapat ba nito magsimula na muli pang-ehwaluahin ang bilang ng empleyado batay sa mga gastos na ito?
Isang partikular na nakakatutok na datos: 11% ng mga live backend updates ay ginagawa ng mga AI agent na walang anumang tao na nagmamalasakit.
Hindi lang si Uber ang nakakasalungat sa pader na ito. Ipinahayag na may mga pagkakasayang sa paggamit ni Claude dahil sa pagtaas ng gastos.
Ano ang ibig sabihin nito para sa mga investor na sinusubaybayan ang AI at crypto
Ang pangunahing problema na inilabas ng Uber ay ang pagkakaroon ng variable na presyo ng token na nagdadala ng mga problema sa paggawa ng budget para sa mga negosyo. Ang dinamikang ito ay may direktang epekto sa demand para sa computational capacity na kaugnay ng AI, kung saan ilang crypto-native na proyekto ay nagpaposisyon.
Ang mga decentralized compute networks tulad ng Akash, Render, at io.net ay nagtataglay ng sarili bilang mas mura mga alternatiba sa mga sentralisadong provider ng AI infrastructure. Ang mga crypto project na pinakamalaking eksposado ay ang mga ito kung saan ang kanilang valuation ay implisitong nakadepende sa ipinapalagay na ang demand para sa enterprise AI ay magiging exponential at walang hanggan. Ipinakita ng Uber na ang demand ay maaaring tumubo nang exponential habang ang budget ay bumabagsak sa mas maikling panahon.