Uber израсходовала весь годовой бюджет на ИИ за четыре месяца. В декабре 2025 года компания внедрила Claude Code от Anthropic для примерно 5000 инженеров, и к апрелю 2026 года средства, выделенные на инструменты ИИ, такие как Claude Code и Cursor, были исчерпаны.
Самое интересное: руководство даже не уверено, что деньги были потрачены с пользой.
Числа поражают, результаты — нет
К весне 2026 года 95% инженеров использовали инструменты ИИ ежемесячно. Около 70% коммитов кода были сгенерированы ИИ. Использование функций агентного ИИ выросло с 32% в феврале до 84% к марту 2026 года.
Исполнительный директор Uber Эндрю Макдональд прямо заявил это в интервью Rapid Response в мае 2026 года.
Эта ссылка еще не появилась, верно? Я думаю, возможно, неявно поставляется еще что-то, но очень сложно провести границу между одной из этих статистик и тем, что «теперь мы действительно производим на 25 процентов больше полезных потребительских функций».
Ежемесячные расходы на API на одного инженера варьировались от 500 до 2000 долларов. Общие расходы Uber на НИОКР в 2025 году достигли 3,4 млрд долларов, что уже на 9% больше, чем в предыдущем году. Бюджет на ИИ на 2026 год должен был хватить на двенадцать месяцев. Он закончился за четыре.
Внутренний расчет
Раскрытия технического директора Правина Неппалли Наги в апреле 2026 года, как сообщается, спровоцировали внутренний обзор расходов на ИИ в компании. Вопрос, стоявший на повестке дня, был неловким, но необходимым: следует ли Uber продолжать увеличивать инвестиции в ИИ или следует начать пересматривать численность персонала с учетом этих расходов?
Один особенно впечатляющий показатель: 11% обновлений бэкенда в реальном времени выполнялись ИИ-агентами без какого-либо человеческого контроля.
Uber не единственный, кто столкнулся с этой проблемой. Сообщается, что Microsoft ввела ограничения на использование Claude из-за роста расходов.
Что это означает для инвесторов, отслеживающих ИИ и криптовалюту
Основная проблема, которую только что выявил Uber, заключается в том, что переменное ценообразование токенов создает серьезные трудности с бюджетированием для предприятий. Эта динамика напрямую влияет на спрос на вычислительные мощности, связанные с ИИ, именно там, где позиционируют себя несколько проектов, нативных для криптовалюты.
Децентрализованные вычислительные сети, такие как Akash, Render и io.net, позиционируют себя как более дешевые альтернативы централизованным провайдерам инфраструктуры ИИ. Криптопроекты, наиболее подверженные риску, — это те, чья капитализация косвенно зависит от предположения, что спрос на корпоративный ИИ будет расти экспоненциально и неограниченно. Uber продемонстрировал, что спрос может расти экспоненциально, в то время как бюджеты коллапсируют за гораздо более короткий срок.