Kann die Kosten nicht mehr tragen: Meta stoppt den Token-Verbrauchswettlauf

In nur wenigen Monaten hat das von Silicon Valley - Giganten einst geförderte Modell des "Tokenmaxxing" (Maximierung des Tokenverbrauchs) einen Prozess von Aufstieg über Abkühlung bis hin zur völligen Ablehnung durchlaufen.

Laut Medienberichten hat Meta kürzlich ein internes Memorandum veröffentlicht, in dem es etwa 6.000 Mitarbeitern mitteilt, dass das Unternehmen voraussichtliche Ausgaben von mehreren Milliarden Dollar allein für die "internen AI - Nutzung" im Jahr 2026 veranschlagt und plant, 2027 ein Token - Management - System mit Budget und Kontingenten als Kern zu implementieren. Dies bedeutet, dass dieser Technologie - Gigant nach Monaten der starken Ermutigung seiner Mitarbeiter zur Nutzung von AI - Tools nun anfangt, den internen Tokenverbrauch einzuschränken.

Meta - CEO Mark Zuckerberg hat in einem internen Memorandum zugegeben, dass das Unternehmen bei der Umstellung auf Künstliche Intelligenz Fehler gemacht hat. Das Unternehmen wird Mitarbeitern, die für das Training von KI - Modellen eingesetzt werden, "bedeutende neue Positionen" zuweisen.

Darüber hinaus plant Meta, die Mitarbeiter von Drittanbieter - AI - Programmiertools auf den intern entwickelten Programmierassistenten MetaCode umzuleiten, um so die Kosten für den Tokenverbrauch zu kontrollieren. Laut Berichten hat die unternehmenseigene Applied AI Engineering - Abteilung Ingenieure beauftragt, die Fähigkeiten von MetaCode zu verbessern, indem es durch wiederholtes Lösen von Programmierherausforderungen die Fähigkeit zur Programmierantwort trainiert.

Die oben genannten Entwicklungen haben die Aufmerksamkeit des Marktes erregt. Gary Marcus, ein bekannter AI - Forscher der New York University und Gründer des Machine - Learning - Unternehmens Geometric Intelligence, hat festgestellt, dass "Tokenmaxxing" der "Tokenminimizing" (Minimierung des Tokenverbrauchs) weicht und prognostiziert, dass dieser Trend dazu führen wird, dass die Einnahmen von Anthropic und OpenAI im dritten Quartal schlechter ausfallen als im zweiten Quartal.

Früher gab es bei Meta eine Liste namens "Claudeonomics", mit der der Tokenverbrauch der Mitarbeiter verfolgt werden konnte. Dies hat direkt zu dem Chaos des "Tokenmaxxing" geführt - Mitarbeiter haben sich darum bemüht, ihren Tokenverbrauch zu erhöhen, um ihre Fähigkeiten in der AI - Nutzung zu demonstrieren. Einige haben sogar die AI - Agenten angewiesen, mehrere Aufgaben gleichzeitig auszuführen, um den Tokenverbrauch künstlich zu erhöhen.

Nach den Daten der Liste haben Meta - Mitarbeiter in 30 Tagen 60,2 Billionen Tokens verbraucht, was insgesamt etwa 900 Millionen US - Dollar an Kosten bedeutet. Doch trotz des stetig steigenden AI - Kosten hat das Unternehmen keine nennenswerten Werte generiert. Ein Insider hat direkt gesagt, dass die Leute an der Spitze der Rangliste im Wesentlichen "einmalige Müll" produziert haben.

Viele US - Unternehmen haben sich gegen diesen Trend eingesetzt: Amazon hat kürzlich seine Mitarbeiter angewiesen, "nicht nur wegen der AI - Nutzung AI zu nutzen" und hat stattdessen die "normalisierte Implementierung" als Kriterium anstelle des Tokenverbrauchs eingeführt. Bisher hat die "Kirorank" - Liste, die den Tokenverbrauch verfolgt, ihren Dienst eingestellt.

Zur gleichen Zeit haben die AI - Giganten allmählich das Problem der hohen Token - Kosten erkannt. OpenAI - CEO Sam Altman hat öffentlich bezweifelt, dass "die Erhöhung des Token - Supports keine tatsächliche Produktivitätssteigerung gebracht hat". Laut Berichten erwägt das Unternehmen, die Token - Gebühren für die Benutzer stark zu senken, um Kunden von seinem Konkurrenten Anthropic zu gewinnen.

Guosheng Securities hat angegeben, dass die Ansichten der ausländischen Großunternehmen über den Tokenverbrauch zunehmend rational werden. Die Reduzierung des Tokenverbrauchs ist die neue Richtung der Silicon Valley - Großunternehmen. Studien zeigen, dass etwa 80 % der versteckten Kosten bei der Fehlerbehebung, Code - Neuausarbeitung und Prüfungsverzögerungen liegen, wenn ein Unternehmen einen Dollar für Tokens ausgibt. Die Steigerung der individuellen Effizienz bedeutet nicht unbedingt das Wachstum der Unternehmensgewinne. Die Anbieter beginnen von der Token - Gebührenrechnung zur Ergebnis - Gebührenrechnung überzugehen, und die Rückkehr zur Rationalität zwingt zur Umgestaltung des Arbeitsablaufs.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat - Account "Caixin AI Daily", Autor: Zhang Zhen, veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.