Четыре человека, $113 тысяч за месяц на токены Claude и ноль сотрудников в отделе продаж — именно так выглядит Swan AI, стартап по разработке кодирующих агентов. Его CEO Амос Бар-Джозеф написал об этом в LinkedIn, объяснив, что часть счёта за ИИ фактически заменяет бюджет на маркетинг, юридическую поддержку и инженерный персонал. Цель компании — $10 млн годовой выручки при команде менее десяти человек.
Подобная логика получила в технологической среде название tokenmaxxing — неформальный термин для практики, при которой объём потраченных на ИИ-инструменты токенов воспринимается как прокси-метрика продуктивности. Токен — это единица текста, которую языковая модель обрабатывает за один раз; чем сложнее и длиннее задача, тем больше токенов и денег она требует. Meta пошла дальше отдельных стартапов: по данным издания The Information, внутри компании существует дашборд Claudenomics — таблица лидеров, ранжирующая сотрудников по количеству потреблённых токенов. Подразумевается, что высокий расход токенов равен высокой инновационности.
Параллельно складывается нарратив о «компании на одного человека с миллиардной выручкой». Telehealth-стартап Medvi, работающий в нише препаратов GLP-1 для снижения веса, имеет двух штатных сотрудников и семь подрядчиков — и, по данным New York Times, движется к выручке $1,8 млрд в год (компания при этом находится под регуляторным давлением). Основатель General Intelligence Company Эндрю Пиньянелли на презентации в прошлом месяце рассказал, что многие «должности» в его компании — это просто цепочки ИИ-агентов, а расходы на токены в отдельные дни превышают фонд оплаты труда.
Явление получило название «tokenmaxxing»: чем больше токенов тратит сотрудник или компания, тем «продуктивнее» она считается.
В этой логике есть очевидный изъян, который сами предприниматели предпочитают не обсуждать. OpenAI и Anthropic — поставщики инструментов, на которых держится весь tokenmaxxing, — работают в убыток и продают вычислительные мощности дешевле реальной себестоимости. Нынешние цены на токены субсидируются венчурными инвесторами, и никто не знает, когда эта субсидия закончится. Если тарифы вырастут до рыночного уровня, экономика «четыре человека вместо пятнадцати» может пересчитаться в обратную сторону.
Есть и операционные риски. Случаи, когда ИИ-агент уходит в бесконечный цикл и сжигает тысячи долларов на бессмысленных задачах, уже стали отдельным жанром технологических постмортемов. Код и тексты, сгенерированные ИИ, регулярно требуют ручной проверки и правки — так называемый «workslop», человеческая уборка после автоматизации. Salesforce в ответ на волну tokenmaxxing даже анонсировал собственную метрику Agentic Work Units, которая должна показывать, конвертируются ли потраченные токены в реальный результат, а не просто в красивые цифры в счёте.
