Руководство Uber начало открыто ставить под вопрос эффективность стремительно растущих расходов на искусственный интеллект. Президент и операционный директор компании Эндрю Макдональд заявил, что Uber пока что не видит чёткой связи между ростом затрат на ИИ-инструменты и реальным увеличением количества полезных функций для пользователей.
В интервью Макдональд рассказал, что компания фиксирует резкий рост потребления токенов в сервисе Claude Code от Anthropic, однако эти показатели пока сложно напрямую связать с практическими результатами разработки.
По его словам, внутри компании действительно может ускоряться выпуск новых продуктов и функций, но измерить реальную отдачу от ИИ-инструментов пока крайне трудно. Макдональд отметил, что «даже при астрономическом росте внутренних метрик нельзя уверенно сказать, что Uber начал создавать, например, на 25% больше полезных пользовательских возможностей».
Компания уже сталкивается с необходимостью сравнивать расходы на ИИ с затратами на сотрудников. Макдональд заявил, что Uber придётся всё чаще оценивать стоимость потребления токенов и вычислительных ресурсов в сравнении с расходами на найм персонала.
Ранее генеральный директор Uber Дара Хосровшахи сообщил, что компания компенсирует увеличение инвестиций в ИИ сокращением темпов найма новых сотрудников. По сути, Uber постепенно рассматривает искусственный интеллект как альтернативу части рабочей силы — прежде всего в разработке программного обеспечения.
Расходы компании на исследования и разработки в 2025 году достигли $3,4 млрд — это примерно на 9% больше по сравнению с предыдущим годом. Значительная часть этих затрат связана с интеграцией ИИ-инструментов и инфраструктуры для разработки.
На фоне массового внедрения генеративного ИИ в корпоративной среде всё больше технологических компаний сталкиваются с похожей проблемой: внутренние показатели использования моделей растут значительно быстрее, чем коммерческий эффект для конечного продукта. Особенно это заметно в сегменте инструментов для программирования, где компании активно экспериментируют с автоматизацией написания кода.
Заявления Uber примечательны тем, что компания одной из первых среди крупных технологических платформ публично признаёт: рост затрат на генеративный ИИ ещё не гарантирует пропорционального роста продуктивности или качества сервисов. Это может стать важным сигналом для всей отрасли, где инвестиции в ИИ продолжают стремительно увеличиваться, несмотря на неоднозначную окупаемость.