Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Машинное обучение

Впервые в истории компаниям может стать дешевле нанять человека, чем бесконечно кормить ИИ

AI должен был заменить человеческий труд, но в топовых компаниях расходы на токены уже выглядят как отдельная армия сотрудников. Только эта армия не ходит в офис, не спорит в Slack и спокойно сжигает бюджет в циклах.Самое смешное: нам годами продавали идею, что инженеры станут слишком дорогими, а модели - дешёвой альтернативой.На практике всё сложнее. Плохой AI-воркфлоу превращается в токеновую чёрную дыру: агент думает, перепроверяет, перезапускает, чинит сам себя, снова лезет в контекст и снова тратит деньги. Ты вроде автоматизировал работу, но по факту нанял миллион дешёвых стажёров, которым постоянно нужен менеджер. Победят не те, кто просто купил больше токенов, а те, кто научился ими управлять: резать лишние циклы, строить evals, хранить хороший контекст и понимать, где AI реально даёт рычаг. Это управление токенами. https://www.a16z.news/p/the-next-ai-goldrush-tokens-loops

Впервые в истории компаниям может стать дешевле нанять человека, чем бесконечно кормить ИИ.

AI должен был заменить человеческий труд, но в топовых компаниях расходы на токены уже выглядят как отдельная армия сотрудников.

Только эта армия не ходит в офис, не спорит в Slack и спокойно сжигает бюджет в циклах.Самое смешное: нам годами продавали идею, что инженеры станут слишком дорогими, а модели - дешёвой альтернативой.На практике всё сложнее.

Плохой AI-воркфлоу превращается в токеновую чёрную дыру: агент думает, перепроверяет, перезапускает, чинит сам себя, снова лезет в контекст и снова тратит деньги. Ты вроде автоматизировал работу, но по факту нанял миллион дешёвых стажёров, которым постоянно нужен менеджер.

Победят не те, кто просто купил больше токенов, а те, кто научился ими управлять: резать лишние циклы, строить evals, хранить хороший контекст и понимать, где AI реально даёт рычаг.

Это управление токенами.

https://www.a16z.news/p/the-next-ai-goldrush-tokens-loops