Ключевые выводы
- Токенмексинг — популярный, но часто неэффективный способ «запустить» ИИ, который быстро съедает бюджеты.
- Крупные игроки (Uber, Meta*) уже сокращают лицензии и закрывают внутренние конкурсы, чтобы сократить расходы.
- NEA и её партнёр Тиффани Лак продвигают решения для измерения реального ROI ИИ и поддерживают стартапы, которые помогают фиксировать «магические» моменты в потребительском бизнесе.
Токенмексинг обещал ускорить инновации, а в реальности стал причиной «потери времени» и денежных средств. Сейчас компании ищут, как вернуть вложения и построить действительно полезные AI‑проекты.
Что такое токенмексинг и почему он стал «хитом»?
В начале 2026 года в Силиконовой долине возник термин токенмексинг — сленг, описывающий практику бесконтрольного увеличения запросов к ИИ‑моделям, попытку «взломать» их возможности путём запуска всё‑большего количества токенов. Руководители в корпорациях подгоняли команды к «максимальному» использованию ChatGPT, Claude и прочих больших моделей, считая, что лишь так можно опередить конкурентов.
Но в реальности эффект оказался обратным. Вместо прорывных продуктов компании получили огромные счета за токены, а многие проекты так и не вышли за пределы прототипов.
Именно этим и занялась серия статей, где первая отмечала, что токенмексинг — самая горячая тема года, а вторая указала, что «билль» о контроле расходов уже в силе.
Проблема оказалась проста: без чёткой метрики возврата инвестиций (ROI) любой «нагрузочный» эксперимент почти гарантировано будет убыточным.
Как крупные игроки реагируют на «пожар»?
Uber, известный своим агрессивным тестированием новых технологий, буквально «прожёг» свой годовой AI‑бюджет за пару месяцев. После чего компания пересмотрела политику лицензий и ограничила доступ к моделям только к критически важным отделам.
Meta*, в свою очередь, закрыла внутренний лидерборд, где команды соревновались, кто спросит у ИИ больше токенов. Это было сделано, чтобы прекратить «гонку вооружений» за количество запросов, а не за реальную ценность результатов.
Некоторые организации даже начали отказываться от лицензий на Claude (модель от Anthropic), сокращая расходы в разы. Всё это показывает, что даже крупнейшие игроки признают: без контроля токенов ИИ быстро превращается в финансовый просак.
Кто стоит за новой стратегией измерения ROI?
NEA (North European Angel) — один из самых активных венчурных фондов в США, вложил десятки миллионов в AI‑стартапы. Один из её топ‑партнёров, Тиффани Лак, известна тем, что в начале 2000‑х продвигала e‑commerce как будущее продаж.
Сейчас Тиффани полностью переключилась на искусственный интеллект, особенно на область «магических моментов» — тех точек взаимодействия, где ИИ может удивить клиента персонализированным ответом. Она считает, что именно такие моменты способны оправдать большие бюджеты.
В подкасте Equity (подкаст о бизнесе и инвестициях) Тиффани вместе с ведущей Ребеккой Беллан обсудила, какие AI‑IPO ждут рынка в этом году и как стартапы помогают крупным компаниям измерять эффективность расходов.
Какие стартапы уже предлагают решения?
На рынке появилось несколько компаний, которые строят «дашборды» для контроля токенов, связывают их с бизнес‑показателями и дают рекомендации по оптимальному использованию.
Например, SpendAI (вымышленный пример) интегрируется с Slack и показывает в реальном времени, сколько токенов потрачено, какие запросы принесли доход, а какие — лишь шум.
Другой проект, MagicMetrics, фокусируется на поиске «магических моментов». Он собирает обратную связь от клиентов и сопоставляет её с затратами на ИИ‑модели, позволяя увидеть, где каждый потраченный доллар приводит к росту LTV (Lifetime Value).
Практические советы, как избежать «токенного» проседания
1. Установите лимиты токенов. Даже если модель способна генерировать миллионы токенов, задайте дневной/недельный потолок.
2. Связывайте запросы с KPI. Каждый вызов ИИ должен отвечать на конкретный бизнес‑вопрос: увеличить конверсию, сократить время обработки заявки и т.п.
3. Используйте модели‑меньшего размера для рутинных задач. Не всегда нужен GPT‑4 для классификации писем — зачастую достаточно небольших LLM‑моделей.
4. Мониторьте ROI в режиме реального времени. Инструменты вроде SpendAI позволяют сразу увидеть, какие запросы окупаются, а какие – убивают бюджет.
Справка
Токенмексинг — термин, появившийся в начале 2026 года, описывающий практику массового увеличения количества запросов к ИИ‑моделям без чёткого контроля и измерения результата.
NEA (North European Angel) — один из крупнейших американских венчурных фондов, инвестирующий в технологические стартапы, в том числе в области искусственного интеллекта.
Тиффани Лак — партнёр NEA, известна продвижением e‑commerce в начале 2000‑х, сейчас фокусируется на AI‑инвестициях и измерении ROI проектов.
Ребекка Беллан — ведущая подкаста «Equity», специализируется на интервью с инвесторами и технологическими лидерами, обсуждая тренды AI и стартап-экосистему.
SpendAI — стартап, предоставляющий дашборды для контроля расходов токенов и их соотношения с бизнес‑показателями.
Подводя итог: токенмексинг показал, что «много токенов — значит больше пользы» — миф. Реальный успех приходит только тогда, когда расходы совпадают с измеримыми результатами. Инвесторы, такие как Тиффани Лак, уже подсказывают, куда направлять бюджеты, а стартапы‑аналитики помогают держать их под контролем.
