המתקפה על טוקני OpenAI: הטרנד התפוצץ
טרנד ה-'Tokenmaxxing' — שימוש מוגזם ב-AI כדי להרשים — דועך במהירות. חברות מגלות שהעלויות של הטוקנים גדלות (למשל, מהנדס אמור לשרוף 250 אלף דולר), אך הפרודוקטיביות לא עולה באותו קצב. מנהלים בכירים כמו סאטיה נדלה מזהירים מהתמכרות ועלויות כפולות. הבנק BNY Mellon, למשל, לא הצטרף לשגעון ומדווח על גידול של 18% בהכנסה לעובד מאז 2022, הודות לאסטרטגיית AI ממוקדת-תוצאות.
אם שמעתם את הביטוי "Tokenmaxxing" בחודשים האחרונים, אל תיבהלו — זה לא עוד סלנג של סטודנטים. זה היה הטרנד החם ביותר בעולם ההייטק: חברות ועובדים שמתחרים ביניהם מי משתמש ביותר "טוקנים" (Tokens) של מודלי בינה מלאכותית, בעיקר מ-OpenAI ו-Anthropic.
הרעיון היה די פשוט: ככל שתשתמשו ב-AI יותר, תפיקו יותר, ותהיו פרודוקטיביים יותר. מנהלים בכירים ב-Silicon Valley קידמו את זה כמדד להצלחה. סם אלטמן מ-OpenAI התבטא במאי השנה שהוא "מתרגש לראות מה יקרה עם סטארטאפים שעושים Tokenmaxxing". ג'נסן הואנג מ-Nvidia אמר ש"אם המהנדס שלך עם משכורת של 500 אלף דולר לא שורף 250 אלף דולר בטוקנים, משהו לא בסדר". אפילו ב-Meta, כך לפי הדיווחים, הייתה תחרות פנימית על שימוש ב-AI.
אז מה בעצם קרה כאן? למה הטרנד הזה נעלם באותה מהירות שהוא הגיע?
הבעיה: חשבונות גדולים, תוצאות קטנות
התשובה קלה כמו חשבונית אשראי. אנליסטים ומנהלים מתחילים להבין ש"שריפת טוקנים" יכולה להיות ממכרת, אבל גם יקרה מאוד.
וינטנט גוסדורף, ראש ניתוח AI ב-Moody's, אמר שזה "מאוד קל ליצור עם AI משהו שאתה לא צריך". כשחשבון החשמל של החשבונות התחיל להיערם, חברות הבינו שהכלים החדשים עולים כסף, ושצריך להשתמש בהם בתבונה.
האזהרה של סאטיה נדלה
מי שחריג את הביקורת הזו לרמה הבכירה ביותר הוא סאטיה נדלה, מנכ"ל Microsoft. בפוסט בבלוג לאחרונה, הוא הודה ש-Tokenmaxxing יכול להיות ממכר, אך הזהיר שחברות משלמות פעמיים: פעם אחת על ה-Tokens themselves, ופעם שנייה על ידי האכלת כל הנתונים הפרטיים שלהן למודלים של חברות כמו OpenAI ו-Anthropic. נדלה, שמקדם את הפתרון של Microsoft, העלה פה ספקות חריגים לגבי ההגנה על נתונים שמספקות חברות ה-AI המובילות.
יש מי שעשה את זה נכון מההתחלה
לא כולם רצו לטרנד. BNY Mellon, למשל, בנק ותיק מוול סטריט, לא הצטרף לשגעון.
דרמוט מקדונוג, ה-CFO של הבנק, אמר בראיון ש-"Tokenmaxxing" לא היה נושא שדיברו עליו בפנים. עלות ה-Tokens הייתה "צנועה בתוך צנועה" ביחס לתקציב ההנדסה הכולל.
במקום למדוד כמויות, הם התמקדו בתוצאות. התוצאה? ברבעון הראשון של 2026, יותר מ-40% מהקוד של BNY נכתב על ידי AI, ובחודשים האחרונים הנתון עלה ל-50%. יותר מ-50% מתוכניות החשבונות השנתיות מוכנות עם AI, ו-70% מסינון תשלומים של גורמים מוגבלים נבדק על ידי AI.
והמספרים מדברים: הכנסה לעובד בבנק עלתה מ-338,000 דולר ב-2022 ל-401,000 דולר ב-2025. הרווח לפני מס לעובד קפץ מ-99,000 דולר ל-143,000 דולר באותו פרק זמן.
מה הלאה? מהתלהבות לאסטרטגיה
הנסיגה מ-"Tokenmaxxing" מסמנת מעבר מהתלהבות לאסטרטגיה. חברות מחפשות כעת גישה מדודה יותר להשקעה ב-AI.
זה לא אומר שהשימוש ב-AI פוחת. להפך — הוא הופך לתשתית. אבל ההבנה שהכמות לא שווה בהכרח לאיכות, ושצריך לחבר את ה-AI לתוצאות עסקיות מוחשיות, מחלחלת.
כפי שמקדונוג מ-BNY אמר: "לא הפחתנו את היקף הפעילות, אבל ה-AI אפשר לנו לעשות יותר עם אותו היקף."
בקיצור, הטרנד שדגל ב-"כמה שיותר Tokens, כמה שיותר טוב" פשוט פגש את המציאות של עלויות ותוצרים. והמציאות, כמו תמיד בוול סטריט, מנצחת.