Uber מייצבת את הוצאות ה-AI אחרי בזבוז התקציב

אז מה בעצם קרה כאן? Uber, שעודדה עובדים להשתמש כמה שיותר במודלי AI כמו Claude Code של Anthropic — ובכלל זה באמצעות לוחות תוצאות שדירגו מהנדסים לפי מידת השימוש שלהם — בזבזה את התקציב השנתי בתוך חודשים ספורים. ה-CTO, Praveen Neppalli Naga, הודה שחזר לשולחן השרטוט. התופעה הזו כונתה ״tokenmaxxing״, והייתה רווחת בתעשייה עד שחברות הבינו שהתשואה אינה מצדיקה את הקצב.

איך הם עצרו את הדימום?

במקום להגביל גישה, Uber התייעלה. ה-CFO, Balaji Krishnamurthy, סיפר שברבעון השני החברה שמרה על יציבות בהוצאות ה-AI בזכות כמה צעדים: הגדרות ברירת מחדל שמתאימות יותר לתרחישים שונים, שימוש במודלים זולים יותר למשימות מסוימות ומתן שקיפות לעובדים בנוגע לעלויות השימוש שלהם. ״כתוצאה מכך, המחיר לטוקן ירד בחודשים האחרונים, גם כשהאימוץ המשיך לגדול״, הוא אמר. Naga הוסיף שהם הגדילו פי ארבעה את מספר העובדים שמשתמשים בכלי AI מתקדמים, מה שהוריד את העלות הכוללת, ושיפרו את מנגנון ה-caching של הפרומפטים. הגישה הייתה להתייחס ליעילות כאל בעיית הנדסה, ולא כאל בעיית תקציב.

ההשפעה בשטח

מנכ״ל Uber, Dara Khosrowshahi, הסביר ש-AI מאפשר ל-Uber לעשות אלפי שיפורים קטנים, לא מהפכות גדולות. למשל, הצעות יעד באפליקציה: ב-75% מהמקרים המערכת מנחשת נכון לאן הנוסע רוצה להגיע. משתמשי ה-Cart Assistant, שמאפשר להכין סל קניות ממתכון, מוציאים פי שניים כסף. שירות הלקוחות הפך יעיל יותר, עם צמצום של 10% בכוח האדם לאחרונה בזכות AI. אפילו נסיעות ברכבים אוטונומיים מתקיימות — מאות אלפים בשבוע, אם כי מדובר בפחות מ-0.5% מתוך 300 מיליון הנסיעות השבועיות.

ההקשר הרחב: פרדוקס ג׳בונס

אפילו אם Uber הורידה את העלויות לטוקן, היא מסתכנת בפרדוקס כלכלי מוכר: ירידה במחירו של משאב גורמת לעלייה בצריכה הכוללת. מחירו של טוקן בודד צלל ב-90% מאז 2023, אבל ההוצאות על מודלי שפה גדלו פי שניים בשנה האחרונה, לפי מדד Silicon Data. מחקר של Bain & Co מצא שמחירי הטוקנים נחתכו בחצי מדצמבר 2024 עד 2025, אך השימוש גדל ב-450%. Naga ציין שינוי פילוסופי, עם העדפת איכות על פני כמות, אך לא סיפק נתונים על היקף הצריכה הכולל.

מה זה אומר לתעשייה?

ההימור על תשואה מ-AI הולך וגדל. מחקר של Deutsche Bank הראה שהרווחים של חברות הטכנולוגיה המובילות מנופחים, בעוד ששאר שוק המניות בארה״ב לא הציג תשואות דומות. Uber מנסה לגשר על הפער — Naga סיכם שהעתיד הוא יעילות, לא הוצאות. אז נכון, הם עדיין לא יכולים לקשור ישירות בין AI לבין עלייה של 25% בתפוקה, אבל הגישה של טיפול בבעיה כאתגר הנדסי, עם מדידה ושקיפות, היא מודל שאולי חברות אחרות יאמצו. בסוף, כמו בכלכלה קלאסית, ירידה במחיר גורמת לעלייה בצריכה — רק שהפעם מדובר בטוקנים, לא בפחם.