Někde v sídle velké korporace sedí finanční ředitel a kouká na fakturu. Na ní stojí číslo, které by klidně mohlo být rozpočtem středně velkého státu na IT na celý rok. Přes půl miliardy dolarů. Za jeden měsíc. Za umělou inteligenci. A hlavně, aniž by kdokoliv nastavil lidem limity spotřeby. Jde o symptom trendu, který dostal jméno tokenmaxxing, a který se teď, v polovině roku, začíná hodně bolestivě vyplácet.
Firmy po celém světě se poslední dva roky honily za tím, aby jejich zaměstnanci co nejvíc používali AI nástroje. To má za následek astronomické účty, žádné jasné dopady na produktivitu a rostoucí frustrace na všech stranách.
Jak vznikl tokenmaxxing
Tokeny jsou základní jednotka, ve které velké jazykové modely zpracovávají text. Zhruba jeden token odpovídá slovu a půl v angličtině. A AI firmy jako Anthropic nebo OpenAI účtují právě podle spotřeby tokenů. Když si to uvědomíme, logika tokenmaxxingu dává na první pohled smysl. Firma chce vědět, kdo ze zaměstnanců AI skutečně využívá. Jak to změřit? Jednoduše, kdo spotřebuje nejvíc tokenů, ten musí pracovat s AI nejvíc. A kdo pracuje s AI nejvíc, ten je přece nejproduktivnější. Nebo ne?
Například Meta se tímto směrem vydala na plné obrátky. Zaměstnanec tam postavil neoficiální žebříček s názvem Claudeonomics, který řadil všech přibližně 85 000 pracovníků podle spotřeby tokenů. Nejlepší dostávali tituly jako "Token Legend" nebo "Session Immortal." Během jediného 30denního okna přesáhla celková spotřeba v tomto žebříčku 60 bilionů tokenů. Jeden jediný uživatel za tu dobu spálil 281 miliard tokenů. Při standardních cenách Anthropicu by tahle spotřeba stála přes 900 milionů dolarů.
Amazon šel podobnou cestou. Interní žebříček Kirorank sledoval aktivitu zaměstnanců na vývojářské platformě Kiro a odměňoval ty, kteří AI používali nejvíc.
Goodhartův zákon se postaral o zbytek
Tady přichází moment, který filosofové a ekonomové znali dávno předtím, než někdo vymyslel slovo tokenmaxxing. Goodhartův zákon říká: jakmile se z měřítka stane cíl, přestane být dobrým měřítkem.
V praxi to vypadalo takhle. Zaměstnanci Amazonu začali spouštět AI agenty na zbytečné úkoly jen proto, aby zvýšili svá skóre. Jeden inženýr přiznal, že pokaždé, když ho naštve projektový manažer, hodí do interního AI nástroje celou historii konverzace na Slacku a nechá ji deset podagentů prohledat a hledat způsoby, jak manažera zesměšnit. Žebříček leze nahoru, produktivita zůstává kde byla a účet nepříjemně roste.
Na Amazonu si toho vrcholní manažeři všimli. Dave Treadwell, viceprezident pro engineering, napsal zaměstnancům zprávu: "Prosím, nepoužívejte AI jen proto, abyste ji používali. Používejte ji, abyste řešili problémy zákazníků, problémy firmy, abyste inovovali."
Uber spálil roční rozpočet za čtyři měsíce
Stejný problém mají i v Uberu. Technický ředitel Praveen Neppalli Naga přiznal, že firma vyčerpala celý svůj roční rozpočet na AI kódovací nástroje už v průběhu dubna. A to přesto, že podíl inženýrů, kteří Claude Code používali, vyskočil mezi únorem a březnem 2026 z 32 na 84 procent.
COO Andrew Macdonald pak veřejně vyjádřil pochybnosti. Řekl, že se mu nedaří nakreslit přímou čáru mezi rostoucí spotřebou tokenů a tím, co firma reálně dodává uživatelům. "Ten vztah tam prostě není," prohlásil a přiznal, že výdaje na AI je stále těžší obhájit. Průměrné měsíční náklady na AI nástroje na jednoho inženýra u Uberu se pohybovaly mezi 150 a 250 dolary. U těch nejaktivnějších uživatelů až 2 000 dolarů měsíčně. S přibližně 5 000 inženýry rostou náklady rychle.
Uber není zdaleka sám. Microsoft zrušil většinu interních licencí pro Claude Code a to primárně kvůli nákladům. Zaměstnance přesměroval na vlastní GitHub Copilot. Salesforce čelí faktůře od Anthropicu přesahující 300 milionů dolarů za rok 2026. Meta svůj žebříček Claudeonomics stáhla krátce po tom, co se o něm začalo psát. CTO Andrew Bosworth napsal zaměstnancům jasně: "Nikdo by neměl používat AI nástroje jen proto, aby je používal."
Co se tedy stalo špatně?
Sophia Velastegui, generální ředitelka Velastegui Ventures a bývalá šéfka AI u Microsoftu, pojmenovává jeden ze základních problémů. Většina zaměstnanců podle ní automatizuje úkoly, které je nebaví, místo těch, které jsou pro firmu nejcennější. Rozdávat licence naslepo a čekat, co z toho vzejde, výsledky nepřináší.
Výzkum firmy Jellyfish přinesl čísla. Velcí uživatelé Claude Code spotřebovali přibližně desetkrát víc tokenů než středně aktivní kolegové. Jejich produktivita přitom vzrostla jen asi dvakrát. Jinými slovy, za každý navíc utracený dolar za AI dostaly firmy výrazně méně, než čekaly. Realita AI dnes spočívá v tom, že spolehlivě funguje hlavně pro kódování. Všude jinde je výsledek mnohem méně předvídatelný. A právě tahle mezera žene IT účty vzhůru, aniž by přinášela odpovídající návratnost.
Anonymní případ, o kterém informoval Axios, je asi nejnázornější ilustrací toho, kam vede naprostá absence pravidel. AI konzultant popisuje klienta, který v jednom měsíci utratil přes půl miliardy dolarů za Claude, protože jednoduše zapomněl nastavit zaměstnancům jakékoli limity spotřeby. Anthropic nabízí firemním zákazníkům nástroje pro správu přístupu, sledování spotřeby i nastavení stropů. Tyto funkce ale musí někdo aktivně nakonfigurovat. A v tomto případě to prostě nikdo neudělal.
Není to jediný podobný příběh. Jeden CTO se zmínil, že zaměstnanci používali firemní AI předplatné k tomu, aby si nechali zjistit počasí. Korporátní AI plány přitom nejsou neomezené "vše co dokážete sníst" tarify. I jednoduchý dotaz do chatbota nese token a náklady. A když se to sečte přes tisíce zaměstnanců, čísla rychle vyletí.
Návrat k výsledkům místo spotřeby
Amazon reagoval tím, že místo počtu spotřebovaných tokenů začal sledovat "normalizované nasazení", tedy kolik AI asistovaného kódu se skutečně dostane do produkce. Ne kolik tokenů někdo spálil, ale co z toho vzniklo.
Investice do AI infrastruktury přitom nikdo nezastavuje. Amazon plánuje na rok 2026 kapitálové výdaje přibližně 200 miliard dolarů, převážně do AI a datových center. Jefferies upozorňuje, že výdaje amerických firem do informačních technologií a softwaru dosáhly v prvním čtvrtletí 2026 rekordních 4,91 procenta HDP, čímž překonaly předchozí vrchol z dob dot-com mánie z roku 2000.
Banky zároveň varují, že v tomto cyklu bude zničeno značné množství kapitálu, podobně jako tomu bylo na konci 90. let. A připomíná Amarův zákon: lidé mají sklony přeceňovat krátkodobý dopad technologie a podceňovat ten dlouhodobý.
Zatím to vypadá tak, že firmy konečně začínají klást správnou otázku. Ne kolik tokenů jsme spálili, ale co jsme za ně dostali.
Zdroje: businessinsider.com, theconversation.com a finance.yahoo.com
