उबर के संचालन प्रमुख ने एआई खर्च पर बहस को फिर से हवा दे दी है, जिसमें कहा गया है कि राइड-हेलिंग दिग्गज को बढ़ती एआई लागत को उचित ठहराना मुश्किल हो रहा है क्योंकि उत्पादकता और दक्षता में लाभ मायावी बना हुआ है।
उबर के अध्यक्ष और सीओओ एंड्रयू मैकडोनाल्ड ने कहा कि उन्होंने कंपनी के वरिष्ठ इंजीनियरिंग नेताओं के साथ बातचीत की और महसूस किया कि एंथ्रोपिक के क्लाउड कोड जैसे एआई कोडिंग टूल के उच्च टोकन उपयोग से उपयोगी उपभोक्ता सुविधाओं में आनुपातिक वृद्धि नहीं होती है। टोकन एआई मॉडल द्वारा संसाधित पाठ की एक इकाई है।
“वह लिंक अभी तक नहीं है, है ना? मुझे लगता है कि शायद परोक्ष रूप से और भी कुछ है जो भेजा जा रहा है, लेकिन उन आंकड़ों में से एक के बीच एक रेखा खींचना बहुत कठिन है और ‘ठीक है, अब हम वास्तव में 25 प्रतिशत अधिक उपयोगी उपभोक्ता सुविधाओं का उत्पादन कर रहे हैं,” मैकडोनाल्ड ने शनिवार, 23 मई को जारी रैपिड रिस्पांस पॉडकास्ट पर एक उपस्थिति में कहा।
उबर के शीर्ष कार्यकारी ने कहा, “मुझे लगता है कि आने वाली तिमाहियों और वर्षों में, शायद यह स्पष्ट हो जाएगा, लेकिन मुझे लगता है कि आज यह कठिन है, भले ही कुछ अंतर्निहित मेट्रिक्स वास्तव में खगोलीय दिशा में चल रहे हों।”
मैकडोनाल्ड ने आगे कहा कि एआई उपकरण मुफ़्त लग सकते हैं यदि आप “सिर्फ एक उपयोगकर्ता हैं जो दिलचस्प उपयोग के मामलों के साथ वहां बैठे हैं” इसके लिए भुगतान किए बिना। लेकिन आख़िरकार, कंपनी बिल का भुगतान करती है।
“हमें टोकन खपत और संबंधित लागत बनाम हेडकाउंट के बारे में बात करना शुरू करना होगा। इसलिए यदि आप वास्तव में अपने उपयोगकर्ताओं को कितनी उपयोगी सुविधाएं और कार्यक्षमता भेज रहे हैं, इसकी सीधी रेखा खींचने में सक्षम नहीं हैं, तो उस व्यापार को उचित ठहराना कठिन हो जाता है,” उन्होंने कहा।
मैकडोनाल्ड की टिप्पणी उबर के सीटीओ प्रवीण नेपल्ली नागा के साथ एक अन्य साक्षात्कार के एक महीने बाद आई है सूचना, ने कहा कि कंपनी ने अपना वार्षिक AI समाप्त कर दिया है बजट 2026 में केवल चार महीने। मैकडोनाल्ड के अनुसार, नागा की टिप्पणी ने एक “सिर-विस्फोट क्षण” पैदा कर दिया और उबर के भीतर एआई टोकन की खपत और इससे होने वाले ट्रेड-ऑफ, जैसे कि हेड काउंट, के बारे में गहन चर्चा शुरू कर दी।
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संदर्भ के लिए, उबर ने 2025 में अनुसंधान और विकास प्रयासों पर 3.4 बिलियन डॉलर खर्च किए – जो पिछले वर्ष की तुलना में नौ प्रतिशत अधिक है। इस महीने की शुरुआत में, उबर के सीईओ दारा खोस्रोशाही ने एक कमाई कॉल में कहा कि कंपनी कम मानव कर्मचारियों को काम पर रखकर अपने बढ़ते एआई निवेश की भरपाई कर रही है।
AI की बढ़ती लागत के पीछे क्या है?
मैकडोनाल्ड की टिप्पणी ने सुर्खियां बटोर ली हैं क्योंकि यह ऐसे समय में आया है जब कई बड़ी तकनीकी कंपनियां कर्मचारियों से एआई टूल का यथासंभव बड़े पैमाने पर उपयोग करने का आग्रह कर रही हैं, इस प्रवृत्ति को तेजी से ‘टोकनमैक्सिंग’ के रूप में जाना जाता है। उदाहरण के लिए, मेटा कर्मचारियों के एआई टूल के उपयोग के आधार पर उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन भी कर रहा है।
पिछले कुछ वर्षों से, ओपनएआई और एंथ्रोपिक जैसी कंपनियों ने उन्नत एआई सिस्टम तक कम लागत या मुफ्त पहुंच की पेशकश की, जिससे मांग में वृद्धि हुई क्योंकि निवेशकों ने उन्हें बड़े पैमाने पर मदद करने और अपने कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे का निर्माण करने के लिए अरबों का निवेश किया। हालाँकि, अब ये निवेशक अपने निवेश पर रिटर्न की उम्मीद कर रहे हैं।
जबकि ओपनएआई ने इन-प्लेटफ़ॉर्म विज्ञापन शुरू किए हैं, एंथ्रोपिक की प्रतिक्रिया उद्यमों के लिए फ्लैट-रेट मूल्य निर्धारण से हटकर प्रति-टोकन बिलिंग की ओर बढ़ने की रही है। इसका अब डाउनस्ट्रीम प्रभाव हो रहा है, यहां तक कि प्रमुख तकनीकी कंपनियों को भी इसकी मार महसूस होने लगी है।
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उदाहरण के लिए, द वर्ज की एक रिपोर्ट के अनुसार, माइक्रोसॉफ्ट के भीतर एक्सपीरियंस + डिवाइसेज यूनिट, जिसमें विंडोज, माइक्रोसॉफ्ट 365, आउटलुक, माइक्रोसॉफ्ट टीम्स और सरफेस के लिए जिम्मेदार इंजीनियर शामिल हैं, जून के अंत तक क्लाउड कोड के अपने उपयोग को बंद करने पर विचार कर रहे हैं। हालांकि इसका एक कारण डेवलपर्स को माइक्रोसॉफ्ट के अपने कोपायलट सीएलआई की ओर ले जाना है, यह निर्णय कथित तौर पर वित्तीय विचारों से भी जुड़ा है।
क्या ‘टोकनमैक्सिंग’ से उत्पादकता में वृद्धि होती है?
कई मध्यम और बड़े संगठनों ने उत्पादकता बढ़ाने के लिए एआई टूल को अपने वर्कफ़्लो में शामिल किया है, लेकिन क्या एआई टूल का उपयोग वास्तविक मूल्य बनाने में तब्दील होता है, यह एक खुला प्रश्न है।
विषय पर शोध मिश्रित रहता है। जनवरी में, डेवलपर एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म GitClear ने एक रिपोर्ट प्रकाशित की जिसमें पाया गया कि नियमित AI उपयोगकर्ताओं ने अपने गैर-AI समकक्षों की तुलना में औसतन 9.4 गुना अधिक कोड मंथन किया, जो AI कोडिंग टूल द्वारा प्रदान किए गए उत्पादकता लाभ से लगभग दोगुना है।
हालाँकि, अन्य अध्ययन यह सुझाव देते हैं उत्पादकता के दावों को कमजोर किया जा रहा है एआई कोडिंग टूल की सीमाओं और अविश्वसनीयता के कारण। एक अन्य डेवलपर एनालिटिक्स फर्म वेडेव के डेटा से पता चलता है कि प्रारंभिक एआई कोड स्वीकृति दर 80-90 प्रतिशत के बीच है, इंजीनियरों द्वारा एआई-जनरेटेड कोड के बाद के संशोधनों के बाद वास्तविक दुनिया की स्वीकृति दर 10-30 प्रतिशत तक गिर जाती है।
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बढ़ते एआई अपनाने और स्थिर राजस्व वृद्धि के बीच का अंतर इस तथ्य से उत्पन्न हो सकता है कि क्लाउड कोड जैसे टूल ने उत्पादन कोड की लागत को नाटकीय रूप से कम कर दिया है, लेकिन जरूरी नहीं कि सार्थक परिणाम उत्पन्न करने की लागत कम हो।
परिणामस्वरूप, कंपनियां तेजी से इस पर ध्यान दे रही हैं छंटनी के साथ एआई खर्च की भरपाई करें. “ऐसा होना ही चाहिए अन्यथा कंपनी की बैलेंस शीट अस्त-व्यस्त हो जाती है। एसडीएलसी (सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्र) की आपकी पूरी यूनिट का अर्थशास्त्र गड़बड़ा जाता है – यदि आप इनपुट में 50% अधिक खर्च करते हैं, और परिणाम में कोई बदलाव नहीं होता है या बहुत कम होता है,” मेटा में एक इंजीनियरिंग मैनेजर अर्णव गुप्ता ने हाल ही में एक्स पर प्रकाशित एक निबंध में लिखा है।
– अर्णव गुप्ता (@championswimmer) 5 मई 2026
गुप्ता ने आगे तर्क दिया कि एआई खर्च के लिए जगह बनाने के लिए छंटनी होती रहेगी जब तक कि कंपनियां यह पता नहीं लगा लेतीं कि एआई का उपयोग कैसे किया जाए, विशेष रूप से “एआई-टोकन को केवल इनपुट में नहीं बल्कि परिणामों में कैसे परिवर्तित किया जाए।”
