Según informa el科创板日报, Meta envió recientemente un memorando interno a unos 6.000 empleados, revelando que la empresa prevé que solo el gasto en «uso interno de IA» alcance los miles de millones de dólares en 2026, y planea implementar formalmente en 2027 un sistema de gestión de tokens basado en presupuestos y cuotas. El CEO, Zuckerberg, reconoció en el memorando que la empresa ha cometido errores en su proceso de transformación hacia la IA, y afirmó que se asignarán «puestos nuevos y significativos» a los empleados que se reubiquen en trabajos de entrenamiento de modelos de IA. Anteriormente, dentro de Meta existía una clasificación de consumo de tokens llamada «Claudeonomics», que generó el caos del «tokenmaxxing», donde los empleados competían por aumentar su uso de tokens para demostrar sus capacidades de IA. Algunos empleados incluso hacían que los agentes de IA ejecutaran múltiples tareas en paralelo para inflar artificialmente el consumo. En 30 días, toda la empresa consumió 60,2 billones de tokens, con un coste de aproximadamente 900 millones de dólares. Fuentes internas afirmaron que la mayoría del output de los líderes de la clasificación era «basura de un solo uso». Al mismo tiempo, Meta planea orientar a los empleados para que pasen de las herramientas de programación de IA de terceros a su propia herramienta interna, MetaCode, y su departamento de Applied AI Engineering ya ha asignado ingenieros para reforzar específicamente las capacidades de esta última.
Este cambio refleja un giro en la actitud de las empresas tecnológicas de Silicon Valley hacia el modelo de alto consumo de tokens. Amazon ya ha indicado claramente a sus empleados que «no usen IA por usarla», y ha reemplazado el consumo de tokens por el indicador de «despliegue normalizado», y su clasificación «Kirorank» ha sido descontinuada. El CEO de OpenAI, Altman, también ha cuestionado públicamente que «el aumento del gasto en tokens no ha traído una mejora real de la productividad». Según se informa, la empresa está considerando reducir significativamente el precio de los tokens para atraer clientes. Gary Marcus, investigador de IA de la NYU, predice que la «maximización del consumo de tokens» está dando paso a la «minimización del consumo de tokens», y espera que esta tendencia haga que los ingresos de Anthropic y OpenAI en el tercer trimestre sean inferiores a los del segundo. Guosheng Securities también señaló que los estudios muestran que, por cada dólar que una empresa gasta en tokens, aproximadamente el 80% se pierde en la corrección de errores, la reescritura de código y las demoras en las revisiones, y que los fabricantes están acelerando la transición de la facturación por tokens a la facturación por resultados.