अमेज़ॅन ने एक मामूली कोडिंग कार्य को पूरा करने के लिए एंथ्रोपिक के क्लाउड का उपयोग करके गलती से लगभग $1.8 मिलियन खर्च कर दिए, जिससे इसके बजट में लगभग 860% की वृद्धि हुई, जिसे आंतरिक सामग्रियों ने "भयावह रूप से महंगी" तैनाती के रूप में वर्णित किया। यह घटना, सबसे पहले फाइनेंशियल टाइम्स द्वारा सामने आई और 30 से 31 जुलाई, 2026 के बीच टॉम के हार्डवेयर, बीटान्यूज, याहू फाइनेंस और जीहैक्स में विस्तृत हुई, यहां तक ​​​​कि सबसे परिष्कृत प्रौद्योगिकी कंपनियों के अंदर अनियंत्रित एआई लागत के बारे में एक चेतावनी कहानी बन गई है। यह वास्तविक दुनिया की विफलता मोड की तरह है जिसे हम एआई बज़ वायर पर हमारे एआई व्यवसाय कवरेज में बारीकी से जांचते हैं।

याहू टेक के अनुसार, आंतरिक परियोजना ने पुस्तक लेखकों से मिलान करने के लिए क्लाउड सॉनेट का उपयोग किया - एक तुलनात्मक रूप से सांसारिक कार्य जिसमें भारी मात्रा में मॉडल कॉल की खपत हुई। टॉम के हार्डवेयर ने बताया कि अमेज़ॅन के आंतरिक एआई उपयोग मेट्रिक्स के माध्यम से "भयावह रूप से महंगी" कोडिंग गलतियों की खोज की गई थी, जबकि जीहैक्स ने खुलासा किया कि लीक हुए अमेज़ॅन दस्तावेजों में एक एकल क्लाउड एआई कार्य पर $ 1.8 मिलियन की अधिकता का विवरण दिया गया था जो लगभग पांच महीनों तक किसी का ध्यान नहीं गया था। For more context on this story, see our ongoing more AI stories.

कैसे एक छोटा सा काम लाखों डॉलर का बिल बन गया

ओवरस्पेंड की यांत्रिकी एआई एजेंटों के साथ एक आवर्ती समस्या को दर्शाती है: कड़ी रेलिंग के बिना, एक कार्य जो लूप या पुनः प्रयास करता है वह अदृश्य रूप से चार्ज जमा कर सकता है। याहू फाइनेंस ने इस प्रकरण को अमेज़ॅन के क्लाउड बिल के रूप में तैयार किया जो बजट से लगभग 9 गुना अधिक चल रहा है। ऐसे वातावरण में जहां प्रत्येक मॉडल आह्वान की लागत एक प्रतिशत का एक छोटा सा अंश होता है, लागत केवल समग्र स्तर पर दिखाई देती है - जिस बिंदु तक सैकड़ों हजारों डॉलर जमा हो सकते हैं।

फाइनेंशियल टाइम्स, जिसने व्यापक कहानी को तोड़ दिया, ने बताया कि अमेज़ॅन ने एआई के मामलों को तकनीकी परियोजनाओं पर अनियंत्रित खर्च के कारण पाया था - यह सुझाव देते हुए कि क्लाउड घटना एक अलग विसंगति नहीं थी, बल्कि एक पैटर्न का हिस्सा थी जिसे कंपनी अब आंतरिक रूप से ऑडिट कर रही है।

"भयावह रूप से महँगा"

फ़्यूचरिज़्म ने बताया कि अमेज़ॅन के अंदरूनी सूत्र "भयावह रूप से महंगे" आंतरिक एआई उपयोग से "भयभीत" थे, जिसने एक ऐसी कंपनी के अंदर सांस्कृतिक झटके को पकड़ लिया जो खुद क्लाउड और एआई बुनियादी ढांचे का एक अग्रणी प्रदाता है। लीक हुई आंतरिक सामग्रियों से लिया गया यह वाक्यांश इस बात को रेखांकित करता है कि कैसे गणना के अर्थशास्त्र में गहराई से पारंगत संगठनों को भी उपयोग-आधारित एआई एपीआई की बिलिंग गतिशीलता से रोका जा सकता है।

पता लगाने से पहले की पांच महीने की अवधि विशेष रूप से उल्लेखनीय है। इसका तात्पर्य यह है कि मौजूदा लागत-निगरानी प्रणाली लगभग आधे साल तक विसंगति को चिह्नित करने में विफल रही - एक अंतर जो कई उद्यमों के एआई प्रशासन और अवलोकन टूलींग की अपरिपक्वता को दर्शाता है।

अमेज़ॅन पीछे धकेलता है

अमेज़न ने प्रकरण को कम महत्व देने के लिए तेजी से कदम उठाया। GIGAZINE के अनुसार, कंपनी ने प्रतिवाद किया कि यह घटना एक छोटा, पृथक मामला था और डॉलर का आंकड़ा उसके समग्र परिचालन के सापेक्ष नगण्य था। यह फ़्रेमिंग अमेज़ॅन के पैमाने के अनुरूप है - कंपनी का पूंजीगत व्यय सैकड़ों अरबों में चढ़ गया है क्योंकि यह एआई बुनियादी ढांचे का निर्माण करता है - लेकिन आलोचकों का कहना है कि अमेज़ॅन के आकार में "नगण्य" का मतलब अभी भी एक कार्य में सात-अंकीय चूक हो सकता है।

अमेज़ॅन के सार्वजनिक विश्वास और अपने स्वयं के अंदरूनी सूत्रों द्वारा व्यक्त की गई चिंता के बीच तनाव एक व्यापक उद्योग अनिश्चितता को दर्शाता है: संगठनों के पास अभी तक विश्वसनीय मानसिक मॉडल नहीं हैं कि एआई काम की लागत क्या होनी चाहिए, इसके लिए बजट कैसे बनाया जाए, या कब हस्तक्षेप करना चाहिए।

एंटरप्राइज एआई के लिए बड़ी तस्वीर

यह एपिसोड अमेज़ॅन से कहीं आगे तक गूंजता है। चूंकि विभिन्न क्षेत्रों के उद्यम कोडिंग, ग्राहक सहायता और दस्तावेज़ प्रसंस्करण के लिए एआई एजेंटों को तैनात करते हैं, उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण मॉडल एक नई और अप्रत्याशित लागत श्रेणी बनाते हैं। पारंपरिक सॉफ्टवेयर के विपरीत, जहां एक लाइसेंस एक निश्चित खर्च होता है, एजेंटिक एआई बिल इस बात पर निर्भर करता है कि मॉडल कितना काम करता है - और लूप में फंसा एक एजेंट बिना किसी सीमा के खर्च कर सकता है।

इस घटना में विडंबना की एक परत भी है: अमेज़ॅन, जो अपने स्वयं के बेडरॉक प्लेटफ़ॉर्म और कंपनी में अपने निवेश के माध्यम से एंथ्रोपिक के साथ प्रतिस्पर्धा करता है, उसी प्रकार के उपयोग-आधारित एआई मूल्य निर्धारण से जल गया था जो उसके क्लाउड व्यवसाय को लोकप्रिय बनाने में मदद करता है। यह एक ज्वलंत अनुस्मारक है कि कोई भी संगठन, चाहे वह कितना भी बड़ा या तकनीकी रूप से उन्नत हो, बड़े पैमाने पर एआई अपनाने के साथ आने वाली लागत-नियंत्रण चुनौतियों से प्रतिरक्षित नहीं है।

स्रोत

  • फाइनेंशियल टाइम्स, टॉम्स हार्डवेयर, बीटान्यूज, याहू फाइनेंस, याहू टेक, जीहैक्स, फ्यूचरिज्म, गीगाजीन (30-31 जुलाई, 2026)

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