एसोसिएटेड प्रेस की एक रिपोर्ट के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी पर "टोकनमैक्सिंग" की कॉर्पोरेट सनक अपनी सीमाओं को पार कर रही है क्योंकि हर चीज में एआई को फेंकने वाले कार्यस्थलों में उत्पादकता में समान वृद्धि के बिना लागत में वृद्धि देखी जा रही है।
ओपनएआई के चैटजीपीटी और एंथ्रोपिक के क्लाउड जैसे उत्पादों से जितना संभव हो सके एआई-जनरेटेड काम को निचोड़ने को लेकर वसंत 2026 में तकनीक-उद्योग-प्रचार के रूप में जो शुरू हुआ वह गर्मियों में प्रतिक्रिया में बदल गया है। अधिकारी, विश्लेषक और डेवलपर्स अब खुलेआम सवाल कर रहे हैं कि क्या एआई टोकन खपत को अधिकतम करना कभी एक अच्छी रणनीति थी। एआई व्यवसाय परिदृश्य के चल रहे कवरेज के लिए, हमारी [नवीनतम एआई उद्योग रिपोर्टिंग] (https://aibuzzwire.news) पर जाएं।
एक सनक का उत्थान और पतन
"टोकनमैक्सिंग" का तात्पर्य टोकन के उपयोग को अधिकतम करना है - जेनरेटर एआई के बिल्डिंग ब्लॉक जो टेक्स्ट के छोटे टुकड़ों से मेल खाते हैं जिन्हें एआई सिस्टम पढ़ता या लिखता है। प्रत्येक टोकन एक शब्द के लगभग तीन-चौथाई हिस्से का प्रतिनिधित्व करता है, और एआई प्रदाता आम तौर पर उपयोग सीमाएँ लगाते हैं, अधिक महंगी सदस्यताएँ उच्च सीमा की पेशकश करती हैं।
प्रौद्योगिकी के कुछ सबसे प्रमुख नेताओं द्वारा इस प्रवृत्ति को सक्रिय रूप से बढ़ावा दिया गया था। ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने मई 2026 में कहा था कि वह "यह देखने के लिए उत्साहित हैं कि टोकनमैक्सिंग स्टार्टअप के साथ क्या होगा, दोनों आंतरिक रूप से कैसे काम करते हैं और वे कौन से उत्पाद बना सकते हैं।" एनवीडिया के सीईओ जेन्सेन हुआंग ने घोषणा की कि "यदि आपका $500K इंजीनियर टोकन में $250K खर्च नहीं कर रहा है, तो कुछ गड़बड़ है।" फेसबुक की मूल कंपनी मेटा ने उच्च टोकन उपयोग को पुरस्कृत करते हुए एक आंतरिक प्रतियोगिता चलाई।
लेकिन जैसे-जैसे लागत बढ़ती गई, उत्साह कम होता गया। मूडीज़ रेटिंग्स में एआई एनालिटिक्स के प्रमुख और अधिक अनुशासित दृष्टिकोण की सिफारिश करने वाली एक नई रिपोर्ट के लेखक विंसेंट गुसडॉर्फ ने कहा, "जैसे-जैसे बिल बढ़ने लगे, लोगों को एहसास हुआ कि वे नए उपकरण काफी महंगे हैं और आपको उन्हें बुद्धिमानी से उपयोग करने की आवश्यकता है।"
गुसडॉर्फ ने कहा, "एआई के साथ कुछ ऐसा बनाना बहुत आसान है जिसकी आपको आवश्यकता नहीं है।"
कार्यकारी प्रतिक्रिया
इस प्रतिक्रिया का नेतृत्व तकनीकी उद्योग की कुछ सबसे प्रभावशाली आवाज़ों ने किया है। माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ सत्या नडेला ने स्वीकार किया कि टोकनमैक्सिंग की लत लग सकती है, लेकिन चेतावनी दी कि ग्राहक प्रभावी रूप से एआई के लिए दो बार भुगतान कर रहे हैं - पहला टोकन पर खर्च करके, और दूसरा एआई प्रदाताओं को अपना मालिकाना डेटा खिलाकर। नडेला की टिप्पणियाँ इस मायने में असामान्य थीं कि उन्होंने अग्रणी एआई कंपनियों के डेटा सुरक्षा आश्वासनों के बारे में संदेह जताया, यहां तक कि उन्होंने माइक्रोसॉफ्ट की अपनी एआई रणनीति को भी बढ़ावा दिया।
पलान्टिर के सीईओ एलेक्स कार्प ने आगे बढ़कर सीएनबीसी को बताया कि कुछ "पूरी तरह से गलत" हो गया है। उन्होंने कहा कि वह बिना मूल्य वाले टोकन के लिए भारी रकम का भुगतान करने के बारे में अमेरिकी व्यवसायों की आवाज को निजी तौर पर "क्रोधित" कर रहे थे।
"इस देश में उद्यमों के बीच मूल दृष्टिकोण यह है, 'मैं आराम करने जा रहा हूं और टोकन के साथ अपना समय बर्बाद कर रहा हूं। मुझे कोई मूल्य नहीं मिलेगा और वे मेरा आईपी प्राप्त करने जा रहे हैं,'' कार्प ने कहा।
मोज़िला के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी, रफ़ी क्रिकोरियन ने टोकनमैक्सिंग की तुलना कोड की पंक्तियों द्वारा प्रोग्रामर उत्पादकता को मापने की बदनाम प्रथा से की। "मुझे लगता है कि टोकनमैक्सिंग ठीक उसी पैटर्न से आगे बढ़ रहा है," उन्होंने कहा। "मुझे लगता है कि यह एक दिलचस्प ब्लिप होने जा रहा है जिसे हम सभी एक साल में हंसने के लिए वापस देखेंगे।"
पैमाने पर लागत की समस्या
उद्यम पैमाने पर वित्तीय प्रभाव गंभीर हो जाता है। बेन एंड कंपनी प्रबंधन सलाहकार जुए वांग ने कहा कि उनकी कंपनी जिन कई बड़े व्यवसायों को सलाह देती है, वे अपने एआई निवेश पर रिटर्न पर करीब से नजर रख रहे हैं।
वांग ने कहा, "उनके लिए टोकन की लागत लगभग हर दूसरे महीने दोगुनी हो रही है।" "मान लीजिए $200 प्रति डेवलपर प्रति माह। इसे 20,000 डेवलपर्स से गुणा करें, जो अक्सर हम इन कंपनियों में काम कर रहे होते हैं, और यह आपको तुरंत एक ऐसे नंबर पर ले जाता है जो एक लाइन आइटम नहीं है जिसके लिए किसी भी महाप्रबंधक ने योजना बनाई है।"
वांग ने एक सामान्य दुरुपयोग पैटर्न की ओर इशारा किया: उन कार्यों के लिए सबसे शक्तिशाली - और सबसे महंगे - एआई मॉडल को डिफ़ॉल्ट करना, जिनकी आवश्यकता नहीं है। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग या गहन अनुसंधान के लिए उपयुक्त एंथ्रोपिक के सबसे सक्षम मॉडलों में से एक के बारे में उन्होंने कहा, "हर चीज को क्लाउड ओपस 4.6 की आवश्यकता नहीं होती है।" "और फिर भी आप देखते हैं कि बहुत सारी कंपनियाँ, इतने सारे उपयोगकर्ता ईमेल बनाने सहित हर चीज़ के लिए ओपस का उपयोग करने में डिफ़ॉल्ट हैं।"
मॉडल रूटिंग और ओपन वेट का उदय
लागत के दबाव ने एआई "मॉडल रूटिंग" टूल की मांग को बढ़ा दिया है जो जटिल कार्यों के लिए शक्तिशाली मॉडल को आरक्षित करते हुए स्वचालित रूप से सस्ते, अधिक कुशल एआई सिस्टम में सरल प्रश्न भेजते हैं। सॉफ्टवेयर डेवलपर हसन एल मघारी, जो स्टार्टअप टुगेदर एआई में डेवलपर अनुभव का नेतृत्व करते हैं, ने कहा कि प्रमुख अमेरिकी कंपनियों के एआई उत्पादों की सदस्यता पर खर्च की गई "हास्यास्पद राशि" पर कंपनियों के स्टिकर के झटके ने कई लोगों को अधिकतम उपयोग के दृष्टिकोण पर पुनर्विचार करने के लिए प्रेरित किया है।
एल मघारी ने कहा, "यह बेहतर है कि कर्मचारियों को इस सामान का उपयोग करने के तरीके के बारे में सशक्त बनाया जाए और जब भी और जितनी भी जरूरत हो, उन्हें एआई का उपयोग करने दिया जाए।"
इस बीच, उच्च टोकन खपत के समर्थक मूनशॉट के किमी और झिपु के जीएलएम जैसे चीनी स्टार्टअप से ओपन-वेट मॉडल में नए गोला-बारूद ढूंढ रहे हैं, जो लागत के एक अंश पर शीर्ष अमेरिकी मॉडल की क्षमताओं से मेल खाते हैं। क्रिकोरियन ने स्वीकार किया कि "इस सिद्धांत की कुछ वैधता है कि यह टोकनमैक्सिंग को थोड़ा और आगे बढ़ा सकता है," लेकिन यह भी कहा कि व्यापक उद्योग की प्रवृत्ति अधिक अनुशासित उपयोग की ओर है।
उद्यम के लिए सबक
टोकनमैक्सिंग एपिसोड एआई परिदृश्य पर काम करने वाले व्यवसायों के लिए एक सतर्क कहानी पेश करता है। जबकि ओपनएआई और एंथ्रोपिक जैसे प्रमुख एआई मॉडल डेवलपर्स को खपत में वृद्धि से लाभ हुआ है, अनुभव ने कई संगठनों को अधिक मापा दृष्टिकोण अपनाने के लिए प्रेरित किया है - विशिष्ट उपयोग के मामलों पर ध्यान केंद्रित करना जहां एआई कच्चे उपयोग मेट्रिक्स को अधिकतम करने के बजाय मापने योग्य रिटर्न प्रदान करता है।
जैसा कि प्रारंभिक एआई प्रचार चक्र व्यावहारिक कार्यान्वयन का मार्ग प्रशस्त करता है, सफल होने वाली कंपनियां वे हो सकती हैं जो एआई को एक कुंद उपकरण के बजाय एक सटीक उपकरण के रूप में मानती हैं, सही मॉडल को सही कार्य से मिलाती हैं और बिल पर कड़ी नजर रखती हैं।
