Associated Press'in bir raporuna göre, yapay zeka teknolojisine yönelik kurumsal "tokenmaxxing" modası sınırlarına ulaşıyor; çünkü Associated Press tarafından hazırlanan bir rapora göre, her şeye yapay zeka saçan işyerleri üretkenlikte benzer bir artış olmadan maliyetlerin arttığını görüyor.
2026 baharında, OpenAI'nin ChatGPT'si ve Anthropic'in Claude'u gibi ürünlerden mümkün olduğu kadar çok yapay zeka tarafından üretilen çalışmanın sıkıştırılmasıyla ilgili teknoloji endüstrisinin körüklediği abartılı bir heyecan olarak başlayan şey, yaz aylarında bir tepkiye dönüştü. Yöneticiler, analistler ve geliştiriciler artık AI token tüketimini en üst düzeye çıkarmanın sağlam bir strateji olup olmadığını açıkça sorguluyor. Yapay zeka iş ortamının sürekli kapsamı için en son yapay zeka sektörü raporlarımızı ziyaret edin.
Bir Modanın Yükselişi ve Düşüşü
"Tokenmaxxing", bir yapay zeka sisteminin okuduğu veya yazdığı küçük metin parçalarına karşılık gelen, üretken yapay zekanın yapı taşları olan tokenlerin kullanımını en üst düzeye çıkarmak anlamına gelir. Her bir jeton, bir kelimenin kabaca dörtte üçünü temsil ediyor ve AI sağlayıcıları genellikle kullanım sınırları uyguluyor ve daha pahalı abonelikler daha yüksek sınırlar sunuyor.
Bu trend, teknolojinin en önde gelen liderlerinden bazıları tarafından aktif olarak desteklendi. OpenAI CEO'su Sam Altman, Mayıs 2026'da "tokenmaxxing girişimlerinin hem şirket içinde nasıl çalıştıkları hem de geliştirebilecekleri ürünler açısından neler olacağını görmekten heyecan duyduğunu" söyledi. Nvidia CEO'su Jensen Huang, "500 bin dolarlık mühendisiniz 250 bin dolarlık token yakmıyorsa bir şeyler ters gidiyor demektir" dedi. Facebook'un ana şirketi Meta, yüksek token kullanımını ödüllendiren dahili bir yarışma düzenledi.
Ancak maliyetler biriktikçe coşku azaldı. Moody's Ratings Yapay Zeka analitiği başkanı ve daha disiplinli bir yaklaşım öneren yeni bir raporun yazarı Vincent Gusdorf, "Faturalar birikmeye başladıkça, insanlar bu yeni araçların oldukça pahalı olduğunu ve bunları akıllıca kullanmanız gerektiğini fark etti" dedi.
Gusdorf, "Yapay zeka ile ihtiyacınız olmayan bir şeyi yaratmak çok kolay" diye ekledi.
Yöneticilerin Tepkisi
Tepkiye teknoloji sektörünün en etkili seslerinden bazıları öncülük etti. Microsoft CEO'su Satya Nadella, tokenmaxxing'in bağımlılık yaratabileceğini kabul etti ancak müşterilerin yapay zeka için fiilen iki kez ödeme yaptıkları konusunda uyardı; ilki token harcamaları, ikincisi ise özel verilerini yapay zeka sağlayıcılarına beslemek. Nadella'nın yorumları, Microsoft'un kendi yapay zeka stratejisini desteklerken bile önde gelen yapay zeka şirketlerinin veri koruma güvenceleri hakkında şüphe uyandırması açısından alışılmadık bir durumdu.
Palantir CEO'su Alex Karp daha da ileri giderek CNBC'ye bir şeylerin "tamamen ters gittiğini" söyledi. Hiçbir değer yaratmayan tokenlar için muazzam meblağlar ödeme konusunda Amerikan işletmelerinin "öfkeli" sesini özel olarak kanalize ettiğini söyledi.
Karp, "Bu ülkedeki şirketler arasındaki temel görüş şu: 'Ben tokenlarla vakit geçireceğim ve zamanımı boşa harcayacağım. Hiçbir değerim olmayacak ve onlar da benim IP'mi alacaklar'" dedi.
Mozilla'nın baş teknoloji sorumlusu Raffi Krikorian, tokenmaxxing'i programcı verimliliğini kod satırlarıyla ölçmeye yönelik itibarsız uygulamayla karşılaştırdı. "Tokenmaxxing'in tamamen aynı kalıptan geçtiğini düşünüyorum" dedi. "Sanırım bu, bir yıl sonra hepimizin dönüp bakıp güleceği ilginç bir olay olacak."
Büyük Ölçekte Maliyet Sorunu
Finansal etki kurumsal ölçekte daha da belirginleşiyor. Bain & Company yönetim danışmanı Jue Wang, firmasının danışmanlık yaptığı büyük işletmelerin çoğunun yapay zeka yatırımlarının getirilerini daha yakından incelediğini söyledi.
Wang, "Onların token maliyeti neredeyse her ay iki katına çıkıyor" dedi. "Geliştirici başına ayda 200 ABD doları diyelim. Bunu 20.000 geliştiriciyle çarpın; bu şirketlerde genellikle uğraştığımız şey budur ve bu sizi hızlı bir şekilde herhangi bir genel müdürün planlamadığı bir satır öğesi olmayan bir sayıya ulaştırır."
Wang yaygın bir yanlış kullanım modeline dikkat çekti: gerektirmeyen görevler için varsayılan olarak en güçlü ve en pahalı yapay zeka modellerine geçmek. Anthropic'in yazılım mühendisliğine veya derin araştırmaya uygun, en yetenekli modellerinden biri hakkında "Her şeyin Claude Opus 4.6'ya ihtiyacı yok" dedi. "Fakat yine de pek çok şirketin, pek çok kullanıcının, e-posta oluşturmak da dahil olmak üzere her şey için Opus'u varsayılan olarak kullandığını görüyorsunuz."
Model Yönlendirmenin ve Açık Ağırlıkların Yükselişi
Maliyet baskısı, daha basit sorguları otomatik olarak daha ucuz, daha verimli yapay zeka sistemlerine gönderen ve aynı zamanda karmaşık görevler için güçlü modeller ayıran yapay zeka "model yönlendirme" araçlarına olan talebi artırdı. Together AI adlı startup'ta geliştirici deneyimine liderlik eden yazılım geliştiricisi Hassan El Mghari, önde gelen ABD şirketlerinin AI ürünlerine aboneliklere harcanan "gülünç miktardaki para" nedeniyle şirketlerin etiket şokunun, birçok kişinin maksimum kullanım yaklaşımını yeniden düşünmesine yol açtığını söyledi.
El Mghari, "Çalışanları bu şeyleri nasıl kullanacakları konusunda güçlendirmek ve AI'yı ihtiyaç duydukları zaman ve ne kadar kullanmalarına izin vermek daha iyi" dedi.
Bu arada, yüksek token tüketiminin savunucuları, Moonshot'ın Kimi ve Zhipu'nun GLM'si gibi Çinli girişimlerin açık ağırlıklı modellerinde, maliyetinin çok altında bir fiyata en iyi ABD modellerinin yetenekleriyle neredeyse eşleşen yeni mühimmat buluyor. Krikorian, "bunun tokenmaxxing'i biraz daha ileriye taşıyabileceği yönündeki teorinin bir geçerliliği" olduğunu kabul etti ancak daha geniş endüstri eğiliminin daha disiplinli kullanıma doğru olduğunu savundu.
İşletme için Dersler
Tokenmaxxing bölümü, yapay zeka ortamında gezinen işletmeler için uyarıcı bir hikaye sunuyor. OpenAI ve Anthropic gibi önde gelen yapay zeka modeli geliştiricileri tüketimdeki artıştan yararlanırken, bu deneyim birçok kuruluşu daha ölçülü yaklaşımlar benimsemeye sevk etti; yapay zekanın ham kullanım metriklerini en üst düzeye çıkarmak yerine ölçülebilir getiriler sağladığı belirli kullanım durumlarına odaklandı.
Başlangıçtaki yapay zeka heyecanı yerini pragmatik uygulamaya bırakırken, başarılı olan şirketler yapay zekayı kör bir araç yerine hassas bir araç olarak ele alan, doğru modeli doğru görevle eşleştiren ve faturayı yakından takip eden şirketler olabilir.
