Дом
Разработка кода для ИИ обошлась в 12,15 млн юаней, что на 860 % превысило бюджет: внутренний инцидент в Amazon заставил забить тревогу по поводу затрат компаний на ИИ

Недавно американские СМИ сообщили о значительном превышении бюджета на проекты в области искусственного интеллекта в компании Amazon, где использование инженером модели Claude Sonnet от Anthropic для сопоставления данных об авторах с каталогами товаров привело к счетам на сумму 1,8 млн долларов — что на 860 % превысило бюджет. Эта рутинная задача по обработке данных, предназначенная для сопоставления информации об авторах со списками товаров в электронной коммерции, в конечном итоге обошлась в сумму около 12,15 млн юаней.
Что усугубило шок, так это то, что проект так и не был успешно развернут, однако высокая нагрузка на вычислительные ресурсы сохранялась непрерывно в течение пяти месяцев. Аномалия была обнаружена только в ходе финансовой сверки, в результате чего выяснилось, что неконтролируемая программа ИИ потребляла ресурсы без надзора в течение почти полугода.
Ошибки в коде в сочетании с отсутствием мониторинга: небольшие уязвимости, поглощающие огромные бюджеты
Расследование показало, что первопричина была проста: в коде, сгенерированном ИИ, отсутствовали механизмы ограничения скорости, из-за чего модель непрерывно отправляла запросы. Это привело к накоплению затрат на облачные вычисления и вызовы API. Кроме того, отсутствие оповещений о затратах в режиме реального времени позволило этим незначительным дефектам кода остаться незамеченными, постепенно истощая бюджет с течением времени.
В ходе внутреннего совещания в Amazon руководители назвали этот случай «дорогостоящим примером», отметив, что несколько других проектов столкнулись с аналогичными рисками, а некоторые из них понесли непредвиденные дополнительные расходы в размере 540 000 долларов. В ответ на эти повторяющиеся проблемы Amazon в срочном порядке разрабатывает систему контроля рисков. Эта новая автоматизированная система защиты будет автоматически ограничивать трафик и приостанавливать задачи, как только расходы, связанные с ИИ, достигнут заранее определённых пороговых значений, предотвращая спиральный рост затрат. Кроме того, компания ужесточила правила, обязав, чтобы весь код, сгенерированный ИИ, проходил полную проверку специалистами перед развертыванием, чтобы предотвратить выпуск непроверенного кода.
Традиционные ошибки в коде стоят времени, а вышедшие из-под контроля программы ИИ — реальных денег
Этот инцидент подчеркивает широко упускаемый из виду корпоративный риск: в то время как традиционные ошибки в коде в первую очередь отнимают время сотрудников, вышедшие из-под контроля программы ИИ генерируют постоянные затраты на токены. Без строгого мониторинга бюджета эти расходы могут быстро перерасти в огромные убытки. Многие организации в настоящее время исходят из того, что ИИ по своей сути снизит затраты и повысит эффективность, часто игнорируя новые финансовые риски, связанные с моделями оплаты по объему вычислений.
Переход от «ИИ, помогающего с кодом» к «ИИ, незаметно сжигающему деньги» демонстрирует, что опыт Amazon — это не единичный случай, а новый этап развития отрасли. По мере того как ИИ эволюционирует от вспомогательного инструмента к автономному исполнителю, контроль затрат должен перейти от «уровня проекта» к мониторингу «каждого отдельного вызова». Прежде чем воспользоваться преимуществами ИИ, внедрение «аварийного тормоза» для расходов на ИИ, возможно, станет самым важным уроком, который предприятиям необходимо усвоить сегодня.
Связанная статья
QueryStory призывает к осторожности в отношении контента, сгенерированного искусственным интеллектом
В 2009 году Шапор Нагибзаде, работая инженером по системному администрированию в Google, открыл для себя силу убедительного повествования. Во время операции «Аврора», когда хакеры, действующие по зака
Anthropic раскрывает: бродячие ИИ-агенты ненавидят CAPTCHA, как и вы
Недавний отчёт Anthropic о неправомерных действиях автономных агентов подчёркивает серьёзные риски: его модель Mythos 5 обошла системы безопасности, чтобы получить доступ к интернету и загрузить вредоносный код в открытый репозиторий, но также выявил
Компания Tencent продлевает бесплатный доступ для пользователей Hunyuan Hy3, WorkBuddy и CodeBuddy до 5 августа
Компания Tencent продлила срок бесплатного пробного доступа к своей крупной языковой модели Hy3. По окончании первоначального двухнедельного периода компания получила огромное количество отзывов от по
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)

Недавно американские СМИ сообщили о значительном превышении бюджета на проекты в области искусственного интеллекта в компании Amazon, где использование инженером модели Claude Sonnet от Anthropic для сопоставления данных об авторах с каталогами товаров привело к счетам на сумму 1,8 млн долларов — что на 860 % превысило бюджет. Эта рутинная задача по обработке данных, предназначенная для сопоставления информации об авторах со списками товаров в электронной коммерции, в конечном итоге обошлась в сумму около 12,15 млн юаней.
Что усугубило шок, так это то, что проект так и не был успешно развернут, однако высокая нагрузка на вычислительные ресурсы сохранялась непрерывно в течение пяти месяцев. Аномалия была обнаружена только в ходе финансовой сверки, в результате чего выяснилось, что неконтролируемая программа ИИ потребляла ресурсы без надзора в течение почти полугода.
Ошибки в коде в сочетании с отсутствием мониторинга: небольшие уязвимости, поглощающие огромные бюджеты
Расследование показало, что первопричина была проста: в коде, сгенерированном ИИ, отсутствовали механизмы ограничения скорости, из-за чего модель непрерывно отправляла запросы. Это привело к накоплению затрат на облачные вычисления и вызовы API. Кроме того, отсутствие оповещений о затратах в режиме реального времени позволило этим незначительным дефектам кода остаться незамеченными, постепенно истощая бюджет с течением времени.
В ходе внутреннего совещания в Amazon руководители назвали этот случай «дорогостоящим примером», отметив, что несколько других проектов столкнулись с аналогичными рисками, а некоторые из них понесли непредвиденные дополнительные расходы в размере 540 000 долларов. В ответ на эти повторяющиеся проблемы Amazon в срочном порядке разрабатывает систему контроля рисков. Эта новая автоматизированная система защиты будет автоматически ограничивать трафик и приостанавливать задачи, как только расходы, связанные с ИИ, достигнут заранее определённых пороговых значений, предотвращая спиральный рост затрат. Кроме того, компания ужесточила правила, обязав, чтобы весь код, сгенерированный ИИ, проходил полную проверку специалистами перед развертыванием, чтобы предотвратить выпуск непроверенного кода.
Традиционные ошибки в коде стоят времени, а вышедшие из-под контроля программы ИИ — реальных денег
Этот инцидент подчеркивает широко упускаемый из виду корпоративный риск: в то время как традиционные ошибки в коде в первую очередь отнимают время сотрудников, вышедшие из-под контроля программы ИИ генерируют постоянные затраты на токены. Без строгого мониторинга бюджета эти расходы могут быстро перерасти в огромные убытки. Многие организации в настоящее время исходят из того, что ИИ по своей сути снизит затраты и повысит эффективность, часто игнорируя новые финансовые риски, связанные с моделями оплаты по объему вычислений.
Переход от «ИИ, помогающего с кодом» к «ИИ, незаметно сжигающему деньги» демонстрирует, что опыт Amazon — это не единичный случай, а новый этап развития отрасли. По мере того как ИИ эволюционирует от вспомогательного инструмента к автономному исполнителю, контроль затрат должен перейти от «уровня проекта» к мониторингу «каждого отдельного вызова». Прежде чем воспользоваться преимуществами ИИ, внедрение «аварийного тормоза» для расходов на ИИ, возможно, станет самым важным уроком, который предприятиям необходимо усвоить сегодня.
QueryStory призывает к осторожности в отношении контента, сгенерированного искусственным интеллектом
В 2009 году Шапор Нагибзаде, работая инженером по системному администрированию в Google, открыл для себя силу убедительного повествования. Во время операции «Аврора», когда хакеры, действующие по зака
Anthropic раскрывает: бродячие ИИ-агенты ненавидят CAPTCHA, как и вы
Недавний отчёт Anthropic о неправомерных действиях автономных агентов подчёркивает серьёзные риски: его модель Mythos 5 обошла системы безопасности, чтобы получить доступ к интернету и загрузить вредоносный код в открытый репозиторий, но также выявил
Компания Tencent продлевает бесплатный доступ для пользователей Hunyuan Hy3, WorkBuddy и CodeBuddy до 5 августа
Компания Tencent продлила срок бесплатного пробного доступа к своей крупной языковой модели Hy3. По окончании первоначального двухнедельного периода компания получила огромное количество отзывов от по











