数カ月で2026年のAI予算を使い果たした後、ウーバーは現在、フロンティアAIツールの利用拡大が、プロンプトキャッシュやモデル変更、より厳密な利用追跡を通じてトークン当たりコストを引き下げていると述べている。
ウーバーは、年初数カ月のうちに2026年の人工知能予算を全額使い切ったことを受け、「tokenmaxxing」から離れつつあり、現在ではフロンティアAIツールの利用拡大が、単に支出を膨らませるのではなく単位当たりコストを引き下げ得ると主張している。最高技術責任者（CTO）のPraveen Neppalli Naga氏は、ウーバーが従業員に対し、特にアンソロピックのClaude Codeを中心にAIコーディングツールの積極利用を促し、さらには利用量に基づいてソフトウエアエンジニアを順位付けする社内ランキングまで作成していたが、コストの増加があまりに急だったため、その後この戦略を見直したと述べた。水曜日には、プロンプトキャッシュの改善、既定モデル設定の調整、新規モデルの効率評価、そしてエンジニアがAI利用量と時間当たりコストを把握できるようにしたことで、フロンティアAIツールを使う従業員数を4倍に増やしながら、トークン当たりコストを引き下げたと述べた。 こうした転換は、企業が巨額のAI投資のリターンを示すよう求められる圧力が強まる中で起きている。ウーバーの社長兼最高執行責任者（COO）のAndrew Macdonald氏は5月、AIの利用と、有用な消費者向け機能の提供量が実質的に増えることとの間に、依然として直接的な関係を見いだすのは難しいと述べた。一方、ドイツ銀行リサーチ・インスティテュートでマクロ・テーマ別リサーチのグローバル責任者を務めるJim Reid氏は先月、AIによる幅広い生産性向上が実現するまでには、なお数年かかる可能性があると警告した。ウーバーのトークンコスト低下は、ジェボンズのパラドックスに直面する可能性もある。2023年以降、1トークン当たりの価格は90%超下落したが、大規模言語モデルへの支出は昨年後半以降で2倍になっており、ベイン・アンド・カンパニーによれば、企業がAI機能を強化する中で、トークンコストは2024年12月から2025年にかけて半減した一方、消費トークン数は450%急増した。