Компания случайно потратила $500 млн на Claude из-за отсутствия лимитов

Компания случайно потратила $500 млн на Claude из-за отсутствия лимитов

Компания случайно потратила $500 млн на Claude из-за отсутствия лимитов

Корпоративная любовь к ИИ начинает встречаться с неприятной реальностью: нейросети стоят денег. Иногда очень больших денег. По данным Axios, одна неназванная компания потратила около $500 млн на кредиты Claude после того, как просто не выставила нормальные лимиты для сотрудников. В итоге ИИ-бюджет улетел в трубу со скоростью хорошего дата-центра под полной нагрузкой.

История выглядит особенно болезненно на фоне обещаний, что ИИ должен снижать расходы бизнеса. На практике всё чаще получается иначе: сотрудники активно используют модели, токены улетают тысячами и миллионами, счета растут, а прирост продуктивности не всегда очевиден.

В отрасли уже появился термин tokenmaxxing — привычка выжигать ИИ-кредиты как можно быстрее. Теперь компании начинают отходить от этого подхода и внимательнее смотреть, где нейросети действительно помогают, а где просто красиво увеличивают расходы.

Скепсиса становится больше. Руководители Costco, Delta Airlines и IBM уже публично говорили о сомнениях в эффективности ИИ и о том, что не спешат заменять людей алгоритмами.

Недавно к этому хору добавился и новый операционный директор Uber Эндрю Макдональд: он заявил, что расходы на ИИ и потребление токенов не дают того роста производительности, на который рассчитывали. После этого появились сообщения, что инженеры Uber уже исчерпали ИИ-бюджет на 2026 год.

Даже Microsoft, которая сама активно делает ставку на искусственный интеллект, начала притормаживать. По данным СМИ, компания стала отменять подписки на Claude и отговаривать сотрудников от слишком активного использования сервиса, хотя ещё недавно подталкивала команды к вайбкодингу.

Поставщики ИИ тоже закручивают гайки. Google, Anthropic и другие компании переходят к более жёстким лимитам и оплате по фактическому использованию. Пользователям это, ожидаемо, не очень нравится: когда магия превращается в счёт за токены, восторг быстро становится более сдержанным.

Шифрование не делает VPN невидимым: как сети распознают защищённый трафик

Пользователь Хабра под ником mr_tom объяснил, почему зашифрованное VPN-соединение всё равно можно обнаружить и заблокировать. Содержимое туннеля остаётся недоступным наблюдателю, но само соединение продолжает оставлять вполне заметные следы. Система фильтрации может видеть IP-адрес сервера, порт, транспорт, особенности начала обмена, размеры пакетов, интервалы между ними и поведение потока во времени.

Прочитать переписку она не способна, зато определить, на что похож трафик, — вполне. Шифрование надевает на данные броню, но не выдаёт им плащ-невидимку.

Для простейшей блокировки DPI вообще не требуется: достаточно ограничить известный IP-адрес, подсеть, порт или транспорт. Более сложные системы анализируют сочетание признаков и формируют отпечаток — профиль характерных свойств соединения.

 

Дополнительным инструментом становится active probing. Если конечная точка кажется подозрительной, система сама подключается к серверу и изучает его ответ. Поэтому значение имеет не только поведение трафика пользователя, но и реакция серверной стороны на посторонние запросы.

Автор отдельно разбирает популярную связку VLESS, XHTTP и REALITY. Называть её тремя VPN-протоколами некорректно: компоненты работают на разных уровнях. VLESS задаёт логику взаимодействия клиента и сервера, XHTTP отвечает за транспорт, а REALITY — за защиту транспортного соединения и внешний TLS-профиль.

Использование порта 443 тоже не превращает любой VPN в обычный HTTPS. Классификатор может учитывать рукопожатие и последующее поведение потока, а не только номер порта.

Главный вывод: неблокируемого VPN как универсальной инженерной категории не существует. Даже замаскированное соединение можно ограничить по IP, новым сигнатурам или результатам активной проверки. Поэтому безопасность шифрования и устойчивость к распознаванию — две разные характеристики.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru