Хуанг: инженер за $500К должен тратить $250К на ИИ-токены

Глава Nvidia Дженсен Хуанг на конференции GTC 2026 в Сан-Хосе заявил, что каждый инженер компании должен получать годовой бюджет на ИИ-токены, примерно равный половине базовой зарплаты. Позже, в эфире подкаста All-In, он уточнил: если инженер с зарплатой $500 000 тратит на токены меньше $250 000 в год, «это серьёзный повод для беспокойства». На вопрос, действительно ли Nvidia планирует потратить $2 млрд на токены для инженерной команды, Хуанг ответил коротко: «Мы стараемся».

Заявление прозвучало вместе с рекордными финансовыми показателями: выручка Nvidia за 2026 финансовый год составила $215,9 млрд (+65% год к году), а доход от дата-центров вырос на 75%.

Токены как часть компенсации

Предложение Хуанга устроено просто. Инженеры Nvidia получают базовую зарплату, «несколько сотен тысяч долларов в год». Сверх этого компания готова выделить каждому бюджет на ИИ-токены сопоставимого размера. Токены — единицы данных, которые потребляют языковые модели при обработке запросов. Это вычислительная валюта: чем больше токенов, тем больше задач можно переложить на ИИ-агентов.

«Я дам им, вероятно, половину [базовой зарплаты] сверху в виде токенов, чтобы они могли усилить себя в 10 раз. Разумеется, мы так и сделаем», — сказал Хуанг со сцены GTC.

Инженера, который не использует ИИ, Хуанг сравнил с проектировщиком чипов, который рисует чертежи карандашом на бумаге: «технически возможно, но абсолютно неоправданно».

«Токенмаксинг» — новый статусный маркер

Хуанг не единственный, кто связывает потребление токенов с продуктивностью. По данным The New York Times, сотрудники Meta и OpenAI уже соревнуются во внутренних рейтингах по объёму потраченных токенов. Менеджеры учитывают эти показатели при оценке эффективности. Явление получило название «токенмаксинг» (tokenmaxxing).

Один инженер OpenAI обработал 210 млрд токенов за неделю. По подсчётам NYT, это эквивалентно 33-кратному прочтению всей Википедии.

Рынок найма тоже подстраивается. Тибо Соттье, руководитель инженерной команды OpenAI Codex, написал в соцсетях, что кандидаты всё чаще спрашивают на собеседованиях не только о зарплате и акциях, но и о доступе к вычислительным мощностям. Токен-бюджет превращается в «четвёртый компонент» компенсации наряду с зарплатой, бонусом и equity.

$2 млрд и 42 000 сотрудников

В Nvidia работают 42 000 штатных сотрудников. Хуанг планирует дополнить их «сотнями тысяч цифровых работников» — автономных ИИ-агентов, способных выполнять многошаговые задачи без постоянного контроля человека. Если каждый инженер получит токен-бюджет в $150–250 тыс., совокупные расходы компании выйдут на уровень $2 млрд в год.

При текущих ценах OpenAI ($15 за миллион токенов на самой мощной модели) бюджет в $250 000 — это десятки миллиардов токенов ежегодно на одного человека. Хватит, чтобы запускать множество ИИ-агентов параллельно, круглосуточно.

Зачем это Nvidia

Энтузиазм Хуанга не бескорыстен. Чипы Nvidia — инфраструктура, на которой производятся токены. Каждый доллар, потраченный на токены в индустрии, это спрос на GPU. Компания прогнозирует, что заказы на чипы Blackwell и Vera Rubin достигнут $1 трлн к 2027 году.

Но дело не только в продажах железа. Хуанг продвигает модель, в которой ИИ-агенты становятся полноценной частью рабочего процесса. Больше агентов, больше спроса на софт, инфраструктуру и вычисления. «Количество агентов, использующих эти инструменты, растёт очень быстро», — отметил он.

Рынок между страхом и дефицитом

Заявления Хуанга прозвучали в разгар тревоги о влиянии ИИ на рабочие места. Goldman Sachs оценивает, что ИИ способен автоматизировать задачи, занимающие 25% всех рабочих часов в США, и обеспечить 15%-й рост производительности. При этом 6–7% рабочих мест могут быть вытеснены.

Говард Маркс, основатель Oaktree Capital Management, предупредил инвесторов о «невероятном скачке в возможностях ИИ», который позволяет системам «действовать автономно». По его оценке, именно эта граница отделяет рынок в $50 млрд от рынка в несколько триллионов.

Одновременно рынок труда переживает «парадокс талантов»: 98% руководителей высшего звена ожидают сокращений из-за ИИ в ближайшие два года, но 54% из них называют дефицит кадров главной проблемой (данные Mercer Asia). Начальные позиции в зоне наибольшего риска, потому что ИИ устраняет именно те задачи, на которых традиционно учились новые сотрудники.

Что из этого следует

Хуанг делает ставку на то, что в ближайшие годы главным конкурентным преимуществом станет не количество людей в штате, а объём вычислений, которые каждый из них может использовать. Кто экономит на токен-бюджетах, по его логике, тот не экономит, а отстаёт.

Остаётся вопрос, насколько эта модель масштабируема за пределами Nvidia и узкого круга гигантов Кремниевой долины. Для большинства компаний $250 000 на токены для одного инженера — фантастика. Но сам тренд, токены как производственный ресурс, а не статья расходов на эксперименты, уже сформировался.

По состоянию на 23 марта 2026 года. Источники: CNBC, Business Insider, Fortune, Times of India, All-In Podcast, The New York Times.