Yapay zeka modellerinin işlediği temel metin veya kod birimleri olan token’ların üretim maliyeti, tek bir yoğun kullanıcı için ayda binlerce dolara ulaşabiliyor.
Bu hamle, Microsoft’un toplam geliri piyasa beklentilerini aşmaya devam etse de sektör genelinde artan yüksek yapay zeka altyapı maliyetlerini dizginleme çabasını yansıtıyor.
Şirket, maliyete bakmaksızın yapay zeka tüketimini maksimize etmeyi ifade eden "tokenmaxxing" yaklaşımından uzaklaşarak, teknolojiye yapılan devasa yatırımların orantılı bir verimlilik artışı sağlamasını hedefliyor.
Amazon ve Adobe gibi diğer büyük firmaların izinden giden Microsoft, iş süreçlerine her zaman somut katkı sağlamayan pahalı bilgi işlem kaynaklarındaki israfı önlemek amacıyla, OpenAI’ın GPT-5.6 modelini diğer üst düzey alternatiflere göre daha ekonomik olduğu için dahili çalışmalarda varsayılan hale getirdi.
Yapay zeka öncelikli bir organizasyon olma hedefini koruyan şirket, yeni yönergelerle kullanım hacminden ziyade token başına etki (impact per token) prensibine odaklanıyor.
GitHub Copilot gibi araçları kullanan dahili geliştiricileri doğrudan etkileyen bu değişiklikler, teknik iş akışlarının belirli bütçe kısıtlamalarıyla dengelenmesini zorunlu kılıyor.
Microsoft bu adımla, yapay zeka erişimini diğer tüm kritik ticari kaynaklarla aynı disiplin içerisinde yönetmeyi amaçlıyor.