Искусственный интеллект · Статья
Accenture ограничила расходы сотрудников на Claude AI суммой в $29 в месяц после счетов на $1000
Опубликовано:

Коротко
Accenture теперь финансирует только $29 в месяц на каждого сотрудника для Claude от Anthropic, что намного ниже предыдущей системы, когда некоторые сотрудники получали счета на $500–$1000 в месяц. Сотрудники, превышающие лимит, должны найти конкретный проект или команду для покрытия остатка, а премиум-уровень предлагает $250 использования в неделю. Изменение вступило в силу 1 октября 2026 года и было впервые сообщено 404 Media.
Эта версия — машинный перевод оригинала (English). Читать оригинал
Accenture, глобальная консалтинговая и технологическая компания, резко сократила объем средств, которые она будет автоматически платить за использование каждым сотрудником Claude AI от Anthropic. Начиная с 1 октября 2026 года, компания централизованно финансирует только $29 в месяц на каждого сотрудника, согласно внутреннему уведомлению, впервые сообщенному 404 Media.
Что изменилось 1 октября
До этого изменения Accenture фактически позволяла многим сотрудникам использовать Claude Enterprise без установленного личного потолка расходов, согласно 404 Media. Издание сообщило, что некоторые сотрудники, особенно те, кто использовал Claude Code для клиентских инженерных работ, постоянно получали счета на сумму $500–$1000 в месяц компании.
В соответствии с новой политикой, описанной во внутреннем меморандуме под названием «Claude Enterprise Users: Important Updates to Licensing and Usage Costs», сумма в $29 является распределением финансирования, а не жестким ограничением использования, согласно 404 Media и aiweekly.co. Сотрудники, превышающие эту сумму, должны привязать свое использование к Work Breakdown Structure (WBS) — фактически получить конкретный проект или бюджет команды для покрытия дополнительных расходов.
По крайней мере, доступ одного сотрудника был полностью отозван после превышения лимитов без одобренного источника финансирования, согласно 404 Media, ссылаясь на внутренние сообщения.
Премиум-опция
Accenture также предлагает премиум-уровень Claude с $250 использования токенов в неделю — значительно выше базового допуска в $29 — однако несколько изданий, включая 404 Media и superpowerdaily.com, сообщили, что многие сотрудники еще не зарегистрированы в нем и спешат обновиться, при этом некоторые находят возможность обновления заблокированной на внутренней странице поддержки. 404 Media сообщила, что один рабочий, написавший во внутреннем канале, сказал, что его собственное использование уже превышало $500 в месяц и спросил, как ускорить обновление с учетом влияния стоимости на их проект.
| Уровень | Месячный/еженедельный допуск | Кто покрывает перерасход |
|---|---|---|
| Standard (централизованно финансируется) | $29 в месяц на каждого сотрудника | Проект или команда сотрудника через код WBS |
| Premium | $250 в неделю использования токенов | Не указано в отчетах; требует отдельной регистрации |
Почему Accenture сделала эти изменения
Представитель Accenture рассказал 404 Media и aiweekly.co, что компания продолжает инвестировать в ИИ и что ее подход состоит в том, чтобы подобрать правильный инструмент для правильной работы, как указано ниже. Отдельно, внутреннее меморандум, сообщенное 404 Media, указало, что доступ к Claude Enterprise продолжит быть доступным на основе роли и деловой необходимости, при условии периодического анализа использования и приоритетов.
Provide the right tool for the right work.
Mediapost представила этот шаг как часть более широкой тенденции: компании спешили предоставить сотрудникам широкий доступ к инструментам генеративного ИИ, а затем обнаружили, что интенсивные пользователи — особенно те, кто использует агентов кодирования ИИ, обрабатывающих большие объемы текста или «токенов» — могут генерировать счета на основе потребления, которые быстро растут. Anthropic, как и другие крупные провайдеры моделей ИИ, взимает плату с корпоративных клиентов за каждый обработанный токен, поэтому затраты растут с тем, сколько текста инструмент читает и пишет, а не просто сколько людей имеют лицензию.
Ирония, которую уже обсуждают консультанты
404 Media отметила очевидное противоречие в позиции Accenture: фирма консультирует корпоративных клиентов о том, сколько инвестировать в развертывание ИИ, а теперь ужесточает бюджет на использование ИИ собственными сотрудниками. Accenture сообщает, что одновременно продолжает инвестировать в возможности ИИ по всей компании, согласно заявлению представителя, переданному 404 Media и aiweekly.co.
Японское технологическое издание GIGAZINE, освещающее это же меморандум, поместило шаг Accenture в более широкую тенденцию, которую оно описало как уход компаний от неограниченной «максимизации токенов», также ссылаясь на подобные внутренние ограничения, сообщенные в других крупных работодателях. Освещение GIGAZINE подчеркнуло разочарование сотрудников по поводу внезапных требований к обновлению так же, как и саму логику контроля затрат.
Что это означает для других работодателей
Этот случай иллюстрирует проблему управления, с которой теперь сталкиваются многие крупные организации, которые широко приняли инструменты кодирования и написания генеративного ИИ: без ограничений бюджета на одного сотрудника или мониторинга использования, потребительское ценообразование ИИ может привести к непредсказуемым счетам. Модель Accenture на основе WBS — финансирование плоского базового уровня централизованно и маршрутизация более интенсивного использования на бюджеты отдельных проектов — это один из способов, которыми фирмы пытаются сделать затраты на ИИ видимыми и атрибутивными, а не поглощать их в качестве накладных расходов.
Вопросы
- Сколько теперь Accenture платит за доступ каждого сотрудника к Claude?
- Accenture централизованно финансирует $29 в месяц на каждого сотрудника для стандартного доступа к Claude Enterprise, действует с 1 октября 2026 года, согласно 404 Media.
- Что происходит, если сотруднику нужно больше, чем $29 использования Claude?
- Он должен привязать дополнительное использование к Work Breakdown Structure (WBS), что означает, что конкретный проект или бюджет команды должны покрыть перерасход, согласно 404 Media и aiweekly.co.
- Сколько потратили некоторые сотрудники Accenture до введения ограничения?
- Некоторый персонал, особенно те, кто использовал Claude Code для клиентских инженерных работ, выставляли счета на сумму $500–$1000 в месяц, согласно 404 Media и Mediapost.
- Доступна ли персоналу Accenture опция для более высоких расходов?
- Да, премиум-план предлагает $250 использования токенов в неделю, хотя отчеты 404 Media и superpowerdaily.com говорят, что многие сотрудники еще не зарегистрированы и ищут обновления.
- Почему Accenture ввела этот лимит?
- Представитель Accenture сказал, что компания продолжает инвестировать в ИИ и стремится подобрать инструменты к задачам, согласно заявлениям, данным 404 Media и aiweekly.co. Отдельно, внутреннее меморандум компании сказало, что доступ к Claude Enterprise останется доступным на основе роли и деловой необходимости.
Как об этом рассказывает мир
- ЯпонскийGIGAZINE освещает то же внутреннее меморандум, но рассматривает его как часть более широкого корпоративного отхода от неограниченной «максимизации токенов» ИИ, помещая Accenture наряду с другими крупными работодателями, предположительно ужесточающими бюджеты инструментов ИИ, и подчеркивая разочарование сотрудников по поводу внезапных требований к обновлению.
Источники
- 404 Media — Accenture Tells Employees They Can Now Spend Only $29 on Claude Per Month
- Mediapost — Accenture Limits Claude Spending By Its Staff
- Superpower Daily — Accenture limits central Claude funding to $29 a month, shifting excess costs to teams
- aiweekly.co — Accenture caps monthly Claude budget at $29 per employee
- GIGAZINE — Accenture tells its employees that 'Claude can only be used up to $29 per month'
Этот материал подготовлен с помощью искусственного интеллекта и перед публикацией прошёл автоматическую проверку источников. Если вы заметили ошибку, запросите исправление. Запросить исправление или ответ · Как мы работаем
Похожие материалы
Искусственный интеллектСтатья
Как нейронные сети и глубокое обучение позволяют системам ИИ учиться и принимать решения
Нейронные сети учатся, многократно корректируя внутренние числовые значения, называемые весами, используя метод обучения, называемый обратным распространением ошибки, который исправляет ошибки, найденные при сравнении предсказаний с известными ответами. Глубокое обучение складывает много слоёв этих сетей, поэтому современные системы ИИ могут распознавать закономерности и создавать выходные данные без получения явных, написанных вручную правил для каждой ситуации.

Искусственный интеллектСтатья
Как на самом деле работают большие языковые модели и что они делают и не делают
Большая языковая модель — это нейронная сеть, обученная предсказывать следующий элемент текста, называемый токеном, на основе всего, что ему предшествует. Она генерирует длинные ответы, повторяя этот единственный шаг предсказания тысячи раз, а не путём поиска фактов или настоящего «знания» вещей так, как это делают люди.
Искусственный интеллектСтатья
Как обучаются, оптимизируются и развёртываются модели машинного обучения
Модели машинного обучения создаются в три широких этапа: обучение на размеченных данных с использованием алгоритмов типа градиентного спуска, оптимизация путём настройки гиперпараметров и валидация на отложенном тестовом наборе, а также развёртывание в производство в виде API, пакетного задания или встроенного сервиса на граничном устройстве. После каждого этапа идёт непрерывный мониторинг, который может запустить переобучение при смещении производительности.
Искусственный интеллектСтатья
Как работают системы распознавания речи и голосовой ввод текста на основе ИИ
Современные системы преобразования речи в текст превращают звуковые волны в спектрограмму, а затем подают это изображение через нейронную сеть, которая предсказывает текст по одному токену за раз. Один и тот же основной метод — разработанный системами, такими как распознаватель на устройстве от Google и Whisper от OpenAI — теперь работает на клавиатурах телефонов, умных динамиках и инструментах доступности, хотя исследователи также задокументировали случаи, когда эти модели придумывают слова, которые никогда не произносились.