Uberは2026年のAI予算をわずか4か月で使い果たし、投資収益率に懸念が生じています。同社は2025年12月に約5,000人のエンジニア向けにAnthropicのClaude Codeを導入しましたが、2026年4月までにAIツールに割り当てられた資金は枯渇しました。エンジニアの95％が毎月AIツールを使用し、コードコミットの70％がAI駆動であるにもかかわらず、Uberの経営陣は具体的な利益について確信を持てていません。 UberのCOOであるアンドリュー・マクドナルド氏は、AIの使用と生産性向上を結びつけることの難しさを指摘し、AI駆動の機能は急増したものの、消費者向け機能への影響は不明確だと述べました。エンジニア1人あたりの月間APIコストは500ドルから2,000ドルで、2025年のUberの研究開発費34億ドルに寄与しています。AI支出の内部レビューが開始されており、AI投資をさらに拡大すべきか、スタッフの見直しを行うべきかが検討されています。 この状況は、AI予算における変動するトークン価格が企業にとっての課題であり、AI関連の計算能力需要に影響を与えていることを浮き彫りにしています。AkashやRenderのような分散型コンピュートネットワークは、Uberのような企業が予算制約に直面しつつもAI需要が増大する中で、集中型AIインフラのコスト効率の良い代替手段として位置づけられています。