本文來(lái)自微信公眾號(hào)： 新浪科技 ，作者：鄭峻，原文標(biāo)題：《一個(gè)月燒掉5億美元Token！多家美國(guó)科技巨頭緊急叫停，硅谷開(kāi)始重新招人》，題圖來(lái)自：AI生成
AI時(shí)代什么最貴？在經(jīng)歷了此前哄搶顯卡和爭(zhēng)奪人才的熱潮之后，現(xiàn)在看來(lái)是算力，是Token成本。不僅普通企業(yè)只能省吃儉用，連科技巨頭都沒(méi)有余糧了?！癟okenmaxxing”迅速變成了一個(gè)笑話。
云服務(wù)公司Box CEO亞倫·萊維（Aaron Levie）表示，他近期參加了一場(chǎng)有眾多頂級(jí)企業(yè)高管的晚宴，發(fā)現(xiàn)商界領(lǐng)袖們討論最多的話題，不是宏觀經(jīng)濟(jì)議題，而是他們企業(yè)的Token成本。
萊維所說(shuō)的并不令人意外。Uber的CTO普拉文·內(nèi)帕利·納加（Praveen Neppalli Naga）上個(gè)月坦承：公司將Claude Code部署給約5000名工程師后，短短四個(gè)月內(nèi)就將全年AI預(yù)算燒光殆盡，讓他措手不及。
Uber高層的本意是推廣工程師們普及AI工具，從這個(gè)角度來(lái)看，他們達(dá)到了目的。上個(gè)月Uber工程師的Claude Code月使用率已飆至95%。但高層并沒(méi)有考慮到另一面，單個(gè)工程師每月產(chǎn)生的API成本高達(dá)500到2000美元。
面對(duì)著目瞪口呆的Token預(yù)算，即便是Uber這樣市值1500億美元的大企業(yè)都不得不緊急制定嚴(yán)苛的分級(jí)管理，限制員工的使用流量，像當(dāng)年節(jié)省紙張一樣精打細(xì)算著每一個(gè)Token的成本。
科技巨頭都燒不起了
令人意外的是，收緊AI預(yù)算的不僅有Uber這樣的中型企業(yè)，甚至還包括了微軟和亞馬遜的超級(jí)云計(jì)算巨頭。
去年年底，微軟最核心的Experiences and Devices部門(mén)——覆蓋Windows、Microsoft 365、Outlook、Teams及Surface全線產(chǎn)品的核心工程團(tuán)隊(duì)——率先在內(nèi)部大規(guī)模推行Claude Code。
雖然微軟對(duì)外強(qiáng)調(diào)并沒(méi)有將AI使用量納入員工績(jī)效考核體系，但他們內(nèi)部卻流傳著一份開(kāi)發(fā)部門(mén)負(fù)責(zé)人朱莉婭·劉松（Julia Liuson）的內(nèi)部備忘錄，稱AI的使用“不再是可選項(xiàng)，而是每個(gè)崗位、每個(gè)級(jí)別的核心要求”。
但僅僅六個(gè)月后，這場(chǎng)實(shí)驗(yàn)就不得不被緊急叫停。這并不是因?yàn)樾Ч缓茫菃T工們用得太爽，用量太猛，才讓IT部門(mén)猝不及防。就在本周，微軟開(kāi)始著手關(guān)閉大部分內(nèi)部Claude Code授權(quán)。數(shù)以千計(jì)的工程師被強(qiáng)制遷移回微軟自家的GitHub Copilot CLI，以便進(jìn)行成本管控。
然而，更觸目驚心的案例來(lái)自Axios本周的獨(dú)家報(bào)道。一家科技巨頭因?yàn)闆](méi)有對(duì)員工的Claude許可證設(shè)置使用上限，在短短一個(gè)月內(nèi)燒掉了5億美元。這不是一個(gè)抽象的數(shù)字：5億美元相當(dāng)于許多中型科技公司的全年?duì)I收。
雖然報(bào)道沒(méi)有實(shí)名，但外界普遍認(rèn)為這說(shuō)的是亞馬遜，因?yàn)閬嗰R遜此前在公司內(nèi)部大力推行AI工具，并將開(kāi)發(fā)者的AI使用量納入內(nèi)部排行榜考核，要求超過(guò)80%的開(kāi)發(fā)者每周必須使用AI。
這套考核機(jī)制迅速催生了一個(gè)新詞：Tokenmaxxing——專指員工為了刷高排行榜數(shù)據(jù)而人為制造無(wú)意義AI消耗的行為。亞馬遜員工們用MeshClaw自動(dòng)化那些根本不需要AI的日常任務(wù)，讓AI智能體在后臺(tái)空轉(zhuǎn)，只為讓自己的token消耗數(shù)字好看。
面對(duì)每個(gè)月高達(dá)5億美元的天價(jià)Token賬單，亞馬遜高管最終意識(shí)到，員工大量使用AI是為了提升排名，而不是解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題。
就在上周，亞馬遜放棄了AI使用量考核，要求員工高效使用AI工具。一位亞馬遜高管甚至告誡旗下員工，不要單純地為了使用AI而使用AI。這種態(tài)度和此前形成了鮮明對(duì)比。
同樣的刷Token鬧劇也在Meta上演。Meta首席人力官賈內(nèi)爾·蓋爾（Janelle Gale）明確宣布，AI使用情況與業(yè)務(wù)影響力將從2026年起正式納入績(jī)效考核體系，頂尖員工的獎(jiǎng)金上限將超過(guò)年薪的200%。
Meta甚至要求員工必須在辦公電腦上安裝一套軟件，在詳細(xì)追蹤他們的AI使用情況的同時(shí)，也為AI自動(dòng)化辦公提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。Meta CTO安德魯·博斯沃思（Andrew Bosworth）曾公開(kāi)表示，目標(biāo)是未來(lái)開(kāi)發(fā)能夠自主執(zhí)行工作任務(wù)的AI代理。
博斯沃思表示，他最頂尖的工程師花在AI Token上的錢(qián)相當(dāng)于自己的年薪，并以此作為生產(chǎn)力倍增的證據(jù)。在這套指揮棒下，Token消耗量從一個(gè)工程指標(biāo)悄然蛻變?yōu)槁殘?chǎng)晉升的通貨。
Meta內(nèi)部甚至出現(xiàn)了一個(gè)名為“Claudeonomics”的非官方排行榜，追蹤全公司約8.5萬(wàn)名用戶的Token消耗量。結(jié)果在30天的統(tǒng)計(jì)窗口內(nèi)，該排行榜顯示的總使用量超過(guò)60萬(wàn)億個(gè)Token。排行榜曝光兩天后，因“內(nèi)部數(shù)據(jù)遭外部獲取”而緊急下線。
賬單讓企業(yè)瞬間清醒
這種燒不起Token的戲劇性局面似乎反轉(zhuǎn)得太快。因?yàn)榫驮诓痪弥?，科技企業(yè)還在紛紛鼓勵(lì)旗下員工全面轉(zhuǎn)型AI，為員工提供無(wú)限度的Token額度。
在今年3月的英偉達(dá)GTC期間，黃仁勛公開(kāi)表示，計(jì)劃為英偉達(dá)每一個(gè)員工提供每年50萬(wàn)美元的Token額度。黃仁勛甚至強(qiáng)調(diào)，如果哪個(gè)員工在年底前沒(méi)有把這50萬(wàn)美元的Token額度用完，他甚至?xí)械健笆?，因?yàn)檫@意味著員工沒(méi)有充分利用AI來(lái)重塑自己的工作方式。
在這場(chǎng)科技巨頭爭(zhēng)相向華爾街講述AI轉(zhuǎn)型故事的時(shí)候，Token消耗量被當(dāng)成AI落地深度的代理指標(biāo)。Token消耗得越多，就越證明AI滲透進(jìn)了工作流。于是，消耗量本身成了目標(biāo)，生產(chǎn)力反而成了附帶品。
但現(xiàn)實(shí)情況是，將AI使用量納入績(jī)效考核只會(huì)帶來(lái)毫無(wú)意義的Token浪費(fèi)。根據(jù)美國(guó)軟件智能平臺(tái)Jellyfish的估算，在輕度使用AI的情況下，合并一次拉取請(qǐng)求的成本僅為0.28美元，但在重度使用AI的情況下，這一成本可能瞬間就會(huì)急劇飆升到89.32美元。Token消耗得更多了，但交付的產(chǎn)品并沒(méi)有變多，只是帶來(lái)了更大的賬單。
科技媒體Axios用一個(gè)詞精準(zhǔn)概括了當(dāng)下的企業(yè)AI困境：sticker shock——價(jià)格虛高綜合征。那些曾經(jīng)急于擁抱AI的企業(yè)，正在集體面對(duì)膨脹的IT成本、難以量化的生產(chǎn)力提升，以及員工日益滋長(zhǎng)的懷疑情緒。
高盛最新預(yù)測(cè)顯示，隨著企業(yè)和消費(fèi)者大規(guī)模采用AI智能體，到2030年全球Token消耗量可能增長(zhǎng)24倍，達(dá)到每月120千萬(wàn)億（Quadrillion）。這是一個(gè)令人眩暈的數(shù)字——但數(shù)字本身并不創(chuàng)造價(jià)值。研究公司Mavvrik的調(diào)查顯示，85%的企業(yè)AI成本預(yù)測(cè)誤差超過(guò)10%；84%的企業(yè)表示，AI支出已將公司毛利率壓低了6個(gè)百分點(diǎn)以上。
Gartner的預(yù)測(cè)則讓人徹底清醒：即便到2030年AI推理成本下降近90%，企業(yè)AI總賬單也不會(huì)因此變得便宜。原因很簡(jiǎn)單——智能體工作流所消耗的token量，是普通單次對(duì)話的數(shù)百倍乃至數(shù)千倍；消費(fèi)量的增長(zhǎng)速度，完全足以淹沒(méi)單價(jià)下降帶來(lái)的紅利。
“首席產(chǎn)品官們不應(yīng)該把商品Token的通縮，誤讀為前沿推理能力的普惠化，”Gartner高級(jí)分析師威爾·薩默（Will Sommer）如此警告。
那些曾經(jīng)以“打開(kāi)AI、看看會(huì)發(fā)生什么”為策略的公司，正在補(bǔ)課——補(bǔ)那些本該在推廣前就該建立的治理體系和成本管控機(jī)制。
Token賬單正在倒逼企業(yè)重新思考一個(gè)最基本的問(wèn)題：AI到底在為我解決什么問(wèn)題？這個(gè)問(wèn)題，在采購(gòu)許可證之前就應(yīng)該回答?，F(xiàn)在，市場(chǎng)用賬單替他們給出了答案。
Uber COO安德魯·麥克唐納（Andrew Macdonald）對(duì)此直言不諱：“AI成本越來(lái)越難以合理化?！边@與他們CTO早先的表態(tài)形成了一組沉重的呼應(yīng)：Uber的CEO甚至公開(kāi)表示，他看不出極端的Token消耗量與真正交付有價(jià)值的產(chǎn)品之間存在任何明確的關(guān)聯(lián)。
重新開(kāi)始雇傭員工
雖然很多企業(yè)正在以“AI可以替代人工”為由推行裁員，但Token成本急劇上漲與AI回報(bào)低效已經(jīng)讓一些企業(yè)開(kāi)始踩起了急剎車。
瑞典金融科技巨頭Klarna曾是AI替代人工最激進(jìn)的鼓吹者。2024年，該公司CEO塞巴斯蒂安·西米亞特科夫斯基（Sebastian Siemiatkowski）宣稱AI“已經(jīng)能勝任人類所有的工作”，并以此為由凍結(jié)招聘、裁減約1200名員工，員工總數(shù)從2022年的5500人驟降至3400人。
然而到了2026年初，Klarna開(kāi)始悄然反轉(zhuǎn)：重新啟動(dòng)人工客服招募，并親口承認(rèn)決策失誤——“成本不幸成為過(guò)于主導(dǎo)的評(píng)估因素，結(jié)果是服務(wù)質(zhì)量的下降”。AI的確快，但它不擅長(zhǎng)處理憤怒客戶、復(fù)雜糾紛和需要共情的場(chǎng)景。Klarna用一次耗資巨大的回頭路，給整個(gè)行業(yè)立下了一塊警示碑。
澳大利亞聯(lián)邦銀行（CBA）的案例同樣典型。2025年7月，這家澳洲最大銀行宣布用AI語(yǔ)音機(jī)器人替代45名客服員工，理由是AI已能自動(dòng)處理大量簡(jiǎn)單來(lái)電。然而現(xiàn)實(shí)迅速打臉：機(jī)器人上線后，客服來(lái)電量不降反升，顧客投訴激增，剩余員工被迫大量加班，管理層甚至親自下場(chǎng)接聽(tīng)客服熱線。僅僅一個(gè)月后，聯(lián)邦銀行向被裁員工公開(kāi)道歉并支付補(bǔ)償，宣布撤回裁員決定，邀請(qǐng)這45人悉數(shù)返崗。澳大利亞金融業(yè)工會(huì)將此稱為“一次巨大的勝利”。
這兩起事件，折射出AI時(shí)代一個(gè)尚未被充分正視的結(jié)構(gòu)性陷阱：企業(yè)在規(guī)劃AI替代方案時(shí)，往往只算了“省下多少人工成本”，卻漏算了AI失效后的善后成本——顧客流失、品牌受損、重新招募培訓(xùn)，以及向員工賠付補(bǔ)償。
研究機(jī)構(gòu)Orgvue和Forrester的聯(lián)合調(diào)查顯示，那些急于用AI替代人力的企業(yè)中，有55%事后表示后悔。Token可以很便宜，但用Token替代人所付出的隱性代價(jià)，往往遠(yuǎn)比賬單上的數(shù)字昂貴得多。
這場(chǎng)反轉(zhuǎn)來(lái)得比任何人預(yù)期的都快。從黃仁勛在GTC舞臺(tái)上宣布“員工燒不完50萬(wàn)美元Token我會(huì)失望”，到亞馬遜高管告誡員工“不要為了用AI而用AI”，前后不過(guò)幾個(gè)月。硅谷對(duì)Token的態(tài)度，完成了一次180度的弧線。
但這并不意味著AI時(shí)代結(jié)束了，而是意味著它真正開(kāi)始了。此前那個(gè)“大水漫灌”式的推廣階段，本質(zhì)上是一場(chǎng)以算力浪費(fèi)為代價(jià)的組織實(shí)驗(yàn)——企業(yè)用真金白銀買單，用員工的時(shí)間陪跑，用客戶的信任背書(shū)。現(xiàn)在賬單擺上桌面，該算清楚的事終于到了要算的時(shí)候：哪些場(chǎng)景真的需要AI，哪些只是在為排行榜表演。
Gartner那句話值得所有決策者貼在辦公室墻上：不要把Token的降價(jià)，誤讀為AI能力的普惠。真正的問(wèn)題從來(lái)不是Token貴不貴，而是每一個(gè)被消耗掉的Token，究竟在為誰(shuí)創(chuàng)造價(jià)值。