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Cryptomint
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动态
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AI 的真实成本开始显现
当公司使用量大到账单比预期更高时
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《财富》报道,多家科技公司正面临因在企业内部使用 AI 而产生的新问题
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问题不在于 AI 无法使用
而是在大规模实际应用时,成本开始高于许多公司预期
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被提及的案例是微软
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根据 The Verge 的报道
微软开始取消公司内部大部分 direct Claude Code 许可证
并让工程师转而使用 GitHub Copilot CLI
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Claude Code 是 Anthropic 推出的代码辅助工具
微软大约六个月前刚让数千名员工试用
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试用群体不仅限于开发者
还包括项目经理、设计师及其他团队员工
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问题在于 Claude Code 迅速走红
高使用量开始成为必须控制的成本
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不过,此次内部许可证取消
并未影响微软与 Anthropic 通过 Foundry 达成的大型合作
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该合作包括对 Anthropic 高达 50 亿美元的投资
以及 Anthropic 购买价值 300 亿美元的 Azure 计算资源协议
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微软并非唯一遇到此问题的公司
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The Information 报道称,Uber 2026 年 AI 编码工具预算在前四个月就已用尽
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此前,Uber 曾通过内部排行榜激励员工更多使用 AI
排行榜根据团队使用 AI 工具的情况排名
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关键点是许多 AI 按 token 计费
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使用越多
让 AI 读取更多信息
多步骤思考
编写代码
修改代码
或执行代理工作流
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计算成本也随之增加
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这就是报告中所说的 AI 悖论
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尽管每个 token 的成本逐渐降低
但如果使用量增长速度更快
公司的总账单仍会增加
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高盛预计,到 2030 年,代理 AI 可能使 token 使用量增加 24 倍
达到每月约 120 千万亿 token
.
而 Gartner 预计,大型模型的推理成本
到 2030 年相比 2025 年将降低近 90%
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但 Gartner 也警告称,token 成本降低
并不意味着企业 AI 成本必然降低
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因为 AI 代理每项任务使用的 token 远多于普通模型
且 AI 服务提供商可能不会将全部成本降低转嫁给客户
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NVIDIA 的 Bryan Catanzaro 曾在接受 Axios 采访时表示
“对我的团队来说,计算成本远高于员工工资”
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这使得企业对 AI 的问题开始转变
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从原本问
AI 是否能让员工工作更快
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变成了
获得的速度是否值得支付计算成本
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因为在所有公司都希望有 AI 代理与员工协作的今天
随之而来的成本可能比许多人想象的更大
















