大公司的 AI 账本，没有一笔算得过来

📌 一句话摘要

本文深入剖析了当前大公司在 AI 投入上面临的普遍困境：无论是给员工购买 AI 工具还是用 AI 替代人力，投入与产出之间的因果关系都难以建立，AI 预算失控且 ROI 不明，最终钱流向了 AI 公司。

📝 详细摘要

文章以 Uber 的 AI 工具预算超支为引子，揭示了硅谷大公司在 AI 投入上的普遍困境。Uber 部署 Claude Code 后，95% 的工程师每月使用，70% 的提交代码来自 AI，但每个工程师每月 API 调用费高达 500 到 2000 美元，且消耗量波动巨大。然而，高昂的 token 消耗与最终交付给用户的功能之间缺乏明确的因果关系。另一方面，Gartner 调查显示，80% 的全球大型企业在部署 AI 后裁员，但裁员率与 ROI 之间完全没有相关性，裁员只是向市场释放信号，并未创造业务价值。文章指出，AI 工具的按 token 计费模式打破了传统 IT 预算的可预测性，导致预算失控。最终，无论公司是选择给人买 AI 工具还是用 AI 替代人，钱都流向了 Anthropic、OpenAI 等 AI 公司，形成了一种新的「淘金热」结构。

💡 主要观点

- 大公司在 AI 工具上的投入与产出之间缺乏明确的因果关系。 以 Uber 为例，尽管 AI 工具使用率极高，token 消耗巨大，但 CTO 和 COO 均承认，无法将高昂的 token 消耗与用户体验提升或功能增加直接关联起来。

用 AI 替代人力的裁员策略并未带来更高的 ROI。 Gartner 调查发现，裁员率与 ROI 之间没有相关性。裁员省下的成本并未转化为新的业务价值，更多是向市场和董事会释放「我们在用 AI」的信号。

AI 工具的按 token 计费模式导致企业 IT 预算失控。 与传统软件按席位收费不同，AI 工具按用量计费，且不同工程师的用量差异巨大，使得预算预测变得极其困难，Uber 的年度预算在四个月内即告耗尽。

AI 投入并未为企业省钱，而是将资金从人力成本转移到了 AI 公司。 文章将当前 AI 热潮比作淘金热，真正赚钱的是卖铲子（API）和牛仔裤（token）的 AI 公司。企业投入的资金最终流向了 Anthropic、OpenAI 等公司，用于采购 GPU 和融资。

💬 文章金句

- token 消耗和交付给用户的功能之间的联系，还不存在。

• 裁员可以腾出预算，但不创造业务价值。
• AI 没有在省钱，它在换一种花钱的方式。
• 以前花在人身上，现在花在模型上；以前花在工资里，现在花在 token 里；以前花得可预测，现在花得无法控制。
• 我们把给员工的钱转给了 AI 公司，但我们并不确定这笔交易是否划算，我们只是知道，如果不做这笔交易，投资人会不高兴。

📊 文章信息

AI 初评：86

来源：爱范儿

作者：Selina

分类：商业科技

语言：中文

阅读时间：7 分钟

字数：1693

标签： AI 投资回报, 企业 AI 应用, Uber, Gartner, AI 预算

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