Uber总裁质疑AI投入：Token成本暴涨为何未带来实质回报？

当企业级AI应用进入深水区，其成本压力也开始浮出水面。Uber总裁兼首席运营官安德鲁·麦克唐纳近期披露，公司在2026财年仅过去四个月，就已耗尽全年划拨的AI预算。这一数据迫使管理层重新评估：如此规模的资本投入，是否带来了相匹配的商业价值？从当前反馈看，高昂的AI运营成本尚未转化为对等的业务增长。

AI投入与产出失衡的挑战

麦克唐纳以内部使用的Anthropic Claude Code编程工具为例，指出其词元（token）消耗量呈指数级攀升。然而，底层计算资源的激增，并未直接驱动面向终端用户的产品功能升级或体验优化。他坦言，目前AI工具的投入与业务成果之间，尚未建立起清晰、可量化的因果链条。产品迭代速度或许有所提升，但若无法将技术指标转化为实际的商业能力提升，这种投入的长期价值便存疑。

成本压力下的人力资源博弈

为应对持续膨胀的AI开支，Uber已采取收缩人员招聘的策略。首席执行官达拉·霍斯劳沙希此前确认，公司正通过控制人员编制来重新分配资金，以支撑前沿技术投资。这揭示出一个关键决策困境：以人力成本置换AI扩张，是否可持续？麦克唐纳进一步指出，若在未来几个季度内，AI的词元成本仍无法被证实能有效转化为可交付的用户价值，那么这种“成本与编制”的权衡逻辑将难以成立。

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