AI成本测评：公司为何越用越穷？

AI刚落地那会儿，不少管理者激动地算起了人力账，觉得裁员省成本的好日子终于到了。

老板们脑补的理想场景是：一个人工智能顶三个员工，不摸鱼、不请假、不调薪、不缴社保，还能全天候无休在线，简直完美。

愿景虽好，现实却很扎心。AI确实不迟到早退，也不需要加班费，但每多处理一项任务，就要多收一笔费用。如今，越来越多企业开始感叹：真的烧不起token了。

很多人第一反应是：不至于吧？模型不是越来越便宜了吗？DeepSeek出来后，不都说大模型推理成本被打下来了吗？

这话有一定道理，但很多人忽略了一个关键变量：模型单价是降了，可企业使用的深度和广度也前所未有地扩大了。从偶尔一人试用，到全员普及，再到几十个Agent在后台7×24小时自动运转，单次调用确实便宜了，可月底一看总账单——比之前高出好几倍。

举个例子。Uber给5000名工程师开放了Claude Code，结果短短几个月，就把全年的AI预算烧得所剩无几。

微软也在踩刹车，收紧了内部Claude Code的使用权限，不再让工程师无限制调用。

说白了，过去那种“随意调用、不加管控”的阶段，已经彻底结束了。

亚马逊的做法更直接，干脆撤掉了内部的AI使用排行榜。原因很简单：一旦把“用了多少AI”当成KPI，员工就开始为了冲排名而疯狂刷token。表面上看人人都在积极拥抱AI，实际上很多调用毫无产出，纯粹是“为了用而用”。

米哈游更是在一次多Agent实验中栽了个大跟头。几十个Agent在后台互相调用、互相等待、互相确认——你问我一句，我回你一句，你再确认一下，谁都不肯真正收尾，整个调用链越滚越长。结果呢？一个晚上就烧掉了大约200万元的token，而真正产出的价值微乎其微。

看到这儿，很多人可能会问：token到底是什么东西？怎么就能把一家公司烧成这样？

其实，token可以理解成AI世界里的电费。你在对话框里问一句，AI几秒钟就回话，看起来像是不花钱的。但在企业后台，每次输入、每次输出、每次模型调用、每次让Agent执行工具，甚至AI与AI之间的交互，都会产生token消耗。

更重要的是，AI与传统软件的收费逻辑完全两回事。以前买软件，成本基本固定：一个账号多少钱，年度预算多少，年初就能算得八九不离十。AI不同，它按使用量计费，且这个使用量会随着业务复杂度的提升而不断放大。一个员工偶尔问几句，成本微乎其微；整个团队一起用，费用就开始蹿升；等再接上Agent，让AI自己调用AI，账单很快就能从几千块变成几十万、几百万。

可偏偏过去两年，整个行业都在鼓励“多用AI”。提高AI渗透率、提高使用频率、提高自动化程度，有些公司甚至直接拿token消耗量当考核指标。经济学里有个经典定律叫古德哈特定律：当一个指标变成目标，它就不再是一个好指标。

国外甚至专门造了个词叫Tokenmaxxing，大致可以理解为“把token刷到极限”。有人让AI反复优化同一段代码几十遍，有人让AI一口气生成十几个版本的报告，还有人把一个本来几步就能完成的任务，硬拆成一堆Agent协作，只为了让系统看起来更智能。AI越来越成了一堆花架子。

平时小打小闹还能扛住，但真正把成本推向失控边缘的，其实是多Agent系统。理论上，这套架构很美：一个Agent负责规划，一个负责执行，一个负责检查，一个负责总结，像个数字版团队协作。但现实跑起来，它更像一个无人主持的项目会议：你问我，我问你；你等我，我等你；确认一轮不够再来一轮。所有人都在动，但事情就是收不了尾。在大部分多Agent系统里，30%到60%的token，其实就消耗在这种无意义的循环里。

说白了，大笔资金并没有变成结果，而是在AI们互相“开会”的过程中，一点一点烧没了。

更讽刺的是，这些Agent并不是在偷懒，反而是太认真了。它们严格按照流程走，严格执行每一步逻辑，前一个Agent调后一个，后一个再回来确认前一个，直到整个系统把自己绕进死胡同。

这有点像某些公司几十个人在会议室里从晚上开会到第二天早上，每个人都在发言，每个人都很投入，但没人拍板，会议还按秒收费。而问题的关键在于，这种“会议”还会不断被复制、拆分、再嵌套，规模一放大，成本就开始呈指数级失控。因为AI的成本从来不是一次性的，而是会随着调用链不断放大，而且几乎不可预测。

这时，大家已经不是在讨论“AI好不好用”，而是在算一件更现实的事：这玩意儿到底会不会把账单干爆。国产模型DeepSeek、豆包突然被重新拿出来聊，也不是因为情怀，而是一个很现实的考量：同样的活儿，可能便宜好几倍。

说白了就是，别什么都上最贵的模型了，简单的任务丢给便宜的，复杂的再上大的。企业开始明白，AI不是一个“用得越多越厉害”的工具，它更像一个“用得越多越烧钱”的系统。

资本市场那边也跟着变脸。以前看AI公司，看的是谁调用多、谁增长猛、谁token烧得狠。现在只看一个东西：ROI。你烧了那么多token，到底有没有换回来钱。一个很扎心的现实是：效率提升，真的不等于赚钱。代码写快了一倍，但产品没多卖一单，那只是“更快地花钱”，不是赚钱。

更魔幻的是，这事已经不是个别公司在踩坑了。有公司一个月在Claude上直接烧掉5亿美元，还出现过忘了设上限，然后token一路狂飙的情况。Meta那边更离谱，内部搞过一个排行榜叫“Claudeonomics”，专门看谁用AI最多，第一名一个月干掉了31.2万亿token。换算一下，这一个月烧掉的钱，够请两个资深工程师干一年。

可以说，一边老板在喊“全员AI化”，一边财务已经开始冒冷汗。其实说到底，不是不用AI，而是不再无脑烧token了。大家开始问一个更现实的问题：这些token，到底有没有换回真金白银？

来源：互联网