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用AI比雇人還貴,科技巨頭紛紛刹車 | 溫哥華教育中心
   

用AI比雇人還貴,科技巨頭紛紛刹車

科技巨頭正在推動員工盡可能多地使用AI,以榨取技術帶來的生產力紅利。但壓力之下已經開始出現裂痕,而這些裂痕可能無法修復。


據The Verge報道,微軟已開始取消大部分內部使用的Claude Code許可,轉而讓工程師使用GitHub Copilot CLI。這距離微軟首次向數千名開發者、項目經理、設計師等員工開放Claude Code使用權限僅六個月。該工具迅速走紅,也許太快了。員工的使用規模正迫使公司對壹個連自家工程師都已依賴的工具改弦更張。

微軟不是唯壹壹家縮減內部AI使用的公司。Uber首席技術官Praveen Neppalli Naga在4月對The Information表示,公司僅用了肆個月就燒光了2026年全年的AI編程工具預算。而在此之前,Uber還通過內部排行榜積極激勵團隊提高AI工具使用率。

這些報道給科技巨頭在AI上的豪賭潑了壹盆冷水。盡管有人仍緊抱AI"復興"或"革命"的承諾不放,采用成本正成為頑固的瓶頸。這些動向也表明,用AI替代或增強人類勞動力的經濟賬,比早期預測的要復雜得多。英偉達應用深度學習副總裁Bryan Catanzaro最近對Axios說的話印證了這壹點:"對我團隊來說,算力成本遠超員工成本。"

壹個正在展開的AI悖論:代幣(token)越來越便宜,總賬單卻越來越貴。Uber和微軟不是唯壹鼓勵員工拼命用AI的公司。Meta壹名員工制作了壹個排行榜,追蹤誰用的AI最多;亞馬遜則在推動員工"toxenmaxx",也就是盡可能多地消耗AI代幣。

然而基於代幣的定價體系意味著,用得越多、效率越高,花費也越高。高盛最近預測,隨著消費者和企業采用AI代理,到2030年代理式AI可能推動代幣消耗量增長24倍,達到驚人的每月120萬億個代幣。即使每個代幣的價格下降,總成本也可能急劇上升。

研究公司Gartner最近報告發現,到2030年,對壹萬億參數大語言模型進行推理的成本將比2025年降低近90%。但即使如此,Gartner預測更便宜的代幣並不會轉化為更便宜的企業AI,因為代理式模型每個任務需要更多代幣,消耗增長會超過單位成本的下降,而AI供應商也不會將全部成本降幅傳遞給消費者。

Gartner高級總監分析師Will Sommer警告:"首席產品官不應將基礎代幣的價格下行與前沿推理的民主化混為壹談。"


這壹現實可能打亂壹些企業部署AI代理的宏大計劃。英偉達CEO黃仁勳最近表示,他認為將來每個員工身邊都會有100個AI代理協同工作。他是眾多宣揚"代理未來"設想、預測數字員工將在企業各角落運作的CEO之壹。但如果代幣消耗增速快於單位成本降速,這個未來帶來的賬單將比高管們預期的高得多。



(示意圖)

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