近年来,众多企业将AI视为降本增效的核心利器,大力推动员工使用各类AI工具,试图借此削减人力开支、提升工作效率。




但如今这一策略却出现严重反效果:AI相关的算力与调用成本持续飙升,部分企业的AI开销已远超人力成本,降本诉求彻底落空。



这一现象并非个例,正快速在科技行业蔓延。



微软近期要求员工停用第三方Claude Code工具,转而使用自家Copilot CLI,表面是优先自研产品,核心却是Claude Code因用户激增导致成本失控。




其他企业也纷纷缩减AI工具使用规模,财富杂志调查显示,AI模型训练成本虽在下降,但员工日常调用的词元消耗量暴涨,智能体的资源耗费更是普通大语言模型查询的上千倍,单月成本可达数百万美元。



AI成本失控的背后,是经典的“杰文斯悖论”在作祟。



该理论指出,技术效率提升后,反而会催生更多使用需求。



就像工业革命时蒸汽机提升煤效,却让煤炭总消耗暴增;如今AI词元单价走低,却引发了“词元最大化”的浪费现象。




不少员工为完成考核,凡事依赖AI,甚至用其处理琐碎工作,刻意拉高使用数据,进一步推高了成本。



英伟达CEO黄仁勋曾主张,工程师每年需花费半数年薪的算力才能发挥价值,这种观念加剧了企业对AI的盲目投入。




但现实是,84%的企业表示AI成本导致毛利率下降超6%,部分企业裁撤人力后,AI月度成本竟追平被裁员工薪资,还需额外招人修正AI错误。



自 快科技




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