今年四月，Uber 的 CTO 發(fā)現(xiàn)了一件事：公司全年的 AI 工具預(yù)算，四個(gè)月就花完了，這件事是整個(gè)硅谷「token 消耗大比拼」的一個(gè)典型例子，我們之前也寫過(guò)。

但就在幾周后，Uber 的 COO Andrew Macdonald 在播客里給同事「補(bǔ)了一刀」： token 消耗和交付給用戶的功能之間的聯(lián)系，還不存在 。

Andrew Macdonald 圖片來(lái)自：Business Insider

Uber 在去年底部署了 Claude Code，95% 的工程師每個(gè)月都在用，70% 的提交代碼來(lái)自 AI，使用率驚人，賬單也驚人。每個(gè)工程師每月的 API 調(diào)用費(fèi)在 500 到 2000 美元之間，同一個(gè)人用同一個(gè)工具，同一天的消耗差異可以達(dá)到十倍。CTO 不得不說(shuō)自己要推到重來(lái)，「因?yàn)槲乙詾閴蛴玫念A(yù)算，已經(jīng)被吹走了」。

他們花了很多錢讓 AI 寫代碼，但花的錢和最終產(chǎn)出之間，看不到因果關(guān)系。 錢確實(shí)花了，代碼確實(shí)寫了，但用戶體驗(yàn)提高了多？新增了多少有用的功能點(diǎn)？問(wèn)就是不知道 。

另一個(gè)方向的同一個(gè)問(wèn)題

Uber 的困境是錢花了，成效沒出來(lái)，但很多公司選擇的是另一條路，由于看到了 AI 的潛力而大舉裁員，認(rèn)為 AI 可以代替

不是給人買 AI 工具，而是用 AI 代替人，這條路的賬算得過(guò)來(lái)嗎？

Gartner 今年發(fā)布了一份調(diào)查，覆蓋 350 家年收入超過(guò)十億美元的全球企業(yè)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：80%的企業(yè)在部署 AI 后都裁了人。 可是裁員率和 ROI 之間，完全沒有相關(guān)性 ，裁得多的公司和裁得少的公司，回報(bào)率幾乎一樣。

這個(gè)結(jié)果反直覺，但仔細(xì)想想又很合理。裁員省的是人工成本，但省下來(lái)的錢并沒有變成新的業(yè)務(wù)價(jià)值。它只是讓財(cái)報(bào)上的數(shù)字好看了一個(gè)季度，而不是讓公司真的變得更強(qiáng)。Gartner 的結(jié)論很直接： 裁員可以騰出預(yù)算，但不創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值。

AI 驅(qū)動(dòng)的裁員，ROI 是零，為什么老板們還在做？本質(zhì)上，裁員不是經(jīng)營(yíng)決策，是信號(hào)。對(duì)投資人說(shuō)「我們?cè)谟?AI 了」的效果，和對(duì)董事會(huì)說(shuō)「我們的運(yùn)營(yíng)效率在提升」的效果，都比真實(shí)的 ROI 重要得多。

Fortune 的分析把這叫做「AI washing」，用 AI 做借口裁員，實(shí)際上純粹是在砍成本充利潤(rùn)，和 AI 能不能替代這些崗位，沒有一點(diǎn)關(guān)系。

一個(gè)悖論

這樣看，AI 會(huì)帶來(lái)管理上的自相矛盾：用 AI 替代人，省了工資，但 ROI 沒提升；給人用 AI，效率似乎提升了，但預(yù)算先爆了。

AI 工具的計(jì)費(fèi)模式和傳統(tǒng)軟件完全不同。傳統(tǒng)軟件是按席位收費(fèi)的，每個(gè)人每年多少錢，寫進(jìn)合同里，可以預(yù)測(cè)。但 AI 工具是按 token 收費(fèi)的，用多少算多少，而且每個(gè)人的用量差異巨大。 Uber 的數(shù)據(jù)顯示，同一個(gè)工程師同一天的消耗可以相差十倍。這意味著傳統(tǒng)的 IT 預(yù)算模型完全失效了，你沒法在年初預(yù)測(cè)年底會(huì)花多少。

這像什么呢？ 像從固定費(fèi)率的健身房會(huì)員卡，換成了按次計(jì)費(fèi)的私教。 你以前每個(gè)月交 299，去不去都那么多。現(xiàn)在每次去都要單獨(dú)付費(fèi)，去得越勤花得越多，而且你的員工各自去得多勤你完全無(wú)法控制。

不用吧，怕被淘汰；用吧，賬算不過(guò)來(lái)。

錢去了哪里

Gartner 其實(shí)在報(bào)告里很克制地提了一句預(yù)測(cè)：到 2028 年到 2029 年，自主化業(yè)務(wù)反而會(huì)凈增工作崗位。這聽起來(lái)像沒什么用的安慰，實(shí)際上它暗示的是現(xiàn)在裁掉的人，未來(lái)可能還得重新招回來(lái)。只不過(guò)到時(shí)候他們的崗位叫「AI 協(xié)調(diào)員」或者「模型運(yùn)營(yíng)」之類的，工資可能也不一樣了。

打工人被裁了，公司也沒賺到更多，預(yù)算還爆了，錢去了哪里？當(dāng)然是 AI 公司的營(yíng)收里。Anthropic 今年的年化收入已經(jīng)突破十億美元，OpenAI 更高。當(dāng) Uber 的 CTO 說(shuō)「預(yù)算飄走了」的時(shí)候，那些被吹走的預(yù)算正好落在了 Anthropic 的賬戶里。

這是一個(gè)經(jīng)典的淘金熱結(jié)構(gòu)。真正賺錢的從來(lái)不是淘金的人，是賣鏟子和牛仔褲的人。現(xiàn)在的鏟子是 API，牛仔褲是 token。每一家公司都在拼命用 AI，拼命讓員工用 AI，拼命用 AI 替代員工——而 AI 公司在所有這些拼命的每一個(gè)環(huán)節(jié)里都在收錢。

AI 沒有在省錢，它在換一種花錢的方式。

以前花在人身上，現(xiàn)在花在模型上；以前花在工資里，現(xiàn)在花在 token 里；以前花得可預(yù)測(cè)，現(xiàn)在花得無(wú)法控制。甚至，以前花的錢留在了員工手里，他們會(huì)拿去消費(fèi)、娛樂、還房貸，錢在經(jīng)濟(jì)體里循環(huán)。

現(xiàn)在花的錢，直接進(jìn)了幾家硬件密集型、融資密集型的 AI 公司的賬上，變成了下一輪 GPU 采購(gòu)和下一輪融資的底氣。

所以當(dāng)你看到「某公司宣布用 AI 優(yōu)化人力結(jié)構(gòu)」的新聞時(shí)，可以翻譯一下：我們把給員工的錢轉(zhuǎn)給了 AI 公司，但我們并不確定這筆交易是否劃算，我們只是知道，如果不做這筆交易，投資人會(huì)不高興。

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