匪夷所思。

有企業(yè)用 Claude 一個(gè)月花了 5 億美元？

根據(jù)外媒 Axios 的最新報(bào)道，一位 AI 顧問告訴 Axios，他有個(gè)客戶最近一個(gè)月在 Claude 上花了 5 億美元。不是 500 萬(wàn)，不是 5000 萬(wàn)，是 500000000 美元，折合人民幣三十三億。

https://www.axios.com/2026/05/28/ai-spending-roi-enterprise-costs

哈？數(shù)字后面那一長(zhǎng)串零看著都不真實(shí)。

更離譜的是，原因并不是公司搞了什么史詩(shī)級(jí) AI 項(xiàng)目，也不是幾萬(wàn)名工程師同時(shí)訓(xùn)練模型，而是他們給員工開了 Claude 使用權(quán)限，卻沒有設(shè)置使用上限。

然后賬單就來(lái)了。

這條消息后來(lái)被 Polymarket 轉(zhuǎn)到 X 上，很快引來(lái)兩千萬(wàn)人圍觀。

有人第一反應(yīng)是，給員工無(wú)限制訪問權(quán)限，居然沒人預(yù)見到過(guò)度消費(fèi)，這難道不荒謬嗎？還有人馬上想到了微軟，因?yàn)榫驮谇皫滋欤琓he Verge 剛報(bào)道過(guò)微軟取消了不少內(nèi)部 Claude Code 許可證，原因之一同樣是成本太高。

微軟這事也挺魔幻。

幾個(gè)月前，微軟給數(shù)千名工程師開放 Claude Code，還鼓勵(lì)大家使用。工程師當(dāng)然喜歡，能寫代碼，能讀代碼，能改 bug，能解釋項(xiàng)目，誰(shuí)會(huì)拒絕一個(gè)免費(fèi)可用的編程搭子？

問題是，大家用得越順手，賬單就越難看。等成本開始?jí)哼^(guò)想象中的效率提升，越來(lái)越多公司就不得不回頭問一個(gè)很尷尬的問題：

這錢到底花得值不值？

過(guò)去兩年，企業(yè)幾乎是帶著焦慮擁抱 AI 的。買工具，發(fā)許可證，開內(nèi)部培訓(xùn)，建儀表盤，追蹤員工使用率，畢竟這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，任何一家大公司說(shuō)自己不重視 AI，估計(jì)投資人都得當(dāng)場(chǎng)皺眉。

但現(xiàn)在，另一面開始露出來(lái)了。

IT 成本在膨脹，生產(chǎn)率增益沒那么清楚，員工對(duì) AI 的態(tài)度也沒那么統(tǒng)一。

一邊是公司把 AI 自動(dòng)化當(dāng)成裁員理由，另一邊，消費(fèi)者對(duì) AI 的好感在下降，員工也開始反抗工作場(chǎng)景里的強(qiáng)推 AI。以前是大家怕自己沒趕上 AI 的浪潮，現(xiàn)在是很多公司發(fā)現(xiàn)，自己可能搭上的是一臺(tái)會(huì)吞預(yù)算的機(jī)器。

Uber 就是最典型的案例之一。

Uber COO Andrew Macdonald 最近在采訪里說(shuō)，AI token 使用量增加，和公司層面的產(chǎn)出提升之間，還沒有建立起明確聯(lián)系。

言外之意就是，員工可能確實(shí)用 AI 多寫了一些代碼，多處理了一些任務(wù)，卻很難證明這些 token 最終變成了更多有用的產(chǎn)品功能，或者讓用戶真的得到了更好的體驗(yàn)。

這話之所以刺耳，是因?yàn)樗嵏擦诉^(guò)去一年企業(yè) AI 敘事的核心。

很多公司都默認(rèn)，AI 用得越多，說(shuō)明越先進(jìn)；token 燒得越多，說(shuō)明工作方式越 AI 原生；員工越頻繁調(diào)用模型，說(shuō)明組織越接近未來(lái)。

Disney、JPMorgan 等公司也在追蹤員工 AI 使用情況。Meta 把部分員工稱為 AI builders，還期待他們?cè)?AI-native pods 里工作。

甚至最近還出現(xiàn)一種名為 tokenmaxxing 的情況。

說(shuō)白了，就是拼命消耗 token。

本來(lái)吧，token 只是 AI 模型處理文本、代碼和上下文的單位，大概可以理解成模型每次思考和輸出時(shí)消耗的原材料。企業(yè)追蹤 token 使用量，最早也不是完全沒道理。

管理層想知道工具有沒有被用起來(lái)，投資人想知道 AI 投入背后有沒有需求，IT 部門想知道預(yù)算花到哪里去了，這些都能理解。

問題在于，一旦 token 消耗從觀察指標(biāo)變成目標(biāo)，它就會(huì)立刻變成工作表演對(duì)象。

經(jīng)濟(jì)學(xué)里有個(gè)老概念叫古德哈特定律，來(lái)自英國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家 Charles Goodhart 在 1975 年前后的貨幣政策觀察。它的原理很簡(jiǎn)單，當(dāng)一個(gè)衡量指標(biāo)變成目標(biāo)，它就不再是一個(gè)好的衡量指標(biāo)。

放到今天的 AI 公司，就是當(dāng) token 消耗被當(dāng)成創(chuàng)新、效率、積極性，甚至某種 AI 信仰的證明時(shí)，員工最理性的選擇就不是思考該不該用 AI，而是想辦法讓數(shù)字變好看，證明自己在干活。

亞馬遜就是一個(gè)非常標(biāo)準(zhǔn)的樣本。

據(jù)相關(guān)報(bào)道，亞馬遜曾設(shè)定過(guò)目標(biāo)，希望超過(guò) 80% 的開發(fā)者每周使用 AI 工具，并在內(nèi)部追蹤相關(guān)使用情況。盡管高管說(shuō)，這些 AI 使用數(shù)據(jù)不會(huì)納入績(jī)效評(píng)估，但很多員工并不相信。

然后事情就開始變味了。

有員工為了提高自己的 token 消耗，開始使用 MeshClaw 這類內(nèi)部智能體平臺(tái)去執(zhí)行一些沒什么意義的任務(wù)。MeshClaw 本來(lái)可以啟動(dòng)代碼部署、處理郵件、和 Slack 交互，但在壓力之下，它也可以變成刷 token 的機(jī)器。

Meta 也出現(xiàn)過(guò)類似的內(nèi)部 AI 使用排行榜，相關(guān)報(bào)道出來(lái)后沒多久，公司就把排行榜撤了。亞馬遜后來(lái)也限制了團(tuán)隊(duì)層面使用統(tǒng)計(jì)的可見性。

更現(xiàn)實(shí)的是，現(xiàn)在 AI 賬單已經(jīng)開始反過(guò)來(lái)影響企業(yè)決策。

微軟取消 Claude Code 許可證，就是一個(gè)信號(hào)。Uber 據(jù)稱在 2026 年前四個(gè)月就用完了全年 AI token 預(yù)算，也是一個(gè)信號(hào)。

Salesforce CEO Marc Benioff 說(shuō)，公司今年給 Anthropic 的賬單可能達(dá)到 3 億美元，他還希望有一個(gè) smart router，能自動(dòng)判斷哪些問題需要最強(qiáng)、最貴的模型，哪些問題交給便宜一點(diǎn)的小模型就夠了。

Modal 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO Akshat Bubna 也表示，他懷疑內(nèi)部 token 支出里有 50% 完全沒用，但現(xiàn)在很難知道是哪 50%。

至于那家一個(gè)月花掉 5 億美元的公司，到底是誰(shuí)，其實(shí)也沒那么重要了。

重要的是，它戳破了一層窗戶紙：AI 當(dāng)然有用，可一旦用得沒章法，成本也可以是驚人的。會(huì)用 AI 賺錢的公司沒幾家，用 AI 燒錢的倒是一抓一大把。

我們正在招募伙伴

簡(jiǎn)歷投遞郵箱 hr@ifanr.com

?? 郵件標(biāo)題 「姓名+崗位名稱」（請(qǐng)隨簡(jiǎn)歷附上項(xiàng)目/作品或相關(guān)鏈接）