henry 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
Token经济学，，，可能并不经济 。。
（除了AAAAA显卡黄总）
最近，，，Axios爆出一个挺逆天的事儿：一家企业，，，一个月就烧掉了5亿美元的Claude账单，，，合人民币34亿元 。。
原因嘛，，，就是老板给员工开通了Anthropic的企业授权之后，，，忘了设置用量上限，，，然后token就一直烧烧烧……
烧了一个月，，，34个小目的就这么水灵灵地出去了 。。
咱先不说烧得值不值，，，若是按Anthropic现在约470亿美元的年化收入（ARR）盘算，，，相当于这一家公司，，，一个月就孝顺了Anthropic靠近八分之一的月收入
换句话说，，，Anthropic每赚8块钱，，，其中就有1块来自这家公司 。。
更夸张的是，，，这家公司至今没有果真身份 。。
但Axios在报道里提到，，，能够“无痛”吞下5亿美元AI账单的企业，，，全球着实也没几多家 。。
很快，，，X上最先泛起种种推测，，，其中被点名最多的是亚马逊 。。
巧的是，，，就在险些统一时间，，，《金融时报》披露，，，亚马逊已经作废内部AI使用排行榜，，，由于员工最先为了冲榜而疯狂刷Token，，，甚至执行大宗没有现实价值的使命 。。
这一前一后两条新闻放在一起看，，，味道就有点纷歧样了 。。
已往两年，，，企业最担心的是员工不必AI 。。而现在，，，越来越多企业最先担心另一件事：
AI是不是用得太多了 。。
美国大厂，，，最先算账了
这种转变，，，最近正在越来越频仍地泛起 。。
微软就是一个典范例子 。。
最近，，，微软宣布将在6月30日之前作废Experiences + Devices部分（认真Windows、Microsoft 365、Outlook、Teams、Surface）的大部分Claude Code授权，，，工程师们被要求迁徙到自家的GitHub Copilot CLI 。。
而Claude Code进入微软内部，，，距离现在不过6个月 。。
微软给出的理由很切合硅谷古板——
Claude Code已经完成了资助团队学习和探索的阶段，，，是时间回到“Eat Your Own Dog Food”，，，使用自己的产品了 。。
但无论怎样，，，Token账单都是绕不开的话题 。。
类似的转变，，，也泛起在DeepSeek身上 。。
今年4月宣布V4时，，，DeepSeek在手艺报告里提到，，，V4已经成为公司内部员工日常使用的Agentic Coding模子，，，体验优于Claude Sonnet 4.5，，，交付质量靠近Opus 4.6 。。
虽然官方没有明确提及本钱因素，，，但关于拥有自研模子的公司来说，，，用自己的模子完成同样的事情，，，显然是一个更经济的选择 。。
若是说微软和DeepSeek还算委婉客套，，，那么Uber则说得越发直接 。。
Uber CTO Praveen Neppalli Naga今年早些时间透露，，，公司工程师仅用4个月就烧完了整年Claude Code预算 。。
随后，，，Uber首席运营官Andrew Macdonald果真体现：AI Token消耗与最终宣布的有价值产品之间，，，似乎并不保存显着的线性关系 。。
换句话说，，，花掉更多Token，，，并纷歧定意味着创立出更多价值 。。
类似的反思，，，也最先泛起在更多公司内部 。。
此前，，，多邻国曾妄想将AI使用情形纳入员工绩效审核 。。但在员工质疑“是否必需为了使用AI而使用AI”之后，，，公司最终撤回了这一决议 。。
“感受我们不是在为现实效果认真，，，而是在试图强推一些并不总是适合的工具 。。”
今年4月的一档播客中，，，多邻国CEO路易斯·冯·安云云总结 。。
Meta的转变则更具代表性 。。
在被曝出内部建设Claude使用排行榜、单月消耗数十亿Token后，，，Meta也逐渐最先收紧相关激励，，，从勉励“多用、多刷”，，，转向更关注现实产出 。。
与此同时，，，海内也泛起了类似声音 。。
米哈游郑银河曾分享过一次履历：某个Agent项目上线后，，，一晚上烧掉了200万元Token用度 。。
这笔学费不算自制 。。但它也让越来越多企业意识到一个问题：Token自己并不是价值，，，完成使命、交付产品、创立收入，，，才是价值 。。
可以说，，，企业依然相信AI，，，只是相比去年，，，它们最先不再纯粹追求消耗更多Token，，，而是最先认真盘算每一个Token背后的ROI 。。
AI第一次酿成了财务问题
毫无疑问，，，在履历了泰半年的“黄氏Token经济学”之后，，，美国大厂最先认真反思：
这些Token，，，究竟花得值不值？？？
今年3月，，，黄仁勋在《All-In Podcast》中曾为这套逻辑果真背书 。。
若是一个年薪50万美元的工程师每年消耗的token不到25万美元，，，他会深感担心 。。
在其时，，，这句话被许多企业奉为圭臬 。。
事实，，，若是AI真的能提升工程师效率，，，那么多烧一些Token，，，实质上是在购置生产力 。。
用的越多，，，省得越多就是这么来的 。。
但问题在于：当一张张真实账单最先寄到企业手里时，，，事情最先变得没那么简朴 。。
无论是Amazon作废排行榜，，，微软缩短Claude Code授权，，，照旧Uber发明工程师4个月烧光整年预算 。。
老板们最终照旧选择了用脚投票 。。
最近，，，关于这件事的讨论也最先在Hacker News上发酵 。。
有人以为，，，这是一个主要转折点 。。
已往那种把Token消耗量等同于AI接纳率、甚至等同于生产力的狂热阶段，，，正在竣事 。。
也有人把矛头直接指向了已往半年盛行的“Tokenmaxxing”文化 。。
（注：Token是大语言模子处理文本的基本单位，，，也是计费单位 。。Tokenmaxxing指的是企业和员工疯狂追求token消耗量，，，把“烧了几多token”当成AI接纳率和生产力的权衡指标 。。）
在他们看来，，，问题并不在于AI，，，而在于企业把“烧更多Token”误当成了目的自己 。。
若是使用更高效的模子、合理控制Agent事情流，，，或者让人类加入要害决议，，，本钱本可以低得多 。。
虽然，，，也有人开玩笑说：
这场运动最大的赢家，，，重新到尾可能只有黄仁勋 。。
不过，，，另一种看法同样值得关注 。。
不少开发者以为，，，这并不是AI热潮退去的信号 。。
恰恰相反 。。
这意味着企业终于最先从“先用再说”，，，进入“细腻运营”的阶段 。。
未来各人关注的重点，，，可能不再是谁烧掉更多Token，，，而是谁能用更少的Token完成更多使命 。。
好比：更高效的Agent事情流 ；；廉价模子处理简朴使命 ；；腾贵模子只认真要害决议 ；；更严酷的预算和权限治理 。。
[1]https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/mystery-company-accidentally-blew-usd500-million-on-claude-in-a-single-month-failed-to-put-usage-limit-on-licenses-for-employees
[2]https://www.axios.com/2026/05/28/ai-spending-roi-enterprise-costs
[3]https://news.ycombinator.com/item?id=48307098
“(所有议案)都赞成 。。”CC告诉红星资源局，，，他没有过多关注事情报告等议案，，，他个人更体贴的是贵州茅台的利润分配方案，，，这一项的相关议案他有提前相识过 。。