匪夷所思。有企业用 Claude 一个月花了 5 亿美元？根据外媒 Axios 的最新报道，一位 AI 顾问告诉 Axios，他有个客户最近一个月在 Claude 上花了 5 亿美元。不是 500 万，不是 5000 万，是 500000000 美元，折合人民币三十三亿。🔗 https://www.axios.com/2026/05/28/ai-spending-roi-enterprise-costs哈？数字后面那一长串零看着都不真实。更离谱的是，原因并不是公司搞了什么史诗级 AI 项目，也不是几万名工程师同时训练模型，而是他们给员工开了 Claude 使用权限，却没有设置使用上限。然后账单就来了。这条消息后来被 Polymarket 转到 X 上，很快引来两千万人围观。有人第一反应是，给员工无限制访问权限，居然没人预见到过度消费，这难道不荒谬吗？还有人马上想到了微软，因为就在前几天，The Verge 刚报道过微软取消了不少内部 Claude Code 许可证，原因之一同样是成本太高。微软这事也挺魔幻。几个月前，微软给数千名工程师开放 Claude Code，还鼓励大家使用。工程师当然喜欢，能写代码，能读代码，能改 bug，能解释项目，谁会拒绝一个免费可用的编程搭子？问题是，大家用得越顺手，账单就越难看。等成本开始压过想象中的效率提升，越来越多公司就不得不回头问一个很尴尬的问题：这钱到底花得值不值？过去两年，企业几乎是带着焦虑拥抱 AI 的。买工具，发许可证，开内部培训，建仪表盘，追踪员工使用率，毕竟这个时间点，任何一家大公司说自己不重视 AI，估计投资人都得当场皱眉。但现在，另一面开始露出来了。IT 成本在膨胀，生产率增益没那么清楚，员工对 AI 的态度也没那么统一。一边是公司把 AI 自动化当成裁员理由，另一边，消费者对 AI 的好感在下降，员工也开始反抗工作场景里的强推 AI。以前是大家怕自己没赶上 AI 的浪潮，现在是很多公司发现，自己可能搭上的是一台会吞预算的机器。Uber 就是最典型的案例之一。Uber COO Andrew Macdonald 最近在采访里说，AI token 使用量增加，和公司层面的产出提升之间，还没有建立起明确联系。言外之意就是，员工可能确实用 AI 多写了一些代码，多处理了一些任务，却很难证明这些 token 最终变成了更多有用的产品功能，或者让用户真的得到了更好的体验。这话之所以刺耳，是因为它颠覆了过去一年企业 AI 叙事的核心。很多公司都默认，AI 用得越多，说明越先进；token 烧得越多，说明工作方式越 AI 原生；员工越频繁调用模型，说明组织越接近未来。Disney、JPMorgan 等公司也在追踪员工 AI 使用情况。Meta 把部分员工称为 AI builders，还期待他们在 AI-native pods 里工作。甚至最近还出现一种名为 tokenmaxxing 的情况。说白了，就是拼命消耗 token。本来吧，token 只是 AI 模型处理文本、代码和上下文的单位，大概可以理解成模型每次思考和输出时消耗的原材料。企业追踪 token 使用量，最早也不是完全没道理。管理层想知道工具有没有被用起来，投资人想知道 AI 投入背后有没有需求，IT 部门想知道预算花到哪里去了，这些都能理解。问题在于，一旦 token 消耗从观察指标变成目标，它就会立刻变成工作表演对象。经济学里有个老概念叫古德哈特定律，来自英国经济学家 Charles Goodhart 在 1975 年前后的货币政策观察。它的原理很简单，当一个衡量指标变成目标，它就不再是一个好的衡量指标。放到今天的 AI 公司，就是当 token 消耗被当成创新、效率、积极性，甚至某种 AI 信仰的证明时，员工最理性的选择就不是思考该不该用 AI，而是想办法让数字变好看，证明自己在干活。亚马逊就是一个非常标准的样本。据相关报道，亚马逊曾设定过目标，希望超过 80% 的开发者每周使用 AI 工具，并在内部追踪相关使用情况。尽管高管说，这些 AI 使用数据不会纳入绩效评估，但很多员工并不相信。然后事情就开始变味了。有员工为了提高自己的 token 消耗，开始使用 MeshClaw 这类内部智能体平台去执行一些没什么意义的任务。MeshClaw 本来可以启动代码部署、处理邮件、和 Slack 交互，但在压力之下，它也可以变成刷 token 的机器。Meta 也出现过类似的内部 AI 使用排行榜，相关报道出来后没多久，公司就把排行榜撤了。亚马逊后来也限制了团队层面使用统计的可见性。更现实的是，现在 AI 账单已经开始反过来影响企业决策。微软取消 Claude Code 许可证，就是一个信号。Uber 据称在 2026 年前四个月就用完了全年 AI token 预算，也是一个信号。Salesforce CEO Marc Benioff 说，公司今年给 Anthropic 的账单可能达到 3 亿美元，他还希望有一个 smart router，能自动判断哪些问题需要最强、最贵的模型，哪些问题交给便宜一点的小模型就够了。Modal 联合创始人兼 CTO Akshat Bubna 也表示，他怀疑内部 token 支出里有 50% 完全没用，但现在很难知道是哪 50%。至于那家一个月花掉 5 亿美元的公司，到底是谁，其实也没那么重要了。重要的是，它戳破了一层窗户纸：AI 当然有用，可一旦用得没章法，成本也可以是惊人的。会用 AI 赚钱的公司没几家，用 AI 烧钱的倒是一抓一大把。我们正在招募伙伴📮 简历投递邮箱hr@ifanr.com✉️ 邮件标题「姓名+岗位名称」（请随简历附上项目/作品或相关链接）
