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

他们会连忙反咬一口：“你的阻抗太重。。。。。”“你业障未清。。。。。”“你和怙恃的关系没修睦，，能量接不上。。。。。”