泉源：U17国足助教曹阳：未完、待续作者： 叶易霞：

老黄的Token经济学翻车了！微软亚马逊通通跳车

henry 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

Token经济学，，，，，可能并不经济。。。
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（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。。。
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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。。。
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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。。。
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更夸张的是，，，，，这家公司至今没有果真身份。。。
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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。。。
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很快，，，，，X上最先泛起种种推测，，，，，其中被点名最多的是亚马逊。。。
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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。。。
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这一前一后两条新闻放在一起看，，，，，味道就有点纷歧样了。。。
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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。。。
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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。。。
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微软就是一个典范例子。。。
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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。。。
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而Claude Code进入微软内部，，，，，距离现在不过6个月。。。
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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。。。
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但无论怎样，，，，，Token账单都是绕不开的话题。。。
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类似的转变，，，，，也泛起在DeepSeek身上。。。
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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。。。
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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。。。
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若是说微软和DeepSeek还算委婉客套，，，，，那么Uber则说得越发直接。。。
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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。。。
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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。。。
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换句话说，，，，，花掉更多Token，，，，，并纷歧定意味着创立出更多价值。。。
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类似的反思，，，，，也最先泛起在更多公司内部。。。
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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。。。
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“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。。。
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Meta的转变则更具代表性。。。
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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。。。
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与此同时，，，，，海内也泛起了类似声音。。。
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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。。。
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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。。。
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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。。。
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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。。。
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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。。。
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在其时，，，，，这句话被许多企业奉为圭臬。。。
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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。。。
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用的越多，，，，，省得越多就是这么来的。。。
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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。。。
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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。。。
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老板们最终照旧选择了用脚投票。。。
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最近，，，，，关于这件事的讨论也最先在Hacker News上发酵。。。
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有人以为，，，，，这是一个主要转折点。。。
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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。。。
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也有人把矛头直接指向了已往半年盛行的“Tokenmaxxing”文化。。。
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（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。。。
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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。。。
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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。。。
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不过，，，，，另一种看法同样值得关注。。。
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不少开发者以为，，，，，这并不是AI热潮退去的信号。。。
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恰恰相反。。。
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这意味着企业终于最先从“先用再说”，，，，，进入“细腻运营”的阶段。。。
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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。。。
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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。。。
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[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