Microsoft 內部報告揭露 AI 的真實成本問題：使用該技術的費用竟高於僱用真人員工

(SeaPRwire) –   如今，企業正敦促員工盡可能多地使用人工智能，以榨取該技術的生產力紅利。但這種壓力正在導致裂痕，而這些裂痕可能無法修復。

據 The Verge 報導，Microsoft 已開始取消其大部分直接 Claude Code 授權，轉而讓工程師使用 GitHub Copilot CLI。這發生在該公司首次向 Claude Code 開放權限僅六個月後，當時鼓勵了數千名開發人員、項目經理、設計師和其他員工嘗試編碼。該技術迅速流行起來。或許太受歡迎了。員工使用它的規模現在正促使該公司改變其曾經依賴的工具的方針。據 The Verge 報導，取消 Claude Code 授權不會影響 Microsoft 的 Foundry 交易，該交易包括向 Anthropic 投資高達 50 億美元，並讓 Foundry 客戶能夠使用 Claude 模型，以及 Anthropic 承諾購買 300 億美元的 Azure 計算容量。

Microsoft 並非唯一一家縮減內部人工智能使用的公司。Uber 的首席技術官 Praveen Neppalli Naga 在 4 月份告訴 The Information，該公司在短短四個月內就花光了其 2026 年人工智能編碼工具預算。此前，該公司曾通過內部排行榜積極鼓勵採用，對團隊進行人工智能工具使用情況的排名。

這些報導可能會讓科技巨頭們對人工智能的押注潑冷水。儘管一些人堅守着人工智能「文藝復興」或「革命」的承諾，但採用的成本卻成了一個頑固的瓶頸。這些發展也表明，用人工智能取代或增強人類勞動力的經濟效益可能比一些早期預測所暗示的要複雜。這與 Nvidia 應用深度學習副總裁 Bryan Catanzaro 最近在接受 Axios 採訪時的說法不謀而合。

「對我的團隊來說，計算成本遠遠超過了員工的成本。」他說。

Anthropic 未立即回應的置評請求。Microsoft 未提供置評。

新興的人工智能悖論：更便宜的 token，更高的賬單

Uber 和 Microsoft 並非唯一一家敦促員工盡可能多地使用人工智能的公司。就像在 Uber 一樣，一位 Meta 員工創建了一個排行榜，恰如其分地命名為「Claudeonomics」，以紀念 Anthropic 的人工智能模型，用來追蹤哪些員工使用人工智能最多。Amazon 正在敦促其員工「toxenmaxx」，即盡可能多地使用人工智能 token（人工智能計算的基本構件）。

但是，隨着 token 定價系統的出現，使用越多、效率越高，工作成本就越高。高盛最近預測，到 2030 年，隨着消費者和企業採用人工智能代理，代理式人工智能可能會使 token 消耗量增加 24 倍，達到每月驚人的 120 千萬億個 token。隨着企業轉向人工智能代理以提高生產力，即使每個 token 的價格下降，總體成本也可能急劇上升。

但隨着消耗量的增加，單個人工智能 token 的成本預計將大幅下降。研究公司 Gartner 最近的一份報告發現，到 2030 年，一個萬億參數 LLM（簡單來說，就是一個高度複雜的人工智能模型）的推理成本將比 2025 年低近 90%。儘管如此，Gartner 預測，更便宜的 token 不會轉化為更便宜的企業人工智能，因為代理式模型每個任務所需的 token 比標準模型多，消耗量的增加可能會超過單位成本的下降，而且人工智能提供商不會將較低的成本完全轉嫁給消費者。因此，推理成本可能會推高。

Gartner 高級總監分析師 Will Sommer 在一份聲明中警告說：「首席產品官（CPO）不應將商品化 token 的通貨緊縮與前沿推理的民主化混淆。」

這一現實可能會使一些公司部署人工智能代理的宏偉計劃變得複雜。Nvidia 首席執行官 Jensen Huang 最近表示，他認為有一天將有 100 個人工智能代理與他公司的每位員工一起工作。

Huang 是更廣泛的 CEO 群體中的一員，他們吹捧一種代理式未來，即數字工作者在整個企業中運營。但是，如果 token 的消耗量增長速度快於單位成本下降的速度，那麼這個未來可能會帶來比高管們預期的更沉重的賬單。