今年四月，Uber 的 CTO 發現了一件事：公司全年的 AI 工具預算，四個月就花完了，這件事是整個硅谷「token 消耗大比拼」的一個典型例子，我們之前也寫過。

但就在幾周后，Uber 的 COO Andrew Macdonald 在播客里給同事「補了一刀」：token 消耗和交付給用戶的功能之間的聯系，還不存在。

Andrew Macdonald 圖片來自：Business Insider

Uber 在去年底部署了 Claude Code，95% 的工程師每個月都在用，70% 的提交代碼來自 AI，使用率驚人，賬單也驚人。每個工程師每月的 API 調用費在 500 到 2000 美元之間，同一個人用同一個工具，同一天的消耗差異可以達到十倍。CTO 不得不說自己要推到重來，「因為我以為夠用的預算，已經被吹走了」。

他們花了很多錢讓 AI 寫代碼，但花的錢和最終產出之間，看不到因果關系。錢確實花了，代碼確實寫了，但用戶體驗提高了多？新增了多少有用的功能點？問就是不知道。

另一個方向的同一個問題

Uber 的困境是錢花了，成效沒出來，但很多公司選擇的是另一條路，由于看到了 AI 的潛力而大舉裁員，認為 AI 可以代替

不是給人買 AI 工具，而是用 AI 代替人，這條路的賬算得過來嗎？

Gartner 今年發布了一份調查，覆蓋 350 家年收入超過十億美元的全球企業，結果發現：80%的企業在部署 AI 后都裁了人。可是裁員率和 ROI 之間，完全沒有相關性，裁得多的公司和裁得少的公司，回報率幾乎一樣。

這個結果反直覺，但仔細想想又很合理。裁員省的是人工成本，但省下來的錢并沒有變成新的業務價值。它只是讓財報上的數字好看了一個季度，而不是讓公司真的變得更強。Gartner 的結論很直接：裁員可以騰出預算，但不創造業務價值。

AI 驅動的裁員，ROI 是零，為什么老板們還在做？本質上，裁員不是經營決策，是信號。對投資人說「我們在用 AI 了」的效果，和對董事會說「我們的運營效率在提升」的效果，都比真實的 ROI 重要得多。

Fortune 的分析把這叫做「AI washing」，用 AI 做借口裁員，實際上純粹是在砍成本充利潤，和 AI 能不能替代這些崗位，沒有一點關系。

一個悖論

這樣看，AI 會帶來管理上的自相矛盾：用 AI 替代人，省了工資，但 ROI 沒提升；給人用 AI，效率似乎提升了，但預算先爆了。

AI 工具的計費模式和傳統軟件完全不同。傳統軟件是按席位收費的，每個人每年多少錢，寫進合同里，可以預測。但 AI 工具是按 token 收費的，用多少算多少，而且每個人的用量差異巨大。Uber 的數據顯示，同一個工程師同一天的消耗可以相差十倍。這意味著傳統的 IT 預算模型完全失效了，你沒法在年初預測年底會花多少。

這像什么呢？像從固定費率的健身房會員卡，換成了按次計費的私教。你以前每個月交 299，去不去都那么多。現在每次去都要單獨付費，去得越勤花得越多，而且你的員工各自去得多勤你完全無法控制。

不用吧，怕被淘汰；用吧，賬算不過來。

錢去了哪里

Gartner 其實在報告里很克制地提了一句預測：到 2028 年到 2029 年，自主化業務反而會凈增工作崗位。這聽起來像沒什么用的安慰，實際上它暗示的是現在裁掉的人，未來可能還得重新招回來。只不過到時候他們的崗位叫「AI 協調員」或者「模型運營」之類的，工資可能也不一樣了。

打工人被裁了，公司也沒賺到更多，預算還爆了，錢去了哪里？當然是 AI 公司的營收里。Anthropic 今年的年化收入已經突破十億美元，OpenAI 更高。當 Uber 的 CTO 說「預算飄走了」的時候，那些被吹走的預算正好落在了 Anthropic 的賬戶里。

這是一個經典的淘金熱結構。真正賺錢的從來不是淘金的人，是賣鏟子和牛仔褲的人。現在的鏟子是 API，牛仔褲是 token。每一家公司都在拼命用 AI，拼命讓員工用 AI，拼命用 AI 替代員工——而 AI 公司在所有這些拼命的每一個環節里都在收錢。

AI 沒有在省錢，它在換一種花錢的方式。

以前花在人身上，現在花在模型上；以前花在工資里，現在花在 token 里；以前花得可預測，現在花得無法控制。甚至，以前花的錢留在了員工手里，他們會拿去消費、娛樂、還房貸，錢在經濟體里循環。

現在花的錢，直接進了幾家硬件密集型、融資密集型的 AI 公司的賬上，變成了下一輪 GPU ***購和下一輪融資的底氣。

所以當你看到「某公司宣布用 AI 優化人力結構」的新聞時，可以翻譯一下：我們把給員工的錢轉給了 AI 公司，但我們并不確定這筆交易是否劃算，我們只是知道，如果不做這筆交易，投資人會不高興。

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