很多時(shí)候企業(yè)開展AI轉(zhuǎn)型，沒人能確認(rèn)這筆投入是否真的劃算，大家只是清楚，如果不跟上AI的風(fēng)口，投資人絕不會(huì)買賬。

今年四月，Uber的首席技術(shù)官遇到了一件十分尷尬的事：原本規(guī)劃給全年AI工具的預(yù)算，才過去四個(gè)月就徹底花光了。這件事其實(shí)就是當(dāng)下硅谷AI賽道Token消耗大戰(zhàn)里，最典型的一個(gè)縮影。

可就在幾周之后，Uber的首席運(yùn)營(yíng)官Andrew Macdonald在播客節(jié)目里，又給這件事補(bǔ)上了扎心的結(jié)論：目前Token的高額消耗，和最終交付給用戶的實(shí)際功能價(jià)值之間，根本找不到明確關(guān)聯(lián)。

Andrew Macdonald 圖片來自：Business Insider

早在去年年底，Uber就全公司部署了Claude Code，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示95%的工程師每個(gè)月都會(huì)使用這個(gè)工具，甚至70%的代碼提交都來自AI生成，AI滲透率已經(jīng)高得驚人，隨之而來的賬單也同樣驚人。平均每個(gè)工程師每個(gè)月的API調(diào)用費(fèi)用就在500美元到2000美元不等，哪怕是同一個(gè)工程師用同一款工具，同一天的Token消耗差異都能達(dá)到十倍。最后CTO只能承認(rèn)，整個(gè)預(yù)算規(guī)劃必須推倒重來，因?yàn)樵绢A(yù)估完全夠用的一年預(yù)算，早就被瘋狂的Token消耗給耗空了。

企業(yè)砸了大價(jià)錢讓AI幫忙生成代碼，但投入的成本和最終的業(yè)務(wù)產(chǎn)出之間，完全看不到明確的因果關(guān)系。錢確實(shí)實(shí)實(shí)在在花出去了，代碼也確實(shí)寫出來了，但用戶體驗(yàn)到底提升了多少？又新增了多少真正能創(chuàng)造價(jià)值的功能？沒人能給出答案。

殊途同歸的AI困境

Uber遇到的問題是AI投入砸了錢，卻看不到實(shí)際成效；但還有很多公司選了另一條路：因?yàn)榭粗蠥I的潛力，直接大舉裁員，堅(jiān)信AI可以直接替代人工完成工作。

不給員工配AI工具，直接用AI替換掉員工，這條路真的能算清賬嗎？

Gartner今年發(fā)布了一份調(diào)研結(jié)果，調(diào)研覆蓋了350家年收入超過10億美元的全球大型企業(yè)，最終數(shù)據(jù)顯示：有八成企業(yè)在部署AI之后都選擇了裁員。可有意思的是，裁員比例和AI投入的投資回報(bào)率之間，完全不存在相關(guān)性，裁員多的企業(yè)和裁員少的企業(yè)，最終的投資回報(bào)幾乎一模一樣。

這個(gè)結(jié)論看起來違背直覺，仔細(xì)想想?yún)s又合情合理。裁員確實(shí)能省下人工成本，但省下來的錢根本沒有轉(zhuǎn)化成新的業(yè)務(wù)價(jià)值，只是讓企業(yè)當(dāng)季財(cái)報(bào)數(shù)字更好看而已，并沒有讓公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力真的變強(qiáng)。Gartner給出的結(jié)論非常直接：裁員確實(shí)能騰出更多預(yù)算，但根本創(chuàng)造不了新的業(yè)務(wù)價(jià)值。

靠AI驅(qū)動(dòng)的裁員，本質(zhì)上投資回報(bào)率為零，為什么老板們還前赴后繼這么做？說到底，裁員根本不是真正的經(jīng)營(yíng)決策，而是做給外界看的信號(hào)。告訴投資人“我們已經(jīng)在落地AI轉(zhuǎn)型了”，告訴董事會(huì)“我們正在提升運(yùn)營(yíng)效率”，這些表態(tài)帶來的好處，比真實(shí)的投資回報(bào)率重要多了。

《財(cái)富》雜志把這種行為叫做“AI洗綠”，拿AI當(dāng)借口裁員，本質(zhì)上就是單純砍成本沖短期利潤(rùn)，和AI能不能替代這些崗位，半毛錢關(guān)系都沒有。

繞不開的AI管理悖論

梳理下來不難發(fā)現(xiàn)，AI給企業(yè)管理帶來了一個(gè)無法調(diào)和的矛盾：想用AI替代人工，確實(shí)省下了工資開支，可投資回報(bào)率根本沒有提升；給原有員工配AI工具，看起來好像能提升效率，結(jié)果預(yù)算先直接爆了。

AI工具的計(jì)費(fèi)模式和傳統(tǒng)軟件完全不一樣。傳統(tǒng)軟件基本都是按席位收費(fèi)，每個(gè)人每年多少錢提前寫進(jìn)合同，年度預(yù)算很容易預(yù)測(cè)。但AI工具都是按Token計(jì)費(fèi)，用多少算多少，而且不同用戶的使用量差異大得離譜。Uber的數(shù)據(jù)已經(jīng)顯示，同一個(gè)工程師同一天的Token消耗都能差出十倍，這種模式直接把傳統(tǒng)的IT預(yù)算模型徹底沖垮了，企業(yè)年初根本沒法預(yù)測(cè)年底要花多少錢。

這種變化像什么呢？就好比原來買的是固定費(fèi)率的健身房年卡，現(xiàn)在換成了按次付費(fèi)的私教課。以前每個(gè)月固定交299塊，去不去都花這么多錢；現(xiàn)在每上一次課單獨(dú)付費(fèi)，去得越勤花得越多，而且你的每個(gè)員工去得勤不勤，你作為管理者根本沒法控制。

不讓員工用吧，怕企業(yè)跟不上AI浪潮被淘汰；放開用吧，成本賬根本算不住。

到底誰賺走了錢

Gartner其實(shí)在報(bào)告里很克制地給出了一個(gè)預(yù)測(cè)：到2028到2029年，AI自主化業(yè)務(wù)反而會(huì)凈新增工作崗位。這話聽起來像是沒什么用的安慰，實(shí)際上暗示了現(xiàn)在被裁掉的人，未來企業(yè)可能還得重新招回來，只不過那時(shí)候他們的崗位會(huì)變成“AI協(xié)調(diào)員”“模型運(yùn)營(yíng)”之類的新名稱，薪資水平也會(huì)和之前不一樣。

打工人被裁了，企業(yè)也沒賺到更多利潤(rùn)，預(yù)算還先爆了，那這么多錢到底去哪里了？答案當(dāng)然是流入了AI科技公司的營(yíng)收賬戶。Anthropic今年的年化收入已經(jīng)突破了10億美元，OpenAI的收入規(guī)模更高。當(dāng)Uber的CTO說“預(yù)算飄走了”的時(shí)候，這些飄走的預(yù)算正好穩(wěn)穩(wěn)落在了Anthropic這類AI公司的賬戶里。

這其實(shí)就是經(jīng)典的淘金熱結(jié)構(gòu)：真正賺到錢的從來不是淘金的人，而是賣鏟子和牛仔褲的商人。放到現(xiàn)在AI浪潮里，鏟子就是大模型API，牛仔褲就是Token。不管企業(yè)是拼命讓員工用AI，還是拼命用AI替換員工，每一個(gè)動(dòng)作里，AI公司都能穩(wěn)穩(wěn)收錢。

AI根本沒有幫企業(yè)省錢，它只是換了一種花錢的方式而已。

原來企業(yè)的錢花在員工身上，現(xiàn)在花在大模型身上；原來錢發(fā)在工資里，現(xiàn)在花在了Token消耗里；原來花費(fèi)很容易預(yù)測(cè)，現(xiàn)在花銷完全沒法控制。更有意思的是，原來花在員工身上的錢，最終會(huì)流到消費(fèi)市場(chǎng)，員工拿去消費(fèi)、娛樂、還房貸，錢會(huì)在整個(gè)經(jīng)濟(jì)體里正常循環(huán)。

現(xiàn)在花在AI上的錢，直接就進(jìn)了少數(shù)幾家硬件密集、融資密集的頭部AI公司賬戶，變成了它們下一輪采購(gòu)GPU、擴(kuò)大規(guī)模的資本。

所以下次看到“某公司宣布用AI優(yōu)化人力結(jié)構(gòu)”這類新聞，其實(shí)可以換個(gè)說法翻譯：我們把原本要給員工的錢，轉(zhuǎn)給了AI公司，我們自己也不確定這筆交易值不值，我們只知道，不這么做，投資人不會(huì)高興。

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