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。

今年四月，Uber 的 CTO 發(fā)現(xiàn)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(lián)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(diào)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(jīng)被吹走了」。

他們花了很多錢讓 AI 寫代碼，但花的錢和最終產(chǎn)出之間，看不到因果關(guān)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(fā)布了一份調(diào)查，覆蓋 350 家年收入超過十億美元的全球企業(yè)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：80%的企業(yè)在部署 AI 后都裁了人。可是裁員率和 ROI 之間，完全沒有相關(guān)性，裁得多的公司和裁得少的公司，回報率幾乎一樣。

這個結(jié)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(yè)務價值。它只是讓財報上的數(shù)字好看了一個季度，而不是讓公司真的變得更強。Gartner 的結(jié)論很直接：裁員可以騰出預算，但不創(chuàng)造業(yè)務價值。

AI 驅(qū)動的裁員，ROI 是零，為什么老板們還在做？本質(zhì)上，裁員不是經(jīng)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(guān)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(tǒng)軟件完全不同。傳統(tǒng)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(shù)據(jù)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(tǒng)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?，F(xiàn)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(yè)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(xiàn)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(xié)調(diào)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(jīng)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(jīng)典的淘金熱結(jié)構(gòu)。真正賺錢的從來不是淘金的人，是賣鏟子和牛仔褲的人?，F(xiàn)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(huán)節(jié)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(xiàn)在花在模型上；以前花在工資里，現(xiàn)在花在 token 里；以前花得可預測，現(xiàn)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(jīng)濟體里循環(huán)。

現(xiàn)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 采購和下一輪融資的底氣。

所以當你看到「某公司宣布用 AI 優(yōu)化人力結(jié)構(gòu)」的新聞時，可以翻譯一下：我們把給員工的錢轉(zhuǎn)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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