AI 没有帮企业省钱，只是把「给员工的薪水」换成「给 AI 公司的 Token 费」

4 月 Uber 技术长 Praveen Neppalli Naga（首图）透露，公司前四个月就烧光全年 AI 预算。这件事是整个硅谷token 消耗大比拚的典型例子。但几週后，Uber COO Andrew Macdonald 在 Podcast 补刀：token 消耗和给用户的功能，没关係。

Uber 去年底部署 Claude Code，95% 工程师每个月都在用，70% 程式来自 AI，使用率惊人，帐单也惊人。每个工程师每月 API 调用费在 500~2,000 美元，同个人用同样工具，同天消耗差异可达十倍。CTO 不得不说自己要推倒重来，因为我以为够用的预算，都被吹走了。

他们花了很多钱叫 AI 写程式，但花钱和最终产出之间，看不到因果关係。钱确实花了，程式确实写了，但用户体验提高多少？新增多少有用的功能？问就是不知道。

不同方向的同样问题

Uber 的困境是钱花了，成效没出来，但很多公司选择的是另一条路，由于看到 AI 的潜力而大举裁员，认为 AI 可以取代。不是帮人买 AI 工具，而是用 AI 取代人，这条路的帐算得清吗？

Gartner 今年调查，包括 350 家年收入超过十亿美元的全球企业，结果发现：80% 企业部署 AI 后都有裁员。可是裁员率和投资报酬率完全没有相关性，大裁特裁的公司和裁少少的公司，报酬率几乎一样。

这个结果很反直觉，但仔细想想又很合理。裁员省的是人事成本，但省下来的钱没有变成新业务价值，只是让财报数字好看一季，不是让公司真的变强。Gartner 结论很直接：裁员可以腾出预算，但不会创造业务价值。

AI 驱动的裁员，投资报酬率是零，为什么老闆还在做？其实裁员不是经营决策，是讯号。对投资人说我们在用 AI 了和对董事会说我们的营运效率有提升，两者的话术效果都比真实投报率更重要。

《财富》分析，这叫做AI washing，用 AI 当藉口裁员，其实只是单纯砍成本充利润，和 AI 能否取代这些职位都没关係。

有趣悖论

这样看来，AI 不是反造成管理矛盾吗：用 AI 取代人节省薪水，但投报率没提高；叫员工用 AI，效率似乎提升了，但预算先爆了。

AI 工具的计费模式和传统软体完全不同，传统软体是按设备收费，每人每年多少钱都写在合约上，可以预测。但 AI 工具是按 token 收费，用多少算多少，且每人用量差异很大。Uber 资料显示，一个工程师一天消耗就能差到十倍，代表传统 IT 预算模型完全失效，你没法年初预测这一年总共会花多少钱。

这就像固定费率的健身房会员卡，改成按次计费的私人教练。以前每月付月费，去不去都是花一样金额。现在每次去都要付费，去越勤就花越多，且员工去多勤，老闆完全无法控制。

不用，怕被淘汰；用了，帐算不过来。

钱都跑去哪了？

Gartner 报告其实有偷偷预告了：到 2028~2029 年，自动化业务反而会净增职位。这听起来像没什么用的安慰，实际上是说现在裁掉的人，将来还得再招回来，只不过到时职位会叫AI 协调员或模型营运等等等，薪资也不是同个等级。

打工人被裁，公司也没赚到更多，预算还爆了。钱去哪里了？当然是 AI 公司口袋里。Anthropic 今年年化收入破 10 亿美元，OpenAI 更高。当 Uber CTO 说预算飘走了，消失的预算都刚好落在 Anthropic 帐户了呢。

这是经典的淘金热结构。真正赚钱的从来不是淘金者，而是卖铲子和牛仔裤的人。现在铲子是 API，牛仔裤是 token，每家公司都在拚命用 AI、拚命让员工用 AI、拚命用 AI 取代员工，而 AI 公司每个环节都能收钱。

AI 没有省钱，只是换一种花钱方式。

以前花在人身上，现在花在模型；以前花在员工薪资，现在花在 token；以前预算可预测，现在无法控制。甚至以前花的钱是给员工，他们会拿去消费、娱乐、还房贷，钱有在循环。现在花的钱，直接进入几家硬体密集型、融资密集型 AI 公司口袋，变成下轮 GPU 採购和下轮融资的资本。

所以当你看到某公司宣布用 AI 最佳化人力结构新闻，可以自己翻译成：

我们把员工薪水转送给 AI 公司，但我们不确定交易是否划算，只知道如果不做这笔交易，投资人会不高兴。

（本文由 爱范儿 授权转载；首图来源：Praveen Neppalli Naga）