--- title: "忘了設限，1 家公司 1 個月在 Claude 燒掉 5 億美元！--當 AI 已經貴到 “用不起”" type: "News" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/news/288128600.md" description: "企業 AI 熱潮遭遇賬單危機，一家公司因未設上限在 Claude 單月花費 5 億美元。微軟、亞馬遜等巨頭為遏制 “tokenmaxxing” 過度消耗行為，削減內部 AI 項目或叫停使用量追蹤。亞馬遜因員工刷榜導致算力浪費而下線相關工具，強調不應為用而用 AI，核心問題轉向成本管控與價值評估。" datetime: "2026-05-30T01:58:43.000Z" locales: - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/288128600.md) - [en](https://longbridge.com/en/news/288128600.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/news/288128600.md) --- # 忘了設限，1 家公司 1 個月在 Claude 燒掉 5 億美元！--當 AI 已經貴到 “用不起” 企業 AI 熱潮正在遭遇第一次真正意義上的賬單危機。 5 月 28 日，據 Axios 援引一位 AI 顧問的説法，其旗下一家企業客户近期在單個月內花費了 5 億美元用於 Claude，起因僅僅是沒有為員工使用量設置任何上限。 分析認為，**許多公司在快速鋪開 AI 工具時，將注意力集中在功能和推廣上，卻忽視了成本管控機制的建立。** 華爾街見聞提及，微軟，亞馬遜等科技巨頭正紛紛採取行動，削減內部 AI 工具或叫停追蹤 AI 使用量的項目，以遏制被稱為 “tokenmaxxing”（詞元極大化）的過度消耗行為。 亞馬遜一名高級副總裁不得不向員工發出警告： > 請不要為了用 AI 而用 AI。 市場現在面臨的核心問題，已不再是"要不要擁抱 AI"，而是"燒了這麼多錢，到底換來了什麼"。 **亞馬遜的案例從另一個角度揭示了企業 AI 治理的困境。** 據報道援引兩位知情人士透露，亞馬遜旗下開發者平台 Kiro 曾設有一個名為"Kirorank"的內部排行榜，根據員工的 AI 使用活躍度進行評分。 然而，該榜單意外引發了員工為提升排名，而讓 AI 代理執行無意義任務的行為，直接導致公司算力消耗上升。 亞馬遜高級副總裁 Dave Treadwell 本週向員工承認，這一排行榜出發點是好的，但最終結果是員工通過"tokenmaxxing"推高了公司的運營成本。 他明確指示員工，不要將注意力放在 token 消耗量上，而應專注於打造更好的產品，並強調"不要為了用 AI 而用 AI"。 **亞馬遜隨後在聲明中確認，該測試版儀表盤"並非正式或經批准的工具，已被下線"。** **Meta 也出現了類似情況**，員工同樣試圖通過拉高 token 消耗量來在公司內部排名中佔據有利位置。 這一現象表明，當企業將 AI 使用量納入考核時，可能適得其反，將員工激勵扭曲為對算力的無效消耗。 **亞馬遜此後轉向以"歸一化部署"指標替代 token 消耗量，重點追蹤工程師能否通過 AI 持續生成有實際價值的代碼。** 值得注意的是，亞馬遜今年的資本支出預計將達 2000 億美元，絕大部分流向 AI 與數據中心基礎設施。 ## 四大症結：為什麼 AI 花了錢卻沒帶來回報 據 Axios 梳理，企業 AI 採用正面臨四個結構性障礙。 **用例選擇錯位。**Velastegui Ventures CEO、前微軟首席 AI 官 Sophia Velastegui 表示，大多數人傾向於用 AI 自動化他們不喜歡的工作，而非對公司最有價值的工作。 她認為，企業應將 AI 資源集中在能直接驅動營收的場景上，而非盲目鋪開。 **成本缺乏管控。**AI 查詢並非無成本，企業級套餐按 token 計費，即便是日常性的簡單查詢也會快速累積成可觀支出，而多數業務部門對此並無清晰認知。 **人是最大瓶頸。**Velastegui 將企業目前普遍採用的"撒花"式 AI 授權，定性為無法帶來實質回報的路徑。 企業將大量 AI 工具堆給員工，但缺乏有效的引導和聚焦，導致真正的採用效率低下。 **數據開放存在顧慮。**專注金融行業 AI 工具的 Boosted.ai CEO Josh Pantony 指出，當企業因顧慮數據安全而不願向 AI 代理開放內部專有數據時，代理的實際效能將大打折扣，投資回報自然無從談起。 ## Token 經濟學：AI 敍事的新核心變量 這場爭論的背後，是一套更為複雜的投資邏輯正在重構。 華爾街見聞提及，據高盛 One-Delta 部門負責人 Rich Privorotsky 的最新觀點，**AI 交易的核心變量已從"技術是否可行"轉向"成本是否可承受"。** DeepSeek 據稱將 Token 定價下調 75%，小米 MiMo 的降價幅度接近 99%，這種成本壓縮可能觸發類似補貼競爭後的"價格戰"邏輯。 **他指出，基礎設施瓶頸終會緩解，市場不應為"即將被解決的問題"支付過高溢價。** Rich Privorotsky 進一步提出假設，更便宜的 Token 是否會率先替代高成本推理服務？如果需求擴張存在時間滯後，雲服務商、模型公司及 AI 基礎設施的收入增長可能面臨階段性壓力。 **他認為，Token 支出的理性化可能在今年第二、三季度成為董事會層面的重要議題，其重要性不亞於 AI 增長敍事本身。** 據彭博 Silicon Data LLM Token Expenditure Index，Token 價格自今年 2 月底以來已上漲約 65%，美國 AI 軟件價格過去一年累計漲幅達 20% 至 37%。 這一成本趨勢正在引發企業重新審視 AI 採購策略。**當"以 10% 的成本獲得 90% 的輸出"變得日益可行，企業對高成本前沿模型的依賴或將系統性下降。** AI 模型訓練公司 Micro1 首席執行官 Ali Ansari 表示，企業正經歷一次從過度使用 AI 轉向理性使用的"健康擺盪"。他認為： > AI 目前真正有效的領域，其實只有編程。 ## 多空之爭：同一現實，兩種解讀 就 AI 投資回報而言，相同的數據在不同分析框架下，正指向截然不同的結論。 **多頭視角認為，當前的混亂不過是轉型過程中的正常陣痛。** 據高盛的 Jim Schneider 在 5 月初的研判，到 2030 年，代理式 AI 將推動 Token 消耗量增長 24 倍，超大規模雲服務商和模型提供商的毛利率將在未來 3 至 12 個月內轉正。 摩根大通的經濟研究也發現，2026 年初 Python 包在 PyPI 上出現跳升式增長，而這一趨勢在 2022 年 ChatGPT 上線時並未出現，表明真實的生產力提升正在發生。 **空頭視角則由高盛半導體分析師 Jim Covello 在 4 月的報告中系統闡述。** 他指出，AI 供應鏈中幾乎所有價值都流向了半導體公司，這在歷史上前所未有且不可持續。**芯片公司本應在客户獲益時受益，但本輪週期中，其繁榮是以整條產業鏈上游消耗為代價的。** 兩種敍事都在同時發生，勝負仍未分明。可以確定的是，**"Token 消耗量增長即等於 AI 轉型成功"的簡單等式已經被打破。** 從單月燒掉 5 億美元的極端案例，到亞馬遜叫停刷分排行榜，AI 投入正在接受更嚴格的回報審查。下一筆 AI 賬單能產生多少真實價值，將是這場豪賭真正的判決時刻。 風險提示及免責條款 市場有風險，投資需謹慎。本文不構成個人投資建議，也未考慮到個別用户特殊的投資目標、財務狀況或需要。用户應考慮本文中的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。 ### 相關股票 - 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