Claude Code 让 Uber 两个月烧完年度预算后,COO 直言:Token 消耗和有用输出不存在正比

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Uber COO Andrew Macdonald 在最新訪談中坦言，公司的 AI 支出正愈來愈難向內部交代，CTO Praveen Naga 兩個月前透露 Claude Code 預算已提前燒完，但更核心的問題在於：更高的 token 消耗，換不來等比例增加的消費者功能輸出。（前情提要：不只叫車》Uber 合作 Expedia 新增飯店訂房，邁向一站式旅遊超級 App）（背景補充：Anthropic 報告：2028 年 AI 霸主之爭，美國不守住算力優勢恐被中國反超）一家公司的每位工程師每月在 AI 工具上燒掉最高 2,000 美元，70% 的提交程式碼來自 AI 生成，卻沒有人能回答「這到底換來了幾個功能」問題就不再是技術問題，而是管理危機。 Uber 營運長 Andrew Macdonald 日前接受 Rapid Response 訪談，說出了這件科技業心照不宣的事：花在 AI 上的錢，愈來愈難向人交代。此前 Uber 技術長 Praveen Neppalli Naga 今年四月接受 The Information 採訪時，也說了一句話：「我以為的預算，已經提前燒完了。」當時的背景是：Uber 旗下 5,000 名工程師對 Claude Code 的採用率，在短短數月內從 32% 飆升至 84%。個別工程師每月花費介於 500 至 2,000 美元不等；Naga 本人曾在一次內部展示中，兩小時就消耗了 1,200 美元的 token 額度。 Macdonald 形容這句話在 Uber 高層引發了撼動，觸動了一連串關於 AI token 消耗的討論，包括這些支出是否值得、以及它對人員編制帶來的取捨壓力。 CEO Dara Khosrowshahi 本月在財報電話會議上已明確表態：Uber 正在放緩招聘，部分原因正是為了抵銷 AI 投資的支出。換句話說，AI 工具的帳單，開始影響真實的用人決策。 Macdonald 在訪談中描述了他與 Uber 資深工程主管溝通後的發現：更高的 token 使用量，並未轉化為等比例增加的消費者功能輸出。「那條連結還不存在，對吧？」他說，「也許隱隱約約有更多東西被交付出去了，但要在那些數字和『我們多產出了 25% 的有用消費者功能』之間畫一條線，非常困難。」這個問題揭示了當前 AI 採用潮的核心矛盾：token 消耗量是可測量的，但它衡量的是「使用程度」，而非「產出價值」。Salesforce 近期將這類指標稱為「虛榮指標」，並明確反對以 token 消耗量作為員工績效的評估標準。值得注意的是，Macdonald 也指出一個認知盲區：對於不用自掏腰包的個別工程師而言，AI 工具「感覺像是免費的」，可以隨意嘗試各種使用情境；但最終，是公司在買單。這種個人與組織之間的成本錯位，正是 token 消耗失控的結構性原因之一。 Uber 的困惑並非個案，只是率先被高層點名說出來。 Google 在 I/O 2026 大力倡導「tokenmaxxing」，亦即盡可能大量使用 AI，並以此作為衡量工程師投入程度的指標之一。這條路線的邏輯是：使用量本身會帶動能力進化，量變終將引發質變。但也有企業開始往另一個方向走。Duolingo 曾在績效考核中納入 AI 使用頻率，但在員工提出疑問，「難道要為了用 AI 而用 AI？」，之後，已悄悄撤回這項政策。CEO Luis von Ahn 在四月的一次播客訪談中說：「感覺與其讓大家對實際成果負責，我們反而在推動一件很多情況下根本不適用的事。」一家醫療企業的案例更為極端：六個月內消耗了 1 兆 token，產生逾 600 萬美元的非計劃成本，財務部門當時甚至不清楚驅動因素是什麼。這不是使用 AI 的問題，而是沒有任何人知道誰在使用、用在哪裡、燒了多少錢。 Macdonald 在訪談中並未宣布任何具體的削減計畫，也沒有說 Uber 要放棄 AI 工具。他只是把一個企業界普遍存在、但鮮少被高層直白說出的問題，說出來了。衡量 AI 投資報酬率，目前業界沒有標準答案。但愈來愈多跡象顯示，「用了多少」和「得到多少」之間的鴻溝還非常巨大。

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来源：動區 BlockTempo

发布：2026-05-26 02:17:43

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