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科技巨头正在推动员工尽可能多地使用AI，以获取技术带来的生产力红利。但在压力之下，裂痕已经开始出现，而且这些裂痕可能并不容易修复。
据The Verge报道，微软已开始取消大部分内部使用的Claude Code许可，转而要求工程师使用GitHub Copilot CLI。
这距离微软首次向数千名开发者、项目经理、设计师等员工开放Claude Code使用权限，仅过去六个月。该工具迅速走红，也许走红得太快了。员工的大规模使用，正在迫使公司对一个连自家工程师都已依赖的工具改弦更张。
微软、Uber都开始缩减AI工具使用
微软并不是唯一一家缩减内部AI使用的公司。
Uber首席技术官Praveen Neppalli Naga今年4月对The Information表示，公司仅用了四个月就烧光了2026年全年的AI编程工具预算。
在此之前，Uber还曾通过内部排行榜，积极激励团队提高AI工具使用率。
这些报道给科技巨头在AI上的豪赌泼了一盆冷水。尽管不少人仍相信AI“复兴”或“革命”的承诺，但采用成本正成为一个顽固瓶颈。
这些动向也显示，用AI替代或增强人类劳动力的经济账，比早期预测更复杂。
英伟达应用深度学习副总裁Bryan Catanzaro最近对Axios表示：“对我团队来说，算力成本远超员工成本。”
AI代币越来越便宜，总账单却越来越贵
一个正在展开的AI悖论是：代币价格越来越便宜，但总账单却越来越贵。
Uber和微软并不是唯一鼓励员工大量使用AI的公司。Meta一名员工制作了排行榜，追踪谁使用AI最多；亚马逊也在推动员工“toxenmaxx”，也就是尽可能多地消耗AI代币。
然而，基于代币的定价体系意味着，用得越多、效率越高，花费也越高。
高盛最近预测，随着消费者和企业采用AI代理，到2030年，代理式AI可能推动代币消耗量增长24倍，达到每月120万亿个代币。即使单个代币价格下降，总成本也可能急剧上升。
研究公司Gartner最近的报告也发现，到2030年，对一万亿参数大语言模型进行推理的成本，将比2025年降低近90%。
但Gartner预测，更便宜的代币并不会转化为更便宜的企业AI。原因是代理式模型每个任务需要更多代币，消耗增长会超过单位成本下降，而AI供应商也不会把全部成本降幅传递给消费者。
Gartner高级总监分析师Will Sommer警告：“首席产品官不应将基础代币价格下行，与前沿推理的民主化混为一谈。”
AI代理未来可能带来更高账单
这一现实可能打乱一些企业部署AI代理的宏大计划。
英伟达CEO黄仁勋最近表示，他认为未来每个员工身边都会有100个AI代理协同工作。他也是众多宣扬“代理未来”设想、预测数字员工将在企业各个角落运作的CEO之一。
但如果代币消耗增速快于单位成本下降速度，这个未来带来的账单，可能会比高管们预期的高得多。
