起源：沃西：八村塁终于阐扬了自己的实力作者： 郭婉婷：

老黄的Token经济学翻车了！微软亚马逊统统跳车

henry 发自 凹非寺量子位 | 公家号 QbitAI

Token经济学，可能并不经济。

（除了AAAAA显卡黄总）

最近，Axios爆出一个挺逆天的事儿：一家企业，一个月就烧掉了5亿美元的Claude账单，合人民币34亿元。

原因嘛，就是老板给员工开了然Anthropic的企业授权之后，忘了设置用量上限，而后token就一向烧烧烧……

烧了一个月，34个幼指标就这么水灵灵地出去了。

咱先不说烧得值不值，若是按Anthropic目前约470亿美元的年化收入（ARR）推算，相当于这一家公司，一个月就贡献了Anthropic靠近八分之一的月收入

换句话说，Anthropic每赚8块钱，其中就有1块来自这家公司。

更夸大的是，这家公司至今没有公开身份。

但Axios在报路里提到，可能“无痛”吞下5亿美元AI账单的企业，全球其实也没几多家。

很快，X上起头出现各类猜测，其中被点名最多的是亚马逊。

巧的是，就在险些统一功夫，《金融时报》披露，亚马逊已经取缔内部AI使用排行榜，由于员工起头为了冲榜而疯狂刷Token，甚至执行大量没有现实价值的工作。

这一前一后两条新闻放在一路看，味路就有点不一样了。

从前两年，企业最不安的是员工不用AI。而此刻，越来越多企业起头不安另一件事：

AI是不是用得太多了。

美国大厂，起头算账了

这种变动，最近在越来越频仍地出现。

微软就是一个典型例子。

最近，微软颁发将在6月30日之前取缔Experiences + Devices部门（掌管Windows、Microsoft 365、Outlook、Teams、Surface）的大部门Claude Code授权，工程师们被要求迁徙到自家的GitHub Copilot CLI。

而Claude Code进入微软内部，距离此刻不外6个月。

微软给出的理由很切合硅谷传统——

Claude Code已经实现了援手团队进建和索求的阶段，是时辰回到“Eat Your Own Dog Food”，使用自己的产品了。

但无论若何，Token账单都是绕不开的话题。

类似的变动，也呈此刻DeepSeek身上。

今年4月颁布V4时，DeepSeek在技术汇报里提到，V4已经成为公司内部员工日常使用的Agentic Coding模型，履历优于Claude Sonnet 4.5，交付质量靠近Opus 4.6。

固然官方没有明确提及成本成分，但对于占有自研模型的公司来说，用自己的模型实现同样的工作，显然是一个更经济的选择。

若是说微软和DeepSeek还算婉转客套，那么Uber则说得越发直接。

Uber CTO Praveen Neppalli Naga今年早些时辰泄漏，公司工程师仅用4个月就烧完了整年Claude Code预算。

随后，Uber首席运营官Andrew Macdonald公开暗示：AI Token亏损与最终颁布的有价值产品之间，似乎并不存在显著的线性关系。

换句话说，花掉更多Token，并不愿定意味着创造出更多价值。

类似的反思，也起头呈此刻更多公司内部。

此前，多邻国曾打算将AI使用情况纳入员工绩效查核。但在员工质疑“是否必须为了使用AI而使用AI”之后，公司最终撤回了这一决定。

“感触我们不是在为现实了局掌管，而是在试图强推一些并不总是适合的器材。”

今年4月的一档播客中，多邻国CEO路易斯·冯·安如此总结。

Meta的变动则更具代表性。

在被曝出内部成立Claude使用排行榜、单月亏损数十亿Token后，Meta也逐步起头收紧有关激励，从激励“多用、多刷”，转向更关注现实产出。

与此同时，国内也出现了类似声音。

米哈游郑银河曾分享过一次经历：某个Agent项目上线后，一晚上烧掉了200万元Token用度。

这笔膏火不算便宜。但它也让越来越多企业意识到一个问题：Token自身并不是价值，实现工作、交付产品、创造收入，才是价值。

能够说，企业依然相信AI，只是相比去年，它们起头不再单纯钻营亏损更多Token，而是起头当真推算每一个Token背后的ROI。

AI第一次造成了财政问题

毫无疑难，在经历了大半年的“黄氏Token经济学”之后，美国大厂起头当真反思：

这些Token，到底花得值不值？

今年3月，黄仁勋在《All-In Podcast》中曾为这套逻辑公开背书。

若是一个年薪50万美元的工程师每年亏损的token不到25万美元，他会深感忧郁。

在其时，这句话被好多企业奉为圭臬。

终于，若是AI真的能提升工程师效能，那么多烧一些Token，性质上是在采办出产力。

用的越多，省得越多就是这么来的。

但问题在于：当一张张真实账单起头寄到企业手里时，事件起头变得没那么单一。

无论是Amazon取缔排行榜，微软收缩Claude Code授权，还是Uber发现工程师4个月烧光整年预算。

老板们最终还是选择了用脚投票。

最近，关于这件事的会商也起头在Hacker News上发酵。

有人以为，这是一个重要转折点。

从前那种把Token亏损量等同于AI选取率、甚至等同于出产力的狂热阶段，在实现。

也有人把锋芒直接指向了从前半年盛行的“Tokenmaxxing”文化。

（注：Token是大说话模型处置文本的根基单元，也是计费单元。Tokenmaxxing指的是企业和员工疯狂钻营token亏损量，把“烧了几多token”当成AI选取率和出产力的衡量指标。）

在他们看来，问题并不在于AI，而在于企业把“烧更多Token”误当成了指标自身。

若是使用更高效的模型、合理节造Agent工作流，或者让人类参加关键决策，成本本能够低得多。

当然，也有人恶作剧说：

这场活动最大的赢家，重新到尾可能只有黄仁勋。

不外，另一种概想同样值得关注。

不少开发者以为，这并不是AI热潮退去的信号。

刚好相反。

这意味着企业终于起头从“吓酌再说”，进入“精密运营”的阶段。

将来各人关注的重点，可能不再是谁烧掉更多Token，而是谁能用更少的Token实现更多工作。

好比：更高效的Agent工作流；廉价模型处置单一工作；昂贵模型只掌管关键决策；更严格的预算和权限治理。

[1]https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/mystery-company-accidentally-blew-usd500-million-on-claude-in-a-single-month-failed-to-put-usage-limit-on-licenses-for-employees

[2]https://www.axios.com/2026/05/28/ai-spending-roi-enterprise-costs

[3]https://news.ycombinator.com/item?id=48307098