摘要
今年四月，Uber 的 CTO 发现了一件事：公司全年的 AI 工具预算，四个月就花完了，这件事是整个硅谷「token 消耗大比拼」的一个典型例子，我们之前也写过。 但就在几周后，Uber 的 COO Andrew Macdonald 在播客里给同事「补了一刀」：token 消耗和交付给用户的功能之间的联系，还不存在。 Andrew Macdonald 图片来自：Business Insider Uber 在去年底部署了 Claude Code，95% 的工程师每个月都在用，70% 的提交代码来自 AI，使用率惊人，账单也惊人。每个工程师每月的 API 调用费在 500 到 2000 美元之间，同一个人用同一个工具，同一天的消耗差异可以达到十倍。CTO 不得不说自己要推到重来，「因为我以为够用的预算，已经被吹走了」。 他们花了很多钱让 AI 写代码，但花的钱和最终产出之间，看不到因果关系。钱确实花了，代码确实写了，但用户体验提高了多？新增了多少有用的功能点？问就是不知道。 另一个方向的同一个问题 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，由于看到了 AI 的潜力而大举裁员，认为 AI 可以代替 不是给人买 AI 工具，而是用 AI 代替人，这条路的账算得过来吗？ Gartner 今年发布了一份调查，覆盖 350 家年收入超过十亿美元的全球企业，结果发现：80%的企业在部署 AI 后都裁了人。可是裁员率和 ROI 之间，完全没有相关性，裁得多的公司和裁得少的公司，回报率几乎一样。 这个结果反直觉，但仔细想想又很合理。裁员省的是人工成本，但省下来的钱并没有变成新的业务价值。它只是让财报上的数字好看了一个季度，而不是让公司真的变得更强。Gartner 的结论很直接：裁员可以腾出预算，但不创造业务价值。 AI 驱动的裁员，ROI 是零，为什么老板们还在做？本质上，裁员不是经营决策，是信号。对投资人说「我们在用 AI 了」的效果，和对董事会说「我们的运营效率在提升」的效果，都比真实的 ROI 重要得多。 Fortune 的分析把这叫做「AI washing」，用 AI 做借口裁员，实际上纯粹是在砍成本充利润，和 AI 能不能替代这些岗位，没有一点关系。 一个悖论…
摘要可能不完整，可查看原文