今年四月,Uber 的 CTO 發(fā)現(xiàn)了一件事:公司全年的 AI 工具預(yù)算,四個(gè)月就花完了,這件事是整個(gè)硅谷「token 消耗大比拼」的一個(gè)典型例子,我們之前也寫過(guò)。
但就在幾周后,Uber 的 COO Andrew Macdonald 在播客里給同事「補(bǔ)了一刀」:token 消耗和交付給用戶的功能之間的聯(lián)系,還不存在。
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▲ Andrew Macdonald 圖片來(lái)自:Business Insider
Uber 在去年底部署了 Claude Code,95% 的工程師每個(gè)月都在用,70% 的提交代碼來(lái)自 AI,使用率驚人,賬單也驚人。每個(gè)工程師每月的 API 調(diào)用費(fèi)在 500 到 2000 美元之間,同一個(gè)人用同一個(gè)工具,同一天的消耗差異可以達(dá)到十倍。CTO 不得不說(shuō)自己要推到重來(lái),「因?yàn)槲乙詾閴蛴玫念A(yù)算,已經(jīng)被吹走了」。
他們花了很多錢讓 AI 寫代碼,但花的錢和最終產(chǎn)出之間,看不到因果關(guān)系。錢確實(shí)花了,代碼確實(shí)寫了,但用戶體驗(yàn)提高了多?新增了多少有用的功能點(diǎn)?問(wèn)就是不知道。
另一個(gè)方向的同一個(gè)問(wèn)題
Uber 的困境是錢花了,成效沒(méi)出來(lái),但很多公司選擇的是另一條路,由于看到了 AI 的潛力而大舉裁員,認(rèn)為 AI 可以代替
不是給人買 AI 工具,而是用 AI 代替人,這條路的賬算得過(guò)來(lái)嗎?
Gartner 今年發(fā)布了一份調(diào)查,覆蓋 350 家年收入超過(guò)十億美元的全球企業(yè),結(jié)果發(fā)現(xiàn):80%的企業(yè)在部署 AI 后都裁了人。可是裁員率和 ROI 之間,完全沒(méi)有相關(guān)性,裁得多的公司和裁得少的公司,回報(bào)率幾乎一樣。
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這個(gè)結(jié)果反直覺(jué),但仔細(xì)想想又很合理。裁員省的是人工成本,但省下來(lái)的錢并沒(méi)有變成新的業(yè)務(wù)價(jià)值。它只是讓財(cái)報(bào)上的數(shù)字好看了一個(gè)季度,而不是讓公司真的變得更強(qiáng)。Gartner 的結(jié)論很直接:裁員可以騰出預(yù)算,但不創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值。
AI 驅(qū)動(dòng)的裁員,ROI 是零,為什么老板們還在做?本質(zhì)上,裁員不是經(jīng)營(yíng)決策,是信號(hào)。對(duì)投資人說(shuō)「我們?cè)谟?AI 了」的效果,和對(duì)董事會(huì)說(shuō)「我們的運(yùn)營(yíng)效率在提升」的效果,都比真實(shí)的 ROI 重要得多。
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Fortune 的分析把這叫做「AI washing」,用 AI 做借口裁員,實(shí)際上純粹是在砍成本充利潤(rùn),和 AI 能不能替代這些崗位,沒(méi)有一點(diǎn)關(guān)系。
一個(gè)悖論
這樣看,AI 會(huì)帶來(lái)管理上的自相矛盾:用 AI 替代人,省了工資,但 ROI 沒(méi)提升;給人用 AI,效率似乎提升了,但預(yù)算先爆了。
AI 工具的計(jì)費(fèi)模式和傳統(tǒng)軟件完全不同。傳統(tǒng)軟件是按席位收費(fèi)的,每個(gè)人每年多少錢,寫進(jìn)合同里,可以預(yù)測(cè)。但 AI 工具是按 token 收費(fèi)的,用多少算多少,而且每個(gè)人的用量差異巨大。Uber 的數(shù)據(jù)顯示,同一個(gè)工程師同一天的消耗可以相差十倍。這意味著傳統(tǒng)的 IT 預(yù)算模型完全失效了,你沒(méi)法在年初預(yù)測(cè)年底會(huì)花多少。
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這像什么呢?像從固定費(fèi)率的健身房會(huì)員卡,換成了按次計(jì)費(fèi)的私教。你以前每個(gè)月交 299,去不去都那么多。現(xiàn)在每次去都要單獨(dú)付費(fèi),去得越勤花得越多,而且你的員工各自去得多勤你完全無(wú)法控制。
不用吧,怕被淘汰;用吧,賬算不過(guò)來(lái)。
錢去了哪里
Gartner 其實(shí)在報(bào)告里很克制地提了一句預(yù)測(cè):到 2028 年到 2029 年,自主化業(yè)務(wù)反而會(huì)凈增工作崗位。這聽(tīng)起來(lái)像沒(méi)什么用的安慰,實(shí)際上它暗示的是現(xiàn)在裁掉的人,未來(lái)可能還得重新招回來(lái)。只不過(guò)到時(shí)候他們的崗位叫「AI 協(xié)調(diào)員」或者「模型運(yùn)營(yíng)」之類的,工資可能也不一樣了。
打工人被裁了,公司也沒(méi)賺到更多,預(yù)算還爆了。錢去了哪里?當(dāng)然是 AI 公司的營(yíng)收里。Anthropic 今年的年化收入已經(jīng)突破十億美元,OpenAI 更高。當(dāng) Uber 的 CTO 說(shuō)「預(yù)算飄走了」的時(shí)候,那些被吹走的預(yù)算正好落在了 Anthropic 的賬戶里。
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這是一個(gè)經(jīng)典的淘金熱結(jié)構(gòu)。真正賺錢的從來(lái)不是淘金的人,是賣鏟子和牛仔褲的人。現(xiàn)在的鏟子是 API,牛仔褲是 token。每一家公司都在拼命用 AI,拼命讓員工用 AI,拼命用 AI 替代員工——而 AI 公司在所有這些拼命的每一個(gè)環(huán)節(jié)里都在收錢。
AI 沒(méi)有在省錢,它在換一種花錢的方式。
以前花在人身上,現(xiàn)在花在模型上;以前花在工資里,現(xiàn)在花在 token 里;以前花得可預(yù)測(cè),現(xiàn)在花得無(wú)法控制。甚至,以前花的錢留在了員工手里,他們會(huì)拿去消費(fèi)、娛樂(lè)、還房貸,錢在經(jīng)濟(jì)體里循環(huán)。
現(xiàn)在花的錢,直接進(jìn)了幾家硬件密集型、融資密集型的 AI 公司的賬上,變成了下一輪 GPU 采購(gòu)和下一輪融資的底氣。
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所以當(dāng)你看到「某公司宣布用 AI 優(yōu)化人力結(jié)構(gòu)」的新聞時(shí),可以翻譯一下:我們把給員工的錢轉(zhuǎn)給了 AI 公司,但我們并不確定這筆交易是否劃算,我們只是知道,如果不做這筆交易,投資人會(huì)不高興。
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