周三下午三點，一個年薪50萬美元的工程師坐在工位前，盯著屏幕上的AI使用賬單猶豫要不要再跑一次模型測試。他的Token費用才花了5000美元，按照自家CEO的標準，這個數字足以讓老板"氣炸"。

英偉達CEO黃仁勛最近在公司內部會議上把話說得很直白：寧可拿出員工薪資的一半用于AI費用，也要換來10倍的效率提升。當有員工提出擔憂，認為大量使用AI只是白白消耗Token、并未帶來實質性生產力提升時，他給出了一個讓財務部門可能血壓升高的答復——"稍微浪費一點錢沒關系，但關鍵是不要浪費時間"。

他的邏輯鏈條很清晰。任何技術在初期階段人們都難以熟練運用，不應該一開始就追求完美，而是先邁出一步擁抱新技術。對于一名年薪50萬美元的工程師，如果Token費用低于25萬美元，他會感到擔憂；如果僅花費5000美元，他則會"氣炸"。這句話翻譯過來就是：你連試都不愿意試，我怎么知道這東西能不能用？

這種"燒錢換時間"的思路正在企業AI采購領域引發連鎖反應。據Axios報道，企業界對持續攀升的AI支出已經產生質疑，成本控制與投資回報問題成為2026年企業AI采購的核心矛盾。微軟近期取消了大部分Claude Code許可證，成本是主要原因之一。Uber的COO公開表示，AI相關支出"越來越難以合理化"。一名AI顧問透露，有企業因未對員工的Claude許可證設置使用上限，在單月內燒掉了5億美元。

CloudBees CEO Anuj Kapur向Axios指出，部分企業正以AI自動化為由裁員，但實際裁員可能只是"他們能拉動的唯一杠桿"，用于抵消高漲的AI賬單。消費者對AI的態度也在轉冷，員工層面的抵制情緒正在蔓延。黃仁勛的"浪費論"放在這個語境里，聽起來就更像是一場豪賭——賭的是AI帶來的效率提升能在賬單徹底失控之前兌現。

消費級AI市場的格局變化也在印證這場賭局的激烈程度。SimilarWeb最新流量數據顯示，過去半年ChatGPT的份額從約80%降至約60%，Gemini相對ChatGPT的流量從約20%升至約50%，Claude則從約3%升至約20%。雖然ChatGPT周活用戶約9億仍然保持領先，但Claude季度增速達到255%，在頭部網站中最快。AI市場正在從ChatGPT一家領先，轉向OpenAI、Google和Anthropic"三足鼎立"。

Anthropic的擴張步伐同樣值得關注。據彭博商業周刊報道，這家AI公司在快速擴張后，仍把"候選人是否認同公司使命"放在面試流程的核心位置。應聘者通常要經歷多輪技能評估和面試，其中多數練習要求不使用AI完成。文化面試會詢問候選人的價值觀、世界觀，以及他們如何看待AI風險。多名候選人和職業教練形容，這一輪面試比普通公司文化面更深入，甚至會追問職業倫理困境、候選人在當時如何反應、事后如何看待?？偛肈aniela Amodei此前在播客中稱，公司會詢問候選人有哪些"不尋常但愿意捍衛"的信念，考察重點包括候選人在不舒服的處境里捍衛自身判斷的方式。

在端側AI領域，蘋果也在用自己的方式參與這場競賽。據《The Information》報道，蘋果計劃在下月的全球開發者大會（WWDC）上全面發力端側AI算力，同時引入英偉達的隱私技術以保障部分云端AI任務的安全性。知情人士透露，蘋果正利用谷歌大語言模型Gemini訓練可本地運行的輕量化模型，即模型蒸餾。為推進模型小型化，蘋果正在尋求收購相關初創公司，馬薩諸塞州劍橋市的邊緣AI企業Liquid AI曾是其潛在收購目標之一。針對端側設備無法處理的復雜云端需求，蘋果已批準在谷歌云環境中使用英偉達的機密計算隱私保護技術，該技術通過硬件級加密處理中的數據與模型，確保云端AI請求的安全性。這意味著蘋果在維持其"私有云計算"品牌承諾的同時，底層處理過程仍需依賴英偉達GPU及谷歌的云基礎設施。

智能駕駛領域的路線之爭也在上演類似的技術選擇困境。賽力斯汽車董事長張正萍在第四屆未來汽車先行者大會上就華為乾崑智駕與特斯拉FSD的對比發表了看法。他表示兩款智駕系統孰優孰劣，最終應交由市場來客觀評判。張正萍指出，全新一代問界M9搭載了6顆激光雷達，這方面不輸給FSD；FSD模擬的是人類視覺駕駛邏輯，而華為乾崑智駕能夠達到"不只是人眼可以看到"的狀態。據悉，特斯拉FSD自V12版本起采用純視覺方案，依托8顆攝像頭與端到端神經網絡架構，以模擬人類視覺邏輯為核心。

從黃仁勛的"燒Token別心疼"，到企業AI賬單失控，再到消費級AI市場三足鼎立，技術路線選擇的壓力正在從實驗室傳導到每個工位、每張財務報表。與此同時，京東內部正在推行的"3個12"原則提供了一個對比鮮明的注腳。據TechWeb報道，該原則由創始人劉強東上周提出，本周起在集團內多個部門逐步推進。具體而言，員工每日工作時長原則上不超過12小時，倡導不晚于夜間12點離開公司，連續在崗工作天數不得超過12天。京東方面表示這是針對內部部分團隊工作強度過大問題所作的主動調整。

當一部分人在爭論AI該不該"浪費錢"的時候，另一部分人還在解決"人該不該被浪費"的老問題。莫言對AI創作的評判或許可以借用來形容當前的局面：AI創作本質是二手貨，取代不了作家的原創能力。但對于那些拿著高薪卻被要求瘋狂燒Token的工程師來說，他們的原創能力正在被重新定價——用黃仁勛的計算方式，一個年薪50萬美元的人，如果Token費用只花了5000美元，那才叫真正的浪費。