北京
Uber运营负责人Andrew Macdonald最近公开表达了对AI投入产出比的质疑。他在周六发布的一档访谈节目中表示，公司内部越来越难以证明AI成本的合理性。
事情的起因是Uber CTO Praveen Neppalli Naga今年4月接受The Information采访时的一句话。Naga透露，Uber已经把2026年Claude Code的预算花光了。Macdonald形容这个爆料引发了"脑袋爆炸的时刻"，在公司内部掀起了关于AI token消耗及其代价的大讨论——比如对人员编制的影响。
Macdonald与Uber高级工程负责人沟通后发现，token用量飙高并没有带来成比例的用户功能增长。"那个关联还不存在，对吧？"他说，"也许暗地里有更多东西在上线，但很难划出一条线，说token涨了这么多，用户功能就多了25%。"
这种投入与产出的断裂让AI的代价更难辩护。Uber CEO Dara Khosrowshahi在本月初的财报电话会上已经表态，公司正在放缓招聘，以对冲AI投资带来的压力。
Macdonald还戳破了一个幻觉：如果你只是坐在那想各种有趣的用法，AI看起来是免费的。但最终买单的是公司。
当科技巨头们还在大力推行"tokenmaxxing"——尽可能多地使用AI，甚至把员工AI用量纳入绩效考核——一些公司已经开始反其道而行之。
Duolingo就是个例子。这家语言学习应用在把AI使用情况纳入绩效评估后，又撤回了这一决定。员工们质疑：是不是为了用AI而用AI？CEO Luis von Ahn在4月的一档播客中承认，"感觉上，我们要负责的不再是实际结果，而是在硬推一些有时候并不合适的东西。"
从Uber到Duolingo，一个信号正在浮现：AI从"先用起来"的实验期，进入了"算清楚账"的理性期。
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