北京
2026 年 5 月 25 日，Uber COO Andrew Macdonald 在一档 Rapid Response 访谈中谈到内部正在重新审视 AI 工具的成本问题。
Uber COO Andrew Macdonald
他提到，Uber CTO Praveen Neppalli Naga 此前在 The Information 采访中透露，公司已经提前用完 2026 年 Claude Code 预算，这一说法在外界引发关注，也让 Uber 内部开始讨论 AI token 消耗、预算安排和招聘节奏之间的取舍。
Uber CTO Praveen Neppalli Naga
Macdonald 的意思并不是 Uber 要减少使用 AI，而是公司需要弄清楚这些投入到底换来了什么。
他说，自己和 Uber 资深工程管理人员交流后发现，token 使用量上升，并没有明确对应到更多有价值的消费者功能。
工程团队确实更频繁地使用 AI 工具，但公司还不能清楚证明，这些额外消耗最终带来了多少新增功能、效率提升或用户价值。
这也是 Uber 现在感到棘手的地方。
AI 工具对普通员工来说可能像是“随手可用”的软件，但企业需要为每一次调用、每一批 token 和相关基础设施买单。
当 AI 使用规模扩大后，它就不只是一个研发效率工具，而会变成实实在在的成本项。
Macdonald 说，如果无法在使用量和业务结果之间建立直接联系，这笔钱就越来越难解释。
Uber 并不是对 AI 保守的公司。相反，Uber 已经在内部大规模推广 AI 工具。
Uber 在 2026 年第一季度材料中称，公司正在推进 Cart Assistant、司机 AI Assistant 等产品，并继续接入第三方 AI 能力；在研发环节，超过 10% 的 production-ready code 已经由 AI coding agents 自主驱动。95% 的工程师每月都在使用 AI coding 工具，AI 正在提升开发速度，每周支持数千次更新发布。
但 AI 带来的效率提升，和公司愿意为它支付的成本，并不是同一个问题。
Uber CEO Dara Khosrowshahi 此前在财报电话会上表示，公司正在增加 AI 投入，同时放慢招聘节奏，以此对冲相关开支。他还提到，如果员工产出能因此提升 20%、30%、50% 甚至 100%，那么控制人员增长、加码 AI 投资就是值得的。
从财务表现看，Uber 不是在业绩承压时才提出这个问题。
2026 年第一季度，Uber 营收为 132 亿美元，同比增长 14%；Gross Bookings 为 537 亿美元，同比增长 25%；GAAP 营业利润为 19 亿美元，同比增长 57%；Non-GAAP EPS 为 0.72 美元，同比增长 44%。
Uber 讨论 AI 成本，并不是简单的削减开支，而是在增长阶段重新计算 AI 投入的边界。
企业 AI 正从“先用起来”进入“算清楚账”的阶段。
许多公司更愿意展示 AI 使用率、代码生成比例、员工采用率等指标；但 Uber 现在提出的问题更直接，token 花出去了，是否真正减少了人力需求、缩短了项目周期、带来了更多用户能感知的功能。
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