北京
一图读懂型核心：Uber在4个月内耗尽2026年全年AI预算这一事件，揭示出按用量计费的AI工具在企业大规模推广时，成本失控的速度远超财务模型预期。我们将从预算耗尽过程、工程师使用激增、计费模式差异、成本与产出衡量四个层面逐层拆解。
Uber在2025年12月向工程团队全面开放Claude Code。到2026年2月，使用智能编程工具的工程师占比32%；到3月飙升至84%；进入春季，月度活跃率已达95%，约70%的提交代码源自AI工具。原先规划覆盖全年的预算，开年仅4个月即告罄。其中一名高管在单次两小时编码任务中，产生了1200美元费用。
Claude Code可执行的操作远超单行代码建议。工程师可指派AI智能体并行处理多任务，重构大面积软件模块、生成测试用例、产出后端逻辑，这些操作全部消耗大量算力资源。每位工程师月均费用据相关报道在150至250美元区间，重度使用者月账单达到500至2000美元。
Uber内部据称设有工程师使用排行榜，按Claude Code调用量排位。推动团队采纳工具的部门并不负担预算控制责任，激励机制客观上鼓励了更大规模的算力消耗。这一组织安排使得用量增长路线与成本约束路线之间出现脱节。
企业界正在面临同一个追问：数千亿美元涌入人工智能领域，能否拿出匹配投入的产出证明？Uber总裁兼首席运营官Andrew Macdonald事后表示，在缺乏客户侧有用功能增多的证据时，不断上涨的令牌成本越来越难以被合理化。生产力提升幅度至今难以量化。
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