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亚马逊在内部整合人工智能技术的过程中，正遭遇严重的成本失控危机。2026年7月底，多名高级开发人员向同事通报，多个AI项目的支出已完全脱离控制。
其中，问题最为严重的是一个基于Anthropic公司Claude Sonnet模型的内部工具，该工具旨在自动比对作者数据与产品列表。该项目耗资约180万美元（约合157万欧元），导致原本计划的预算飙高860%。由于该系统从未对外发布，管理层直至五个月后才察觉这一财务计算失误。若加上物流和财务审计领域另外两个失控项目，这些意外支出的总额约为250万美元（约合218万欧元）。
Token计费成成本陷阱
据知情人士透露，支出激增的核心原因在于AI供应商定价模式的转变：许多企业从月度包干制转向基于“Token”（词元）的计费方式。当AI代理自主工作并生成错误代码时，Token消耗量会急剧上升，使得过去低成本的程序修复演变为巨额账单。
对此，亚马逊回应称，公司仍处于实验和学习高效利用新技术的阶段，上述事件属于学习过程中的孤立案例。
然而，超支并非亚马逊AI化进程中的唯一障碍。早在2025年底，其内部AI编程助手Kiro曾导致AWS中国区出现长达13小时的故障，起因是该Agent自行删除了工作环境。
废除诱导性内部排名
专家指出，企业需建立严格的预算上限及高Token消耗自动预警机制，并限制AI系统访问关键基础设施。此外，取消激励员工无意义使用AI的内部排名制度同样至关重要。
此前，亚马逊曾推出名为KiroRank的内部榜单，旨在激励开发者定期使用AI工具。但这引发了“Token最大化”现象：员工为提升排名，故意向AI代理分配不必要的任务，进一步推高了成本。目前，亚马逊已正式废除KiroRank。
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