AI转型最大的门槛不是技术,而是人。当员工为刷KPI让AI干无意义活时,成本飙升的真相是:我们把手段当成了目的。真正的差距在于——你是AI的搬运工,还是能判断成果的掌控者?Uber四个月烧光全年AI预算。Meta员工三十天消耗60万亿Token,成本超过一亿美元。有公司一晚上烧了200万元Token。亚马逊看不下去了,叫停了。腾讯也下调了Token额度,明确了不搞消耗量排名,不贩卖焦虑。不仅是大厂,包括小公司,个体大家都意识到一件事,就是Token烧的再多,它也不等于业绩。AI确实10倍,100倍提效,但与之对应业绩是否翻了10倍,100倍呢?就拿在编程来说吧,每花一美元买Token,修Bug就要额外花0.44美元,重写代码又要花0.27美元,审查还要0.11美元。一块钱的投入,实际成本接近两块。个人用AI用得挺爽,不可否认效率确实提升了。但放到整个组织一看,业务没变化,业绩没增加,钱倒烧了不少。看到这,你可能会觉得:问题是成本太高,所以大厂不聊替代了?不是。成本只是表象。真正的底层逻辑是AI转型最大的门槛,不是技术,是人。





