180萬刀，連亞馬遜都燒不起Claude了

• 程淺 發(fā)自 凹非寺
  量子位 | 公眾號 QbitAI

洛陽紙貴，Agent用量爆炸已成為科技公司的噩夢，這些公司不幸地發(fā)現(xiàn)：原來比起AI，人的最大優(yōu)勢是可以拖欠工資（x）

AI不理解情懷，硅谷不相信眼淚。

最近，年入7000多億美元、家大業(yè)大的亞馬遜，也被Claude狠狠毒打了

據(jù)亞馬遜公司員工透露，公司近期想使用Claude Sonnet為自家網(wǎng)站填充詳細的作者信息。

但這個看起來很簡單的任務卻花費了亞馬遜180萬刀

超出了預算的860%

并且過了5個月才被發(fā)現(xiàn)。

并且最后也沒部署成功。（不過怎么說這都已經(jīng)像是個管理問題了。）

Agent可能會失敗，但它也會堅韌不拔、日夜不休地反復重試。那是風平浪靜的一天，沒有任何人警告它「Please wait before trying again」。

當前，Claude Sonnet公開價約為每百萬輸入token3美元、每百萬輸出token15美元，180萬美元最多可能燒了6000億token——僅就數(shù)據(jù)量而言這相當于GPT3整個訓練語料的兩倍。

諸如此類的案例在亞馬遜內(nèi)部已經(jīng)出現(xiàn)了很多次，且這些bug往往過了很久才會被發(fā)現(xiàn)。

• AI相關的任何東西，我們都很難搞清楚到底花了多少錢。在傳統(tǒng)系統(tǒng)里無足輕重的小問題，用AI做都可能帶來極難想象的費用。

萬物商店的自動化之夢

盡管如此，這些事故并不能阻擋亞馬遜自動化的步伐。如今，它正在以空前的規(guī)模押注AI。

CEO Andy Jassy宣布，亞馬遜2026年資本開支預計約2200億美元，絕大部分將投向AWS（Amazon Web Services）、自研AI芯片與電力基礎設施，較2025年增長近六成，成為全球超大市值公司中最高的單年度資本開支

這場聲勢浩大的投資也取得了超預期的收益。就在今早，亞馬遜公布了截至2026年6月30日的第二季度財報，數(shù)據(jù)顯示AWS在第二季度實現(xiàn)凈銷售額422億美元，同比增長37%。并且，在亞馬遜275億美元的總營業(yè)利潤中，AWS貢獻了約60%，而其收入僅占公司總收入的21%。

與此同時，亞馬遜自2025年10月以來已進行兩輪大規(guī)模裁員，先后共削減約3萬崗位。

早在去年，Jassy本人就發(fā)表了美好的展望，他在發(fā)給全體員工的備忘錄中寫下：

• 我們?nèi)缃裼?000多種生成式AI服務，但從我們的規(guī)模來看，這還只是小小冰山一角。在未來，會有數(shù)十億個Agent在亞馬遜運轉(zhuǎn)。

不僅如此，這場自動化浪潮已經(jīng)走出辦公室，走進了亞馬遜的倉儲和物流體系。

據(jù)報道，亞馬遜機器人部門的目標是在2033年前后實現(xiàn)約75%的倉儲運營自動化。這意味著到2027年亞馬遜將在美國少雇約16萬人，到2033年少雇超60萬人。

亞馬遜的工廠

不過外部觀察者的判斷則較為嚴厲。2024年諾貝爾經(jīng)濟學獎得主、麻省理工學院教授Daron Acemoglu在評價這一計劃時警告：“如果亞馬遜的自動化之夢落地，那么美國最大的雇主將從凈崗位創(chuàng)造者變成「凈崗位毀滅者」。”

以Token論英雄休矣？大廠們紛紛開始上鎖

亞馬遜的成本超支并非孤例，早在今年初此類Token用量失控就同時在數(shù)家大廠上演。

通常，這些鬧劇都以這樣一句話開始：

• 同學們，我們一定要「盡可能多」地使用AI，用「盡可能小」的團隊創(chuàng)造「盡可能深厚」的價值！

繼而，員工自發(fā)搭用量排行榜，“燒幣傳奇”、“緩存法王”、“掛機成仙”一時間成為大家爭相競逐的江湖名號。

最終，老板們紛紛被自家員工的勤奮震撼，連忙以緊急聲明宣告競賽結束。

圖片系AI合成

古德哈特定律，1975年由經(jīng)濟學家查爾斯·古德哈特提出：當一個衡量指標變成了目標，它就不再是一個好的指標。

亞馬遜內(nèi)部也曾有一個名為“KiroRank”的非正式排行榜，這使部分員工開始有目的推高個人數(shù)據(jù)。此后，KiroRank被關閉，最會玩指標的亞馬遜又搞了個“normalized deployments”（標準化部署）用來衡量員工的AI產(chǎn)出。

今年4月，一名Meta員工搭建了一個名為Claudeonomics的排行榜，聚合超過8.5萬名員工的AI用量數(shù)據(jù)，并列出token消耗最高的前250人。期間，Meta員工在30天內(nèi)消耗的Token總量攀升至73.7萬億。

若按A社公開定價折算，這一數(shù)字對應的賬單約為每月2.21億美元

6月，Meta向約6000名員工發(fā)出正式備忘錄，宣布將對token用量設限，并搭建“AI Gateway”的中央平臺實時監(jiān)控各團隊的AI用量與支出，設定預算與上限

這場失控并不限于擁有排行榜的公司。Uber在2026年頭四個月便燒光了全年的AI編程預算，隨后將每名員工、每個工具的支出上限設為每月1500美元。其COO坦言，token支出與可衡量的產(chǎn)出之間的聯(lián)系還未成型

而這種過度光滑的「失控感」，模型提供商自身也感受真切

6月3日，Sam Altman表示，AI的成本問題在今年年初還完全無人在意，但現(xiàn)在已經(jīng)變成了一個大問題

他透露，OpenAI內(nèi)部用量最高的個人用戶每月消耗約1000億token。甚至，某員工曾在單周內(nèi)燒掉約2100億token。

圖片系AI合成

不到一年，硅谷對AI用量已開始精打細算，相比于年初那種原始人剛發(fā)現(xiàn)火的興奮感，取而代之的是預算、上限、審批、儀表盤

一項調(diào)查顯示，僅有26%的企業(yè)對自身AI成本具備全面的可見性。

換句話說，大多數(shù)公司在開始節(jié)流之前，甚至不清楚此前到底花了多少錢

更高的自動化代表更高的效率嗎？

2012年8月1日，美國最大的股票做市商之一騎士資本（Knight Capital Group）為參與紐約證券交易所的散戶流動性計劃，對其自動交易系統(tǒng)進行了一次更新。

部署過程中，工程師無意間激活了一段舊代碼。隨后，該代碼開始以極高頻率自動執(zhí)行一系列毫無經(jīng)濟邏輯的交易指令

「高價買入、低價賣出」，且沒有任何預設的止損機制或金額上限。從開盤到被手動關停，整個過程持續(xù)了約45分鐘。

在此期間，系統(tǒng)在154只股票上執(zhí)行了超過400萬筆交易，累計買入了約70億美元的、公司根本無意持有的股票頭寸。

當工程師終于定位問題并關閉系統(tǒng)后，騎士資本不得不以低價拋售這些頭寸。平倉完成后，虧損總額約為4.4億美元，這相當于公司全年利潤的三倍。

消息公布后兩個交易日內(nèi)，騎士資本股價蒸發(fā)75%。數(shù)月后，騎士資本被當時的競爭對手GETCO收購，17年的經(jīng)營傳奇也走到了盡頭。

通常來說，自動化承諾給人們更快的速度、更便宜的價格以及更少的人為差錯

然而，當自動化系統(tǒng)出錯時，損失也會以同樣的速度、規(guī)模、效率被放大。

相信對亞馬遜而言，這筆學費，不會太虧。

[1]https://www.ft.com/content/77baac40-d803-4084-94f3-a133653072cf?syn-25a6b1a6=1
[2]https://www.aboutamazon.com/news/company-news/amazon-ceo-andy-jassy-on-generative-ai
[3]https://agidaily.cc/articles/tokenmaxxing-end-ai-usage-caps-2026
[4]https://www.cnbc.com/2026/07/30/amazon-amzn-q2-earnings-report-2026.html
[5]https://www.thestreet.com/technology/amazon-joins-microsoft-in-sending-shocking-message-to-employees