180萬刀，連亞馬遜都燒不起Claude了

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 180萬刀，連亞馬遜都燒不起Claude了 程淺 2026-08-09 17:25:10 來源：量子位 Claude不是我說你，錢真不能這麼花 程淺 發自 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，這些公司不幸地發現：原來比起AI，人的最大優勢是可以拖欠工資（x）。AI不理解情懷，硅谷不相信眼淚。

最近，年入7000多億美元、家大業大的亞馬遜，也被Claude狠狠毒打了。據亞馬遜公司員工透露，公司近期想使用Claude Sonnet為自家網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%。並且過了5個月才被發現。並且最後也沒部署成功。（不過怎麼說這都已經像是個管理問題了。） Agent可能會失敗，但它也會堅韌不拔、日夜不休地反覆重試。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——僅就數據量而言這相當於GPT3整個訓練語料的兩倍。諸如此類的案例在亞馬遜內部已經出現了很多次，且這些bug往往過了很久才會被發現。AI相關的任何東西，我們都很難搞清楚到底花了多少錢。在傳統系統裡無足輕重的小問題，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 儘管如此，這些事故並不能阻擋亞馬遜自動化的步伐。如今，它正在以空前的規模押注AI。

CEO Andy Jassy宣佈，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，亞馬遜公佈了截至2026年6月30日的第二季度財報，數據顯示AWS在第二季度實現淨銷售額422億美元，同比增長37%。並且，在亞馬遜275億美元的總營業利潤中，AWS貢獻了約60%，而其收入僅佔公司總收入的21%。與此同時，亞馬遜自2025年10月以來已進行兩輪大規模裁員，先後共削減約3萬崗位。

早在去年，Jassy本人就發表了美好的展望，他在發給全體員工的備忘錄中寫下： 我們如今有1000多種生成式AI服務，但從我們的規模來看，這還只是小小冰山一角。在未來，會有數十億個Agent在亞馬遜運轉。不僅如此，這場自動化浪潮已經走出辦公室，走進了亞馬遜的倉儲和物流體系。據報道，亞馬遜機器人部門的目標是在2033年前後實現約75%的倉儲運營自動化。這意味著到2027年亞馬遜將在美國少僱約16萬人，到2033年少僱超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，那麼美國最大的僱主將從淨崗位創造者變成「淨崗位毀滅者」。” 以Token論英雄休矣？大廠們紛紛開始上鎖 亞馬遜的成本超支並非孤例，早在今年初此類Token用量失控就同時在數家大廠上演。通常，這些鬧劇都以這樣一句話開始： 同學們，我們一定要「儘可能多」地使用AI，用「儘可能小」的團隊創造「儘可能深厚」的價值！繼而，員工自發搭用量排行榜，“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，老闆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據。此後，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用量數據，並列出token消耗最高的前250人。

期間，Meta員工在30天內消耗的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名員工發出正式備忘錄，宣佈將對token用量設限，並搭建“AI Gateway”的中央平臺實時監控各團隊的AI用量與支出，設定預算與上限。這場失控並不限於擁有排行榜的公司。Uber在2026年頭四個月便燒光了全年的AI編程預算，隨後將每名員工、每個工具的支出上限設為每月1500美元。其COO坦言，token支出與可衡量的產出之間的聯繫還未成型。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，但現在已經變成了一個大問題。他透露，OpenAI內部用量最高的個人用戶每月消耗約1000億token。甚至，某員工曾在單週內燒掉約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，相比於年初那種原始人剛發現火的興奮感，取而代之的是預算、上限、審批、儀表盤。一項調查顯示，僅有26%的企業對自身AI成本具備全面的可見性。換句話說，大多數公司在開始節流之前，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。隨後，該代碼開始以極高頻率自動執行一系列毫無經濟邏輯的交易指令。「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，整個過程持續了約45分鐘。在此期間，系統在154只股票上執行了超過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。當工程師終於定位問題並關閉系統後，騎士資本不得不以低價拋售這些頭寸。平倉完成後，虧損總額約為4.

4億美元，這相當於公司全年利潤的三倍。消息公佈後兩個交易日內，騎士資本股價蒸發75%。數月後，騎士資本被當時的競爭對手GETCO收購，17年的經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，當自動化系統出錯時，損失也會以同樣的速度、規模、效率被放大。相信對亞馬遜而言，這筆學費，不會太虧。參考鏈接： [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 版權所有，未經授權不得以任何形式轉載及使用，違者必究。

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