AI浪潮下的企业迷局：裁员省下来的钱，都变成了喂不起的Token
今年四月，Uber的首席技术官遇到了一件十分尴尬的事：原本规划给全年AI工具的预算，才过去四个月就彻底花光了。这件事其实就是当下硅谷AI赛道Token消耗大战里，最典型的一个缩影。
可就在几周之后，Uber的首席运营官Andrew Macdonald在播客节目里，又给这件事补上了扎心的结论：目前Token的高额消耗，和最终交付给用户的实际功能价值之间，根本找不到明确关联。
Andrew Macdonald 图片来自：Business Insider
早在去年年底，Uber就全公司部署了Claude Code，统计数据显示95%的工程师每个月都会使用这个工具，甚至70%的代码提交都来自AI生成，AI渗透率已经高得惊人，随之而来的账单也同样惊人。平均每个工程师每个月的API调用费用就在500美元到2000美元不等，哪怕是同一个工程师用同一款工具，同一天的Token消耗差异都能达到十倍。最后CTO只能承认，整个预算规划必须推倒重来，因为原本预估完全够用的一年预算，早就被疯狂的Token消耗给耗空了。
企业砸了大价钱让AI帮忙生成代码，但投入的成本和最终的业务产出之间，完全看不到明确的因果关系。钱确实实实在在花出去了，代码也确实写出来了，但用户体验到底提升了多少？又新增了多少真正能创造价值的功能？没人能给出答案。
殊途同归的AI困境
Uber遇到的问题是AI投入砸了钱，却看不到实际成效；但还有很多公司选了另一条路：因为看中AI的潜力，直接大举裁员，坚信AI可以直接替代人工完成工作。
不给员工配AI工具，直接用AI替换掉员工，这条路真的能算清账吗？
Gartner今年发布了一份调研结果，调研覆盖了350家年收入超过10亿美元的全球大型企业，最终数据显示：有八成企业在部署AI之后都选择了裁员。可有意思的是，裁员比例和AI投入的投资回报率之间，完全不存在相关性，裁员多的企业和裁员少的企业，最终的投资回报几乎一模一样。
这个结论看起来违背直觉，仔细想想却又合情合理。裁员确实能省下人工成本，但省下来的钱根本没有转化成新的业务价值，只是让企业当季财报数字更好看而已，并没有让公司的核心竞争力真的变强。Gartner给出的结论非常直接：裁员确实能腾出更多预算，但根本创造不了新的业务价值。
靠AI驱动的裁员，本质上投资回报率为零，为什么老板们还前赴后继这么做？说到底，裁员根本不是真正的经营决策，而是做给外界看的信号。告诉投资人“我们已经在落地AI转型了”，告诉董事会“我们正在提升运营效率”，这些表态带来的好处，比真实的投资回报率重要多了。
《财富》杂志把这种行为叫做“AI洗绿”，拿AI当借口裁员，本质上就是单纯砍成本冲短期利润，和AI能不能替代这些岗位，半毛钱关系都没有。
绕不开的AI管理悖论
梳理下来不难发现，AI给企业管理带来了一个无法调和的矛盾：想用AI替代人工，确实省下了工资开支，可投资回报率根本没有提升；给原有员工配AI工具，看起来好像能提升效率，结果预算先直接爆了。
AI工具的计费模式和传统软件完全不一样。传统软件基本都是按席位收费，每个人每年多少钱提前写进合同，年度预算很容易预测。但AI工具都是按Token计费，用多少算多少，而且不同用户的使用量差异大得离谱。Uber的数据已经显示，同一个工程师同一天的Token消耗都能差出十倍，这种模式直接把传统的IT预算模型彻底冲垮了，企业年初根本没法预测年底要花多少钱。
这种变化像什么呢？就好比原来买的是固定费率的健身房年卡，现在换成了按次付费的私教课。以前每个月固定交299块，去不去都花这么多钱；现在每上一次课单独付费，去得越勤花得越多，而且你的每个员工去得勤不勤，你作为管理者根本没法控制。
不让员工用吧，怕企业跟不上AI浪潮被淘汰；放开用吧，成本账根本算不住。
到底谁赚走了钱
Gartner其实在报告里很克制地给出了一个预测：到2028到2029年，AI自主化业务反而会净新增工作岗位。这话听起来像是没什么用的安慰，实际上暗示了现在被裁掉的人，未来企业可能还得重新招回来，只不过那时候他们的岗位会变成“AI协调员”“模型运营”之类的新名称，薪资水平也会和之前不一样。
打工人被裁了，企业也没赚到更多利润，预算还先爆了，那这么多钱到底去哪里了？答案当然是流入了AI科技公司的营收账户。Anthropic今年的年化收入已经突破了10亿美元，OpenAI的收入规模更高。当Uber的CTO说“预算飘走了”的时候，这些飘走的预算正好稳稳落在了Anthropic这类AI公司的账户里。
这其实就是经典的淘金热结构：真正赚到钱的从来不是淘金的人，而是卖铲子和牛仔裤的商人。放到现在AI浪潮里，铲子就是大模型API，牛仔裤就是Token。不管企业是拼命让员工用AI，还是拼命用AI替换员工，每一个动作里，AI公司都能稳稳收钱。
AI根本没有帮企业省钱，它只是换了一种花钱的方式而已。
原来企业的钱花在员工身上，现在花在大模型身上；原来钱发在工资里，现在花在了Token消耗里；原来花费很容易预测，现在花销完全没法控制。更有意思的是，原来花在员工身上的钱，最终会流到消费市场，员工拿去消费、娱乐、还房贷，钱会在整个经济体里正常循环。
现在花在AI上的钱，直接就进了少数几家硬件密集、融资密集的头部AI公司账户，变成了它们下一轮采购GPU、扩大规模的资本。
所以下次看到“某公司宣布用AI优化人力结构”这类新闻，其实可以换个说法翻译：我们把原本要给员工的钱，转给了AI公司，我们自己也不确定这笔交易值不值，我们只知道，不这么做，投资人不会高兴。
本文来自微信公众号“APPSO”，作者：发现明日产品的APPSO，36氪经授权发布。
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