企業強推AI提效遇反效果：AI成本已超人力
IT之家 5 月 24 日消息，企業強推眾多科技企業督促員工使用人工智能工具提升工作效率，提效但這項舉措已然開始產生反效果。遇反已超網絡投票拉票團隊據 The 效果Verge 報道，微軟要求員工改用自家的成本 Copilot CLI，而非 Claude Code 工具，人力原因是企業強推企業傾向采用內部自研工具，而非第三方產品。提效不過有消息人士透露，遇反已超核心緣由是效果隨著使用者增多，Claude Code 的成本使用成本持續攀升。
據 Tom's Hardware 報道，不止微軟一家企業出現這類情況。企業強推據財富雜志報道，提效其他企業也在縮減人工智能工具的遇反已超網絡投票拉票團隊使用規模。雖說人工智能模型的訓練成本不斷下降，調用算力詞元（token）的費用隨之走低，但員工日常工作中的詞元消耗量卻節節上漲。智能體尤為耗費資源，依據執行指令的步驟不同，其詞元消耗量可達普通大語言模型查詢操作的上千倍。例如 OpenClaw 創始人彼得?施泰因貝格爾稱，其團隊單月的詞元使用成本就超過 130 萬美元（IT之家注：現匯率約合 885.6 萬元人民幣）。
由此不難看出，現階段使用人工智能的開銷已經高于人力成本，且效率提升效果十分有限。
詞元單價下降、使用量卻大幅上漲，這正是杰文斯悖論的體現：技術效率提升后，反而會催生更多使用需求。歷史上此類案例比比皆是：工業革命時期高效蒸汽機問世后，大量企業紛紛購置設備增產。航空領域同樣符合這一規律，飛機燃油效率不斷優化，機票價格隨之下降，出行需求持續走高。國際航空運輸協會預測，到 2050 年航空出行需求量或將翻倍。
人工智能領域也難逃這一規律，各大企業紛紛部署智能工具以期提效。英偉達首席執行官黃仁勛曾提出知名觀點：工程師每年至少要耗費等同于自身半數年薪的算力詞元，才能發揮出完整工作價值。對于抵觸使用人工智能的管理人員，他甚至直言“你瘋了嗎？”。
這種一味堆砌詞元用量的行為被稱作詞元最大化（tokenmaxxing）。為達成內部考核指標，不少員工凡事都依賴人工智能工具。亞馬遜就有員工坦言，會借助工具處理無關緊要的工作，刻意拉高內部使用數據，微軟、Meta 等企業也曝出同類問題，而這些企業恰恰都是人工智能研發領域的大額投資方。
詞元消耗激增、成本居高不下已然成為難題，目前尚不確定各家企業是否會調整相關制度。人工智能本身具備實用價值，但部分企業試圖依靠它替代人力、削減用工開支。倘若任務所需詞元數量的增速，遠超詞元單價的降幅，這類降本舉措最終只會適得其反。