如果连微软、Uber 都开始精打细算 AI 成本了那普通团队可能真的要重新想一件事我们是不是把 AI 想得太“便宜”了Uber首席技术官Praveen Neppalli Naga此前一则病毒式传播的帖子透露公司在短短几个月内就烧掉了整个 2026 年的 AI 预算随后Uber运营主管Andrew Macdonald表示token 用量和真正有价值的消费者功能之间并没有直接关系。他们和资深工程师讨论后发现即便 token 消耗翻倍也未必能换来同等比例的用户价值增长。AI 帮你生成了更多代码但这些代码到底有没有真正改善软件体验其实很难衡量。可见AI 调得越狠、token 花得越多并不意味着产品体验就一定更好。本月微软被曝逐步撤销开发者对 Claude Code 的访问权限并计划在 6 月底前迁移到内部的 Copilot CLI。表面上看这是统一工具链但时间点刚好卡在财年节点也让很多人开始猜测成本控制可能也是原因之一。如果说这些还只是“大厂降本”的信号那么 OpenClaw 创始人、现 OpenAI 员工 Peter Steinberger 提到的一组数字可能更值得注意。一个只有 3 人的小团队仅运行一套智能体 AI 工具单月 token 成本就超过 130 万美元。AI 的成本可能已经在某些场景下超过它想替代的人力成本。尤其是 Agent、多模型协同、长上下文、高频调用这些方向看起来很强但也意味着成本指数级增长。很多团队上线前觉得问题不大真正跑起来以后才发现账单完全是另一回事。这也是为什么最近越来越多企业开始重新评估自己的 AI 使用策略。不是不用而是更克制、更精细化地用。