AI 帳單愈大，公司為什麼愈說看不到成果

Tesla 的工程師，這幾個月平均每週燒掉幾千美元的 AI 算力。七月六日起，每人每週上限兩百美元，超過了要主管簽核才能繼續。 一個月前，微軟 CEO 發了一篇廣傳的長文，提到企業員工把最貴的 AI 模型用在每一個問題上，管它這個問題需不需要那個等級。馬斯克在留言欄回了一個字：「Interesting」。現在，他自己公司的政策公告發出去了。 埃森哲最近有段內部錄音外流，高層在討論 AI 帳單失控。帳單最大的那一塊，是非技術員工在把 PDF 轉成 PPT。工程師的算力佔比，反而靠後。Uber 前四個月就把全年 AI 預算燒完了。亞馬遜有員工做了一個叫 Kirorank 的排行榜，追蹤同事的 token 消耗，榜一大哥 30 天燒了 2,810 億個，折合幾百萬美元，最後排行榜被公司刪掉，副總裁出來說不要為了用 AI 而用 AI。 這些案例說的是同一件事。 公司鼓勵員工用 AI，最好量的指標是 token 消耗量，它自然就變成了「有沒有跟上」的信號。員工看到這個信號，就做被考核的人都會做的事：讓數字好看。PDF 轉 PPT 燒進帳單第一名，跟它有多有用無關，它就是燒 token，而且有辦法說這是在「用 AI 工作」。 這個機制有個名字，叫古德哈特定律：當一個指標變成目標，它就不再是好指標。1910 年代美國有條禁止汽車通行的路，當地有個郵差，解法是把馬套在汽車前面拉著走，過了禁行路段才卸馬自己開。車已經來了，規則還沒跟上，馬就得繼續套著。 很多公司的 AI 導入，現在就是這個狀態。工具換了，考核還在量馬步數。 軟體公司 Palantir 的 CEO 上週在電視上說，他私下了解的企業 CEO 對 AI 實驗室的憤怒，比外界看到的要高兩倍。花了大錢買 token，拿不到對應的業務價值。他說，AI 公司賣 token 計費，定的是原料的價。能按業務成果收費的前提，是有把握交出成果。 Tesla 設兩百美元上限說的是「用之前先想清楚」，但卡的仍是 token 數量，不是「解決了什麼」。 如果你的公司正在評估 AI 有沒有效，試著換一個問法：這些錢花出去，做到了什麼以前做不到的事？有人在用 AI 解決真實問題，還是只在幫工作多貼一個 AI 的標籤？兩個答案，完全不同的管理方式。