企业竞相推动员工扩大使用人工智能（AI）以提升生产力，但高涨的成本已开始让这股风潮出现裂痕。
根据《The Verge》报导，微软（MSFT-US）已着手取消大多数员工的Claude Code直接授权，转而要求工程师改用 GitHub Copilot CLI。
这项转变距微软当初开放数千名工程师、项目经理与设计师试用Claude Code，仅仅过了六个月。 该工具虽迅速获得广泛采用，但使用规模的急速扩张，反而促使公司不得不踩下煞车。
值得注意的是，《The Verge》指出，取消 Claude Code 授权并不会影响微软与 Anthropic 的 Foundry 合作协议。
该协议内容包括：微软对Anthropic投资最高50亿美元、向Foundry客户提供Claude模型访问权限，以及Anthropic承诺采购价值300亿美元的Azure云计算资源。
叫车平台Uber（UBER-US）同样面临类似困境。 其技术长Praveen Neppalli Naga于四月间向《The Information》透露，公司2026年的AI编码工具预算，在短短4个月内便已烧罄。
讽刺的是，Uber此前还曾透过内部排行榜积极鼓励员工比拚AI使用量。
这股「拚用量」的企业文化并不仅限于微软与 Uber。 Meta（META-US） 员工打造了一个名为「Claudeonomics」的排行榜，追踪谁用了最多 AI; 亚马逊（AMZN-US）则鼓励员工「toxenmaxx」，即尽量消耗最多的AI运算单位（tokens）。
然而，以 token 计费的定价模式，代表使用量愈大、账单愈高。
高盛近期预测，随着企业与消费者广泛采用AI代理，到2030年，AI代理可能使tgen消耗量暴增24倍，达到每月高达120千兆tokens的惊人规模。
研究机构Gartner也警告，即便 token 单价预计在 2030 年前下降近九成，企业 AI 总成本仍可能持续攀升，因为 AI 代理执行每项任务所需的 token 量，远超传统模型，使用量的成长速度可能轻易抵销降价带来的红利。
Gartner 资深分析师 Will Sommer 直言：「企业的首席产品长不应将『商品化 token 成本下降』，误认为『尖端推理能力已经普及化』。」
上述发展对科技巨头大举押注 AI 的策略，无疑是一盆冷水。
英伟达执行长黄仁勋曾豪言，未来每位员工将与100个AI代理并肩工作; 但英伟达应用深度学习副总裁 Bryan Catanzaro 也坦言：「对我的团队而言，运算成本已远远超过人力成本。」
这些信号显示，以 AI 取代或辅助人力的经济效益，远比早期预测来得复杂。 当 token 消耗增速持续超越单价降幅，那个由 AI 代理驱动的企业未来，恐将带来远超执行长们预期的庞大账单。
