从理论上讲，使用人工智能模型为您的软件公司编写一堆代码听起来是一个很棒的想法。无情的老板可以削减他们的劳动力并节省工资和医疗费用。或者他们可以保留员工，并强迫他们用人工智能编写更多代码。不管怎样，这都是一个有效削减成本的梦想。

但现实已经开始显现。企业仅用一名员工就产生了他们没有预料到的巨额人工智能使用费用每月支出超过 150,000 美元关于 AI 代币。人工智能公司正在感受到编码工具的大量使用给他们的服务器带来的压力，导致他们提高使用率。 

换句话说，跨公司快速部署人工智能编码工具的经济性看起来比以往任何时候都更加值得怀疑。Anthropic 是一个预示事情走向的风向标，该公司悄悄地将其对普通企业最终在其 Claude Code 工具上的支出的估计增加了一倍。

偷偷摸摸的更新是最先由 Ed Zitron 发现，广泛覆盖人工智能行业。4月16日之前，克劳德代码文件据估计，每个开发人员的平均成本为每天 6 美元，而 90% 的用户的平均成本低于 12 美元。

但文件现在指出，“每个开发者每个活跃日的平均成本约为 13 美元，每个开发者每月 150-250 美元，90% 的用户每个活跃日的成本仍低于 30 美元。”

单独来看，几美元的差异听起来并不算什么。但成本显然呈上升趋势，而且这些美元也会增加。许多开发人员为每个员工同时运行多个人工智能代理，使用它们连续几个小时为不同的任务编写代码。对于拥有数千名员工且都在运行自己的人工智能仆人的组织来说，成本可能会过高 –是事实上，过高。有些人自己承认，可能支付人类工资他们在编码工具上的花费。Nvidia 应用深度学习副总裁 Bryan Catanzaro 最近表示告诉阿克西奥斯对于他的团队来说，“计算成本远远超出了员工的成本。”

这些问题在人工智能公司中盘旋严格勒紧裤腰带，切断免费试用，甚至限制付费用户对其编码模型的访问，就像 Anthropic 所做的实验一样。本周，微软的 GitHub Copilot 表示将转向基于使用情况的计费，从而有效地迫使用户为他们编写的代码支付更多费用。

与此同时，越来越多的研究发现，整合人工智能会带来实际生产力提升的前提存在漏洞，例如麻省理工学院的一项研究发现，绝大多数公司采用人工智能后收入增长为零。另一项研究发现，正在创建一种新的办公范式——工作场所，其中人工智能似乎产生了更多的工作，而实际上这些工作需要由员工来解决，这既使工作流程陷入困境，又滋生了不满情绪。然而更多的研究表明人工智能切实加强员工工作并使他们走向倦怠。 

换句话说，随着使用人工智能的成本上升，人工智能是否值得它带来的所有包袱的问题将越来越难以忽视。

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