Token吃掉三成工资,硅谷AI账单失控了

marsbit发布于2026-07-06更新于2026-07-06

文章摘要

硅谷AI应用正呈现两极分化:一方面,研究机构SemiAnalysis通过大模型将内部Token支出控制在员工薪资的30%以内,实现了生产效率的数倍提升,重写了专业服务的成本结构。英伟达CEO黄仁勋更是积极推动AI工具普及,视Token为新时代的生产资料。 另一方面,Uber、微软等巨头却因AI使用量激增而面临预算严重超支、成本失控的困境。有研究表明,在许多场景下,雇人仍然比使用AI更经济,且过度使用可能导致运维事故。 关键在于未来的成本趋势。通过软件优化(如使吞吐量提升14倍)和硬件迭代(如新一代芯片性能可达旧款的数十倍),大模型推理成本正快速下降。Anthropic等公司的毛利率不降反升,预示Token价格将持续走低。 当前全球科技公司一边大幅增加AI资本开支,一边持续裁员,但AI对宏观经济的直接影响尚不明显。这类似于基础设施建设的阵痛期:先投入铺设“管道”,应用和效益才会随之涌现。对于企业而言,选择是尽早利用成本下降的趋势拥抱AI转型,还是等待观望。

每百万Token只花0.99美元。

这是SemiAnalysis——硅谷最硬核的半导体研究机构——自己账单上的真实成本。

但更炸裂的是这个数字:内部大模型Token支出,已经占到员工总薪资的30%。

听起来不少——但反过来算,这笔钱买到的产出,过去得靠好几倍的人力成本才能覆盖。人均每月吞掉近50亿个Token,是Meta人均水平的5倍以上,核心贡献者月消耗更突破1000亿。

原本需要初级分析师花几个小时搞定的Excel模型转换、财报图表制作,如今几分钟内完成,只需要几美元。

SemiAnalysis自己的评价一针见血:这不是10%的效率提升,而是专业服务业的单元经济正在被重写。

研究公司、对冲基金、律所——所有靠人脑吃饭的行业,Token支出占到薪资的两三成,只是时间早晚的问题。

英伟达CEO黄仁勋比谁都急。

今年GTC大会上他直接放话:一个年薪50万美元的工程师,年底Token消费不到25万美元?

「我会彻底抓狂。」

他打算给英伟达每个工程师发相当于半年工资的Token预算,还要让7.5万名员工搭配750万个AI智能体一起干活。

不用AI?老黄说,这跟芯片设计师坚持用纸和铅笔没区别。

Token已经不是工具了,它正在变成新时代的「生产资料」。

但硅谷的另一半,正在为AI账单抓狂

有意思的是,就在SemiAnalysis用Token省下真金白银的同时,硅谷的巨头们正因为AI账单焦头烂额。

Uber是最经典的案例。

去年底公司向5000名工程师推广Claude Code,还搞了排行榜——用得越多,排名越高,内部竞争直接拉满。

结果太成功了:2月工程师使用率32%,3月就飙到84%,到了4月,95%的工程师每月都在用AI,70%的提交代码来自AI生成,而全年预算——已经花完了。

CTO说「要从头重做预算」。后来更狠——Bloomberg曝出,Uber给每位员工设了每月1500美元的Token上限,超了要特批。

但COO Andrew Macdonald在播客里说了句大实话:AI使用量确实在涨,但它跟消费者功能创新之间的联系......目前还看不到。

微软的情况更魔幻。上个月《The Verge》曝出,微软正在取消大部分Claude Code许可证,转向自家的GitHub Copilot CLI。

原因很简单:花钱的速度比产出的速度还快。

英伟达应用深度学习副总裁Bryan Catanzaro在今年4月说得更直接:「对我的团队来说,计算成本远远超过了员工的成本。」

MIT 2024年的研究:在以视觉为主要工作内容的岗位中,只有23%的场景下AI自动化在经济上划算。

剩下77%的情况下,雇人比用AI便宜。

甚至还有工程师吐槽AI智能体在使用中「毁掉了他的数据库和网络」——他称之为「过度使用」的代价。

天价预算、使用失控、翻车不断——硅谷正处在AI经济学最撕裂的阶段。

一边是技术带来前所未有的生产力,一边是账单以同样前所未有的速度膨胀。

成本塌缩才刚刚开始

但SemiAnalysis的核心论点是:别盯着今天的价格看,成本塌缩才刚开始。

先看软件端。

在B300上运行DeepSeek R1,通过wideEP、disagg与MTP三层纯软件优化,单GPU吞吐量能从baseline的1000 tokens/秒飙升至14000 tokens/秒——14倍提升,纯靠代码。

再看硬件端。

最优化配置的GB300 NVL72吞吐量是H100的17倍,切到FP4精度直接拉到32倍。

Opus 4.7的标价是输入5美元/百万、输出25美元/百万,看起来不便宜。

但由于智能体工作负载的输入输出比高达300:1,加上90%以上的缓存命中率,实际混合成本被压到了0.99美元。

连标价的五分之一都不到。

把软件和硬件叠在一起,一个结论很难回避:大模型的毛利率扩张,不是一次性的定价巧合,而是结构性的趋势。

Anthropic今年的ARR从90亿美元冲到了440亿以上,毛利率从38%飙到了70%以上——Token变便宜了,但卖Token的人反而更赚钱了。

Gartner今年3月的报告佐证了这一点:到2030年,万亿参数大模型的推理成本将比2025年下降超过90%

SemiAnalysis的判断很明确:如果你想预估2027年Token价格,答案就一个字——降。

钱花了,然后呢?

这正是当下AI最撕裂的地方:全球科技公司今年AI资本开支已宣布7400亿美元,比去年暴增69%;同一时间,科技业裁员速度已超去年全年。

钱在狂烧,人在被裁,但Goldman Sachs首席经济学家说了句大实话——AI对经济的实际影响,到目前为止基本为零。

这不是AI不行,而是每一轮基础设施革命都要经历的阵痛:先烧钱建管道,再等水流过来。

电网如此,互联网如此,AI也不例外。

差别只在于,这一次管道铺设的速度,和水流过来的速度,都是上一代人没见过的量级。

SemiAnalysis已经站在水流过来的那一边了——30%的薪资换来了数倍的产出杠杆,而成本曲线还在急剧下降。

至于其他公司:是现在蹚水过河,还是等对岸的人已经建好了城再追。

参考资料:

https://x.com/SemiAnalysis_/status/2070915305858007345

本文来自微信公众号“新智元”,作者:ASI启示录,编辑:所罗门

热门币种推荐

相关问答

Q根据文章,SemiAnalysis机构内部大模型的Token支出占员工总薪资的比例是多少?

A30%。

Q文章中提到的Uber公司为员工设定的每月Token使用上限是多少美元?

A1500美元。

Q文章中,英伟达CEO黄仁勋认为一个年薪50万美元的工程师,年底Token消费应该达到多少才算合理?

A至少25万美元。

Q根据Gartner的报告预测,到2030年,万亿参数大模型的推理成本将比2025年下降多少?

A下降超过90%。

Q文章指出,目前AI对经济产生的实际影响程度如何?

A根据高盛首席经济学家的观点,到目前为止基本为零。

你可能也喜欢

Hyperliquid的合规之路:从无需许可到许可制HIP-3

Hyperliquid(基于HyperCore的去中心化交易基础设施)因其无需许可、用户自托管的特点,与美国针对期货交易的严格市场结构法律(涉及注册交易平台DCM、清算所DCO和经纪商FCM)存在根本冲突,因此一直对美国市场进行地理封锁。 为了解决此困境,Hyperliquid成立了政策中心(HPC),积极游说美国监管机构(CFTC、SEC),主张将Hyperliquid视为“中立基础设施”。其核心提议是:允许已受监管的实体(如经纪商、交易平台)在履行其原有KYC、市场监控等合规义务的前提下,利用Hyperliquid的底层技术(如HyperCore)来构建和运营产品,而非要求协议本身改变其无需许可的特性。 作为这一合规路径的实例,Hyperliquid已在测试网推出具备许可权限的HIP-3部署者功能。此类部署允许受监管实体创建仅对白名单用户(即已完成KYC的合规用户)开放的市场,并拥有对用户账户执行特定操作(如强制平仓)的权限,从而模仿传统金融中FCM的职责。尽管这些合规市场会形成独立的订单簿,但通过白名单做市商的桥梁作用,它们仍能共享Hyperliquid主市场的流动性。 总之,Hyperliquid的战略目标并非直接向美国用户开放其原生免KYC前端,而是通过提供工具,让合规机构能在其底层上构建符合美国法规的产品,从而为美国投资者提供间接参与其生态的合规通道,同时保持协议本身的中立性与开放性。

marsbit42分钟前

Hyperliquid的合规之路:从无需许可到许可制HIP-3

marsbit42分钟前

AI时代最大的政治经济学命题:机器人越来越能干,人类如何分享价值?

《经济学人》近期评论引发思考:中国在机器人、AI等尖端领域取得突破的同时,居民消费疲软、企业利润承压,这背后触及一个更深层的全球性命题——当机器(尤其是AI)越来越能替代人类劳动时,人类如何分享机器创造的价值? AI正在改写财富分配的底层逻辑。过去技术进步虽提升效率,但人仍是生产核心,生产率提升能转化为就业与工资增长。然而,AI首次大规模进入认知劳动领域,未来可能替代大量知识乃至决策工作,导致经济成长但直接参与创造的人减少。核心矛盾从“失业”转向“分配”:若劳动被机器替代,而新收入来源未建立,社会可能面临生产能力增强但大众购买力不足的困境。 当前全球已出现技术红利与大众收入传导的断点。美国科技巨头市值飙升,但劳动收入占GDP比重长期下降,财富向少数集中。中国同样面临挑战:虽在新能源、机器人等领域进步显著,但需打通“科技创新→企业盈利→居民收入→消费增长”的传导链条,解决收入预期不稳、社会保障不足等根本问题,让生产率红利惠及全社会。 未来可能的发展路径包括:传统资本主义(利润归资本,再分配靠税收)、国家资本主义(政府通过持股让全民间接分享收益),以及更具创新性的方式,如建立数字主权基金、全民持股或新型基本收入制度,让社会成员直接分享智能经济创造的增量价值。 对中国而言,最大优势不仅在于市场与产业链,更在于协调政策与长期发展的制度能力。未来的重点应是同步推进AI发展与收入分配改革、社保完善、职业再培训等,构建让普通人共享技术进步红利的机制。 AI时代的终极竞争,不仅是技术比拼,更是建立适应智能经济的新分配体系的竞赛。谁能率先让增长成果转化为广泛的社会福祉,谁就能掌握下一轮文明演进的话语权。

marsbit1小时前

AI时代最大的政治经济学命题:机器人越来越能干,人类如何分享价值?

marsbit1小时前

交易

现货

热门文章

如何购买S

欢迎来到HTX.com!我们已经让购买Sonic(S)变得简单而便捷。跟随我们的逐步指南,放心开始您的加密货币之旅。第一步:创建您的HTX账户使用您的电子邮件、手机号码注册一个免费账户在HTX上。体验无忧的注册过程并解锁所有平台功能。立即注册第二步:前往买币页面,选择您的支付方式信用卡/借记卡购买:使用您的Visa或Mastercard即时购买Sonic(S)。余额购买:使用您HTX账户余额中的资金进行无缝交易。第三方购买:探索诸如Google Pay或Apple Pay等流行支付方法以增加便利性。C2C购买:在HTX平台上直接与其他用户交易。HTX场外交易台(OTC)购买:为大量交易者提供个性化服务和竞争性汇率。第三步:存储您的Sonic(S)购买完您的Sonic(S)后,将其存储在您的HTX账户钱包中。您也可以通过区块链转账将其发送到其他地方或者用于交易其他加密货币。第四步:交易Sonic(S)在HTX的现货市场轻松交易Sonic(S)。访问您的账户,选择您的交易对,执行您的交易,并实时监控。HTX为初学者和经验丰富的交易者提供了友好的用户体验。

3.7k人学过发布于 2025.01.15更新于 2026.08.06

如何购买S

相关讨论

欢迎来到HTX社区。在这里,您可以了解最新的平台发展动态并获得专业的市场意见。以下是用户对S(S)币价的意见。

活动图片