匪夷所思。
有企业用 Claude 一个月花了 5 亿美元？
根据外媒 Axios 的最新报道，一位 AI 顾问告诉 Axios，他有个客户最近一个月在 Claude 上花了 5 亿美元。不是 500 万，不是 5000 万，是 500000000 美元，折合人民币三十三亿。
https://www.axios.com/2026/05/28/ai-spending-roi-enterprise-costs
哈？数字后面那一长串零看着都不真实。
更离谱的是，原因并不是公司搞了什么史诗级 AI 项目，也不是几万名工程师同时训练模型，而是他们给员工开了 Claude 使用权限，却没有设置使用上限。
然后账单就来了。
这条消息后来被 Polymarket 转到 X 上，很快引来两千万人围观。
有人第一反应是，给员工无限制访问权限，居然没人预见到过度消费，这难道不荒谬吗？还有人马上想到了，因为就在前几天，The Verge 刚报道过微软取消了不少内部 Claude Code 许可证，原因之一同样是成本太高。
微软这事也挺魔幻。
几个月前，微软给数千名工程师开放 Claude Code，还鼓励大家使用。工程师当然喜欢，能写代码，能读代码，能改 bug，能解释项目，谁会拒绝一个免费可用的编程搭子？
问题是，大家用得越顺手，账单就越难看。等成本开始压过想象中的效率提升，越来越多公司就不得不回头问一个很尴尬的问题：
这钱到底花得值不值？
过去两年，企业几乎是带着焦虑拥抱 AI 的。买工具，发许可证，开内部培训，建仪表盘，追踪员工使用率，毕竟这个时间点，任何一家大公司说自己不重视 AI，估计投资人都得当场皱眉。
但现在，另一面开始露出来了。
IT 成本在膨胀，生产率增益没那么清楚，员工对 AI 的态度也没那么统一。
一边是公司把 AI 自动化当成裁员理由，另一边，消费者对 AI 的好感在下降，员工也开始反抗工作场景里的强推 AI。以前是大家怕自己没赶上 AI 的浪潮，现在是很多公司发现，自己可能搭上的是一台会吞预算的机器。
Uber 就是最典型的案例之一。
Uber COO Andrew Macdonald 最近在采访里说，AI token 使用量增加，和公司层面的产出提升之间，还没有建立起明确联系。
言外之意就是，员工可能确实用 AI 多写了一些代码，多处理了一些任务，却很难证明这些 token 最终变成了更多有用的产品功能，或者让用户真的得到了更好的体验。
这话之所以刺耳，是因为它颠覆了过去一年企业 AI 叙事的核心。
很多公司都默认，AI 用得越多，说明越先进；token 烧得越多，说明工作方式越 AI 原生；员工越频繁调用模型，说明组织越接近未来。
Disney、JPMorgan 等公司也在追踪员工 AI 使用情况。Meta 把部分员工称为 AI builders，还期待他们在 AI-native pods 里工作。
甚至最近还出现一种名为 tokenmaxxing 的情况。
说白了，就是拼命消耗 token。
本来吧，token 只是 AI 模型处理文本、代码和上下文的单位，大概可以理解成模型每次思考和输出时消耗的原材料。企业追踪 token 使用量，最早也不是完全没道理。
管理层想知道工具有没有被用起来，投资人想知道 AI 投入背后有没有需求，IT 部门想知道预算花到哪里去了，这些都能理解。
问题在于，一旦 token 消耗从观察指标变成目标，它就会立刻变成工作表演对象。
经济学里有个老概念叫古德哈特定律，来自英国经济学家 Charles Goodhart 在 1975 年前后的货币政策观察。它的原理很简单，当一个衡量指标变成目标，它就不再是一个好的衡量指标。
放到今天的 AI 公司，就是当 token 消耗被当成创新、效率、积极性，甚至某种 AI 信仰的证明时，员工最理性的选择就不是思考该不该用 AI，而是想办法让数字变好看，证明自己在干活。
亚马逊就是一个非常标准的样本。
据相关报道，亚马逊曾设定过目标，希望超过 80% 的开发者每周使用 AI 工具，并在内部追踪相关使用情况。尽管高管说，这些 AI 使用数据不会纳入绩效评估，但很多员工并不相信。
然后事情就开始变味了。
有员工为了提高自己的 token 消耗，开始使用 MeshClaw 这类内部智能体平台去执行一些没什么意义的任务。MeshClaw 本来可以启动代码部署、处理邮件、和 Slack 交互，但在压力之下，它也可以变成刷 token 的机器。
Meta 也出现过类似的内部 AI 使用排行榜，相关报道出来后没多久，公司就把排行榜撤了。亚马逊后来也限制了团队层面使用统计的可见性。
更现实的是，现在 AI 账单已经开始反过来影响企业决策。
微软取消 Claude Code 许可证，就是一个信号。Uber 据称在 2026 年前四个月就用完了全年 AI token 预算，也是一个信号。
Salesforce CEO Marc Benioff 说，公司今年给 Anthropic 的账单可能达到 3 亿美元，他还希望有一个 smart router，能自动判断哪些问题需要最强、最贵的模型，哪些问题交给便宜一点的小模型就够了。
Modal 联合创始人兼 CTO Akshat Bubna 也表示，他怀疑内部 token 支出里有 50% 完全没用，但现在很难知道是哪 50%。
至于那家一个月花掉 5 亿美元的公司，到底是谁，其实也没那么重要了。
重要的是，它戳破了一层窗户纸：AI 当然有用，可一旦用得没章法，成本也可以是惊人的。会用 AI 赚钱的公司没几家，用 AI 烧钱的倒是一抓一大把。
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