全球科技巨头正面临人工智能（AI）运营成本飙升的严峻挑战。据 Uber 总裁兼首席运营官安德鲁·麦克唐纳透露，公司在 2026 年的前四个月已耗尽全年 AI 预算，凸显了 AI 投入与实际业务回报之间日益扩大的差距。
Uber 管理层正审慎评估当前的 AI 投入策略。尽管 AI 工具的使用量激增，但这种底层数据的增长并未能直接转化为用户可感知的、更具价值的功能性提升。目前，公司尚未能明确量化 AI 工具的高昂消耗所带来的对等业务回报。
以 AI 编程工具 Claude Code 为例，其词元（token）使用量出现了爆发式增长，但这一数据激增并未直接转化为产品面向用户的实际功能改进。Uber 方面表示，虽然 AI 的应用或许在一定程度上增加了产品上线数量，但要将这些数量指标直接与实际业务能力的显著提升划等号，仍存在很大难度。
为了应对不断膨胀的 AI 相关支出，Uber 在今年早些时候已采取了控制招聘规模的措施。公司首席执行官达拉·霍斯劳沙希曾证实，正通过精简人员编制来释放资金，以支撑高昂的 AI 技术开销。这种“以人力成本支撑 AI 投入”的策略，正引发管理层的深入考量。
Uber 方面强调，如果未来几个季度内，AI 的词元成本仍无法清晰地证明其能够转化为用户可获得的实用服务，那么这种以削减人力为代价来支撑 AI 投入的做法，其合理性将面临严峻考验。这种成本与编制之间的博弈，需要更加明确的价值证明来支撑。
AI 工具在企业端的应用，尤其是在编程辅助、内容生成等领域，其核心价值在于效率提升和创新加速。然而，如 Uber 所面临的挑战，AI 的高昂运行成本（如词元消耗）若不能转化为直接的用户价值或显著的业务增长，其投入产出比就容易引发质疑。对于科技公司而言，如何在最大化 AI 潜力的同时，有效控制成本并确保其与业务目标紧密挂钩，将是未来发展的重要课题。