Claude 代码让 Uber 两个月烧完年度预算后，COO 直言：Token 消耗和有用输出不存在正比

优步 COO Andrew Macdonald 在最新访谈中坦言，公司的 AI 支出正愈来愈难向内部交代，CTO Praveen Naga 两个月前透露 Claude Code 预算已提前烧完，但更核心的问题在于：更高的 token 消耗，换不来等比例增加的消费者功能输出。
（前情提要：不只叫车》Uber 合作 Expedia 新增饭店订房，迈向一站式旅游超级 App）
（背景补充：Anthropic 报告：2028 年 AI 霸主之争，美国不守住算力优势恐被中国反超）

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• 一场预算危机
• 断掉的因果链：Token 多，功能未必多
• 产业分歧：尽量烧，还是问清楚再烧

当一家公司的每位工程师每月在 AI 工具上烧掉最高 2,000 美元，70% 的提交代码来自 AI 生成，却没人能回答「这到底换来了几个功能」问题，就不再是技术问题，而是管理危机。

优步运营长 Andrew Macdonald 前几天接受 Rapid Response 访谈，说出了这件科技业心照不宣的事：花在 AI 上的钱，愈来愈难向人交代。

一场预算危机

此前优步技术长 Praveen Neppalli Naga 今年四月接受 The Information 采访时，也说了一句话：「我以为的预算，已经提前烧完了。」

当时的背景是：优步旗下 5,000 名工程师对 Claude Code 的采用率，在短短数月内从 32% 飙升至 84%。个别工程师每月花费介于 500 至 2,000 美元不等；Naga 本人在一次内部展示中，两小时就消耗了 1,200 美元的 token 额度。

Macdonald 形容这句话在优步高层引发了震动，触动了一连串关于 AI token 消耗的讨论，包括这些支出是否值得、以及它对人员编制带来的取舍压力。

CEO Dara Khosrowshahi 本月在财报电话会议上已明确表态：优步正在放缓招聘，部分原因正是为了抵销 AI 投资的支出。换句话说，AI 工具的账单，开始影响真实的用人决策。

断掉的因果链：Token 多，功能未必多

Macdonald 在访谈中描述了他与优步资深工程主管沟通后的发现：更高的 token 使用量，并未转化为等比例增加的消费者功能输出。

「那条连接还不存在，对吧？」他说，「也许隐隐约约有更多东西被交付出去了，但要在那些数字和『我们多产出了 25% 的有用消费者功能』之间画一条线，非常困难。」

这个问题揭示了当前 AI 采用潮的核心矛盾：token 消耗量是可测量的，但它衡量的是「使用程度」，而非「产出价值」。Salesforce 近期将这类指标称为「虚荣指标」，并明确反对以 token 消耗量作为员工绩效的评估标准。

值得注意的是，Macdonald 也指出一个认知盲区：对于不用自掏腰包的个别工程师而言，AI 工具「感觉像是免费的」，可以随意尝试各种使用情境；但最终，是公司在买单。这种个人与组织之间的成本错位，正是 token 消耗失控的结构性原因之一。

产业分歧：尽量烧，还是问清楚再烧

优步的困惑并非个案，只是率先被高层点名说出来。

Google 在 I/O 2026 大力倡导「tokenmaxxing」，亦即尽可能大量使用 AI，并以此作为衡量工程师投入程度的指标之一。这条路线的逻辑是：使用量本身会带动能力进化，量变终将引发质变。

但也有企业开始往另一个方向走。Duolingo 曾在绩效考核中纳入 AI 使用频率，但在员工提出疑问，「难道要为了用 AI 而用 AI？」，之后，已悄悄撤回这项政策。CEO Luis von Ahn 在四月的一次播客访谈中说：「感觉与其让大家对实际成果负责，我们反而在推动一件很多情况下根本不适用的事。」

一家医疗企业的案例更为极端：六个月内消耗了 1 兆 token，产生逾 600 万美元的非计划成本，财务部门当时甚至不清楚驱动因素是什么。这不是使用 AI 的问题，而是没有任何人知道谁在使用、用在哪里、烧了多少钱。

Macdonald 在访谈中并未宣布任何具体的削减计划，也没有说优步要放弃 AI 工具。他只是把一个企业界普遍存在、但鲜少被高层直白说出的问題，说出来了。

衡量 AI 投资回报率，目前业界没有标准答案。但愈来愈多迹象显示，「用了多少」和「得到多少」之间的鸿沟还非常巨大。