AI的真实成本：开发者生产力与信任面临风险

全球企业领导者对人工智能的吸引力，往往源于一个简单而有力的承诺：取代人类员工的潜力。尽管讨论常围绕AI如何提高效率展开，但许多高管和股东的根本动机是减少人力成本。薪资减少直接转化为更高的利润、飙升的股价以及高层可观的个人收益。

当然，公司大多否认这一意图。例如，微软大力推崇GitHub Copilot等AI工具，首席执行官萨蒂亚·纳德拉声称它们现在生成了公司高达30%的软件代码。然而，这一声明恰逢微软裁员超过15,000名员工，几乎占其员工总数的7%。这些裁员节省的资金无疑为微软庞大的AI资本支出做出了贡献，预计仅今年就将达到750-800亿美元。

然而，这种美好的前景取决于两个关键假设：AI能够持续有效地工作，并且AI将保持经济实惠的解决方案。尽管AI确实可以自动化某些任务，例如某些呼叫中心功能，但财务节约可能不像高管们预期的那样可观。呼叫中心工作的外包是一个长期存在的模式，这使得AI的进入与其说是一场革命性的成本节约，不如说是一种渐进的转变。

更雄心勃勃的目标是取代高价值的知识工作者——开发者、工程师和设计师。然而，一旦剥离AI周围的夸大宣传，AI所提供的实际价值就变得不那么清晰了。2025年Stack Overflow开发者调查提供了一个有说服力的洞察：虽然84%的程序员在使用或计划在工作流程中使用AI工具，但有46%使用AI的开发者不信任其结果。更令人担忧的是，随着AI开发者工具 supposedly “改进”，程序员对它们的信任却反而下降了。这种信心侵蚀源于开发者花费了大量时间——通常被认为是浪费的精力——来纠正AI生成的代码错误，这项任务几乎不适合中高级专业人员。

AI能力的现状使问题进一步复杂化。OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼曾将GPT-5誉为“世界上最好的模型”，但该模型却臭名昭著地产生了事实性错误，例如自信地断言“威廉·H·布鲁森曾是美国总统”——一个不存在的人物。这种 egregious 错误导致严肃用户要求并获得了更旧、更可靠的GPT-4o模型的回归，这清晰地表明了用户对GPT-5性能的不满。

一些研究人员甚至认为，当前的AI改进方法可能已达到极限。苹果和亚利桑那州立大学的研究都表明，现有的大型语言模型（LLMs）增强方法已经停滞。正如亚利桑那州立大学的论文所指出的：“思维链（CoT）推理是一种脆弱的海市蜃楼，当它被推到训练分布之外时就会消失”，这意味着这些模型处理复杂信息的方式存在根本性的脆弱性。

尽管AI领导者的市场营销辞令无处不在，《经济学人》最近强调，只有10%的公司真正将AI整合到其运营中，这表明AI的影响力并不像狂热的股市可能暗示的那样广泛。至关重要的是，客户目前并未支付AI的真实成本。每家AI公司实际上都在以亏本销售其服务。正如Ewa Szyszka为Kilo Code博客所观察到的，关于原始推理成本下降将按比例转化为应用程序推理成本降低的假设已被证明是错误的。与传统的单次推理相比，现代高级模型对于复杂查询可能需要超过100倍的计算能力，这使得计算成本成为一个重要因素。因此，据报道，启用AI的代码编辑器如Cursor和Claude Code正在将其每月20美元的入门计划提高到每月200美元。此外，许多诱人的低价计划都附带令牌限制，与更高级别的产品相比，这严重限制了它们的实用性。

虽然OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼预测AI使用成本每12个月将降低十倍，但这种乐观情绪受到了许多人的质疑，他们指出当前AI巨头的财务模式不可持续。例如，OpenAI的年烧钱率估计为80亿美元，Anthropic为30亿美元。对于金融分析师来说，它们的盈利之路仍然是“一个悬而未决的问题”。

与此同时，微软和谷歌等老牌科技公司正在悄悄地将其AI费用嵌入到现有的软件即服务（SaaS）订阅中。SaaS管理公司Zylo指出，集成到现有平台中的AI工具可能“出奇地昂贵”。例如，Microsoft Copilot为Microsoft 365订阅增加了每用户每月30美元的费用，而谷歌则通过捆绑AI功能提高了Workspace的价格。这种不透明的定价使得企业难以比较选项或准确计算总拥有成本。

AI开发者分析公司DX发现，在工程组织中实施AI工具的真实成本往往是初始估计的两到三倍，有时甚至更高。DX首席技术官劳拉·塔乔强调，当在整个组织中推广时，许多单个AI工具（每个每月约20美元）的累计成本会迅速变得可观。DX副首席技术官贾斯汀·雷奥克举例说明，一名工程师可能同时使用GitHub Copilot、ChatGPT和Claude，导致在没有集中可见性的情况下出现重叠费用。

最终，随着AI公司被迫优先考虑盈利能力，目前的廉价将不复存在。到2026年，企业应预计为今天执行的相同AI驱动工作支付至少十到十五倍的费用。AI作为成本节约万灵药的承诺正迅速暴露出其昂贵的幻象。