AI 是不是已经贵到无法替代我们？

Uber在四个月内烧光了整个2026年的AI预算。

四个月。一年还没过半。

让我震惊的是——他们自己的COO坐下来接受采访，承认他无法在所有这些支出与他们实际交付给客户的任何有用东西之间画出清晰的联系。

他们花了钱。他们说不清得到了什么。

读到这里的时候我差点被咖啡呛到。

因为我已经观察公司这样做两年了。从上到下向AI投入预算，以工程师使用了多少token来衡量成功，而不是以他们实际构建了什么。这就像通过一家餐厅订购了多少食材来衡量其成功，而不是看有多少顾客回头。

但有一个没有人大声说出来的事实。

在AI上失败的公司正在创造个人工作者十年来看到的最大机会。

1、Uber到底发生了什么

让我来分解一下，因为细节很重要。

Uber强烈推动其工程师采用AI编码工具——比如Claude Code和Cursor。他们甚至创建了内部排行榜，按照团队使用AI token的数量进行排名。token越多，排名越高。

想一想。他们实际上是在奖励更多地使用AI的人——而不是构建更好的东西的人。只是……用得更多。

到4月份，预算已经用完了。大约95%的Uber工程师每个月都在使用AI工具。大约70%的提交代码是AI生成的。

然而——COO指不出哪些消费者功能是因此而来的。

他们完全游戏化了错误的东西。他们花了数十亿美元才发现了这一点。

高盛刚刚发布了一份报告，称AI代理可能将token需求增加24倍。这意味着那些还没有烧完预算的公司即将烧完。

我把这个故事发给了Marcus之后，他给我打了电话。"所以所有这些恐慌AI会取代员工的公司，自己都搞不清楚怎么用它？"他说。

基本上是这样。是的。

2、为什么大公司搞错了

企业AI失败遵循一个我反复看到的模式。

领导层听到了炒作。他们恐慌。他们在没有策略的情况下向工具投入资金。他们衡量的是活动量而不是结果。他们优化的是看起来在做AI，而不是真正用好AI。

Nvidia应用深度学习副总裁说了一句让我印象深刻的话。他告诉Axios，对他的团队来说，计算成本远远超过员工成本。

再读一遍。他们运行的AI比它本应替代的人更贵。

这不是因为AI不强大。而是因为企业AI部署——在规模化、没有纪律的情况下——是一个极其昂贵的混乱。

从AI中获得真正价值的公司不是花钱最多的那些。而是围绕它构建了紧凑、特定工作流的那些。培训他们的人员有目的地使用它。衡量的是结果，而不是token数量。

大多数大公司远未达到那个水平。它们仍处于恐慌支出阶段。

3、对你来说有趣的部分来了

当我在做自由职业、精疲力竭、应付六个客户的时候——我没有企业预算。我买不起企业工具或大额订阅。

我拥有的是时间，用来弄清楚如何真正好用那些免费和廉价的工具。

事实证明，这正是重要的技能。

现在的差距不在于有大AI预算的公司和没有的公司之间。而在于理解如何有目的地使用这些工具的人和只是到处点击希望有些东西能用的人之间。

Uber花了一大笔钱得到的却是困惑。与此同时，在奥斯汀某个咖啡店里，某个人拿着$20的ChatGPT订阅和清晰的工作流，产出的成果是十倍于他们规模的团队。

这不是夸张。这就是专注使用AI的真实样子。

Derek没有花一分钱（除了基本订阅）就搞清楚了这一点。他为自己的销售跟进建立了一个简单的AI流程。他的成交率上升了。他的经理以为他只是在更努力地工作。他不是。

这就是摆在大多数人面前的优势——而大多数人正在滑过它。

4、这告诉了我们处于什么位置

我们正处于AI历史中一个奇怪的时期。

工具确实很强大。结果确实可能实现。但善用AI的公司和只在AI上花钱的公司之间的差距是巨大的——而且还在增长。

会赢的组织不一定是口袋最深的那些。而是那些对人员日常实际使用这些工具的方式最有纪律、最有意图的方法的组织。

在个人层面上——会赢的工人不是在等公司给他们一个策略的人。他们正在自己构建策略。悄悄地。没有大张旗鼓。只是每周都在把工具用得更好，而他们的同事还在等着被告知该做什么。

我想起几年前我在哪里——坐在那个停车场里，筋疲力尽，确信我只是不擅长跟上。我实际上不擅长的是在没有合适工具的情况下工作。

Uber的预算灾难对企业来说是一个警示故事。对个人来说则完全是另一个教训。

你不需要数十亿。你不需要排行榜。你不需要企业命令。

你只需要真正知道如何使用你已经获得的工具。

当大公司还在搞清楚他们把钱花在了什么上——那个窗口是敞开的。

在AI上花钱最多的公司没有在赢。最聪明地使用它的人才是。

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