Uber 高管踩刹车：AI Token 消耗≠产品成功，4月已耗尽全年 Claude 预算

在 AI 狂热的浪潮中，Uber 似乎率先清醒了过来。

近日，Uber 总裁兼首席运营官 Andrew Macdonald 发出警告：更高的 AI Token 使用量，与成功交付给消费者的有用功能之间，目前尚无明确关联。

这番话被视为对业界盲目追求“Tokenmaxxing”（最大化 Token 消耗）现象的一次冷静反击。

4月就花光了全年的钱

这一警告并非空穴来风。此前，Uber 首席技术官透露，公司为 2026 年全年预留的 Claude Code 预算，早在 4月份 就已耗尽。

这意味着，在短短四个月内，Uber 就烧掉了原本计划用于一整年的 AI 辅助编程资金。这一事件很可能在董事会内部引发了激烈讨论：我们到底买到了什么？

“引人注目的统计数据”背后的虚无

Macdonald 指出，当公司讨论 AI使用情况时，“那些引人注目的统计数据会让你大吃一惊。”

比如，代码生成率提升了多少？文档编写速度快了多少？但这些数字往往掩盖了一个核心问题：这些提升是否转化为了更好的消费者体验？是否带来了新的、成功的产品功能？

目前的答案是：还没有。

Macdonald 直言：“这种联系还没有建立起来，对吧？”截至目前，Uber 管理层尚未看到任何由 AI 驱动的、取得巨大成功的消费者功能。

多邻国的教训：AI 不是万能药

这种反思并非 Uber 独有。此前，多邻国（Duolingo）的员工和管理层也表达了类似的失望。

员工们发现，AI 有时不仅没有减轻负担，反而引入了新的工作量——比如需要花费更多时间去审查、修正 AI 生成的内容。多邻国管理层最终承认：AI/LLM 并非适合所有地方。

Uber 的 Macdonald 对此表示赞同。他强调，管理层应该追问两个核心问题：

1. 实现了哪些真正的生产力提升？
2. 有哪些新产品是由 AI 驱动并获得市场认可的？

未来：理性共存，而非盲目清算

尽管发出了警告，但 Uber 并未打算完全放弃 AI。

Macdonald 表示，Uber 几乎与所有大型模型公司都有合作，管理层并不反对使用顶级供应商的大语言模型。但是，如果 AI 支出与绩效之间的明确联系持续缺失，这项技术可能会面临更严格的审视甚至清算。