這賬虧了，裁員省下的錢(qián)，被AI一天燒光了

前不久，大喇叭收到了好幾個(gè)大廠讀者的爆料，大意是某大廠要在6月30號(hào)前做一輪人員優(yōu)化，目前的情況是HR已經(jīng)開(kāi)始陸續(xù)約談了，具體人數(shù)未知。 這家大廠之所以這樣做的前提背景是：一方面業(yè)務(wù)增長(zhǎng)乏力，與同行的競(jìng)爭(zhēng)太激烈，犧牲了利潤(rùn)，并且往后還有硬仗要打。另一方面，AI對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品等業(yè)務(wù)線的沖擊太大了，很多之前需要手動(dòng)報(bào)表、數(shù)據(jù)之類(lèi)的，現(xiàn)在都是自動(dòng)生成，簡(jiǎn)而言之就是AI做了某些崗位大部分的工作，導(dǎo)致這些崗位變成能替代的優(yōu)先級(jí)最高。

無(wú)獨(dú)有偶。前不久，一位100多人互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司老板向我吐槽，“他裁了幾個(gè)從大廠出來(lái)的程序員，本想著能省下工資成本，然后把這筆錢(qián)買(mǎi)了Token。后面算了一筆賬，他們?nèi)斯ひ粋€(gè)月的成本十天燒完，就這還是省著用。”

對(duì)于大多數(shù)公司來(lái)說(shuō)，幻想著用AI代替人工節(jié)省成本，這里面有4個(gè)問(wèn)題需要一一解決，否則將面臨“偷雞不成蝕把米”。

1、對(duì)成本的誤判，想當(dāng)然的認(rèn)為人工成本最貴，結(jié)果是把“人工vsToken”這筆賬計(jì)算錯(cuò)了。

很多外行老板天真的認(rèn)為，AI很強(qiáng)大，無(wú)所不能，代替員工能節(jié)省不少成本。國(guó)外的Gartner今年調(diào)研了三百五十家全球收入過(guò)十億美元的企業(yè)，發(fā)現(xiàn)八成在部署AI后裁了人。結(jié)果Token消耗像關(guān)不住的水龍頭，嘩嘩的成本流出。Uber CTO曾經(jīng)說(shuō)過(guò)，他所在的公司全年AI預(yù)算，四個(gè)月花完。硅谷有個(gè)Token消耗榜單，其中排名第一的公司，一個(gè)月燒50萬(wàn)美金（約330萬(wàn)人民幣）。

2、不看投資回報(bào)率，錢(qián)燒了，用戶得到什么？沒(méi)人知道。

Uber COO曾經(jīng)也說(shuō)：Token消耗和交付給用戶的功能之間聯(lián)系太弱。幾百萬(wàn)美金花出去，連個(gè)新功能都沒(méi)交付出來(lái)，完全是成了"為了AI而AI"。為了防止出現(xiàn)這種問(wèn)題，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)外很多大廠，專(zhuān)門(mén)制定了AI投入與業(yè)務(wù)產(chǎn)出之間的衡量指標(biāo)。

3、管理滯后，用過(guò)去買(mǎi)軟件的思維買(mǎi)AI。

很多公司把AI當(dāng)辦公軟件采購(gòu)，往往是去用一些低端、廉價(jià)模型，并且缺乏人工介入的機(jī)制，導(dǎo)致Agent死循環(huán)試錯(cuò)，修Bug的成本遠(yuǎn)超人工。國(guó)外的Salesforce公司曾經(jīng)在裁了4000名客服后，發(fā)現(xiàn)AI搞不定復(fù)雜投訴，不得不擴(kuò)招2000人，其中優(yōu)先返聘原團(tuán)隊(duì)。Gartner曾經(jīng)發(fā)表過(guò)預(yù)測(cè)：到2027年，大概會(huì)有一半因AI裁員的公司會(huì)重新招聘同類(lèi)崗位。

4、AI沒(méi)有想象的那么完美。

斯坦福研究顯示，約四成員工每月浪費(fèi)3、4個(gè)小時(shí)給AI擦屁股，有時(shí)候修正AI生成的缺陷比手動(dòng)做還多。

當(dāng)然，以上這些問(wèn)題隨著AI的發(fā)展會(huì)逐步解決，但目前還不行。

AI對(duì)資源的消耗也非常厲害。

1、隨著AI算力的提升，它需要不停地大量“喝”水。

AI的算力中心是名副其實(shí)的“耗水大戶”，這主要源于服務(wù)器密集運(yùn)算時(shí)產(chǎn)生的巨大熱量，需要大量水進(jìn)行冷卻。根據(jù)國(guó)外相關(guān)研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)披露的數(shù)據(jù)，微軟為了訓(xùn)練 GPT-4，一個(gè)月就抽走了1150萬(wàn)加侖的水（1加侖≈3.785升水）。谷歌在俄勒岡州的數(shù)據(jù)中心，年用水量達(dá)到了 33億加侖。有研究機(jī)構(gòu)估算，用戶在使用AI平臺(tái)每進(jìn)行20-50次對(duì)話，可能會(huì)消耗了大約500ml的淡水。以上可知，對(duì)水的消耗量是十分巨大的。

前不久（6月3日），聯(lián)合國(guó)大學(xué)水、環(huán)境與健康研究所發(fā)布的《人工智能能耗的環(huán)境成本：碳、水和土地足跡》報(bào)告稱(chēng)：2030年AI數(shù)據(jù)中心耗水量相當(dāng)于13億人用量。

2、除了“喝”水，AI也是“吃”電大戶。

AI的訓(xùn)練和日常運(yùn)行（給用戶推理解答問(wèn)題）需要大量的電力支持。特別是硬件冷卻系統(tǒng)運(yùn)行所產(chǎn)生的能耗，占比很大。聯(lián)合國(guó)曾發(fā)出警告，美國(guó)頭部科技公司發(fā)展AI導(dǎo)致間接碳排放量激增150%

3、對(duì)金錢(qián)的消耗，Token成為公司運(yùn)營(yíng)新的成本大戶。

AI的成本直接和“Token”掛鉤。作為用戶每一次提問(wèn)（輸入）和AI做出的每一次回答（輸出），都會(huì)消耗Token，而這些背后都是看不見(jiàn)的金錢(qián)成本。國(guó)內(nèi)月活排名第一的字節(jié)豆包，每天僅回答（推理）用戶問(wèn)題成本消耗可能高達(dá)數(shù)千萬(wàn)人民幣，這也成為近期為什么豆包開(kāi)始收費(fèi)的主要原因。成本壓力太大的，別的變現(xiàn)渠道單一、不明朗，需要及時(shí)止損。