北京
38天，每天200億token。這不是硅谷巨頭的云計算賬單，而是美國國防部在“史詩之怒”伊朗行動中，為人工智能服務燒掉的真金白銀。當這個數字還讓人緩不過神時，美國陸軍內部已經上演了一出更夸張的消耗大戲：原本打算用一整年的AI額度，不到一個月就被用光了。
2026年5月，美國陸軍為了全面推動生成式AI在軍事工作中的應用，向所有人員開放了無限token使用權限。背后的邏輯很直接：讓官兵在寫報告、分析情報、編寫代碼等各個環節放手使用AI，以便摸清這項技術到底能在哪些地方真正提高生產力。然而，這個“無限”承諾只撐到了6月中旬，token池就被徹底打空。根據《連線》雜志核實的一封內部郵件，陸軍已經被迫重新啟用使用限額，當前消耗水平暫時被凍結在現有規模。
涉事的平臺是Ask Sage，一款陸軍指定的AI部署工具。它的一份年度企業級套餐包含了1億個token，粗略折算下來，每名職工每月大約可分到20萬個token。但糟糕的設計在于，一旦某個用戶的初始配額用完，系統就會自動補充額外額度，這讓所謂“上限”形同虛設。一名不愿透露姓名的內部人士對《連線》吐槽：“很明顯，整個陸軍在短短一個月內就燒光了一個服務全年的token?！币簿褪钦f，一年份的預算，正好在“無限供應”的幻覺中蒸發了。
諷刺的是，這筆超支并不是出現在某個需要高強度計算的任務上，而是日常工作場景中就發生了。官兵們被鼓勵“到處用AI”，卻沒有一個清晰的成本預警機制。Ask Sage默認的自動補給策略，又進一步放大了消耗量。當陸軍高層意識到事態的嚴重性時，預算已經像被捅破的氣球一樣迅速癟了下去?，F在，2026年10月以后的token可用性還懸而未決，陸軍很可能正在為急劇攀升的成本感到頭疼。
把國防部在伊朗行動中的消耗量擺在一起看，更能說明AI的吞噬能力有多夸張。在為期38天的“史詩之怒”行動中，國防部日均用掉200億個token。這一度被當作戰時信息處理能力飛躍的正面案例來宣揚，但在陸軍的預算事故面前，它反而成了一組對照數字：一邊是精確控制、任務導向的巨量消耗，另一邊是失去鉗制、漫灌式使用的意外透支。兩者的共同點是，成本預測幾乎不可能。
這起事件把生成式AI在企業與政府部署中的一個深層矛盾推到了臺前。過去，大多數AI供應商習慣提供按人頭計費的固定訂閱模式，企業可以比較從容地做年度預算。但現在，越來越多的AI廠商正轉向基于實際消費量或輸出量的計費方式，token消耗直接與開支掛鉤，而使用者行為又極難精確預估。一個員工可能今天只用幾百token查資料，明天卻用幾萬token生成長篇報告，這種波動在組織層面被放大后，預算模型就徹底失效了。
陸軍此次的教訓，實際上給所有積極推動AI落地的機構敲了警鐘。無限使用的“大撒把”策略，表面上能快速獲取用戶的接受度和使用數據，但背后忽略了一個關鍵變量：人在面對幾乎沒有成本感知的工具時，使用強度會遠遠超出設計者的想象。就像陸軍內部發生的，當每個字、每張圖表都可以讓AI代勞時，消耗量便呈指數級上升，原先以為可以用一年的資源轉眼見底。
目前，陸軍的選擇是暫時恢復限額，讓使用量維持在當前水平，后續再觀察和談判。這固然能暫時止血，但根本問題并沒有解決。如果AI已經成為工作中不可或缺的輔助工具，簡單地掐斷供給會引發反彈情緒；如果繼續鼓勵使用，又必須找到一種能動態監控并平衡成本的新機制。而從供應商那邊傳來的信號也并不樂觀，消費型定價的潮流才剛剛開始，未來要想精準分配預算，恐怕需要開發一套前所未有的成本管理工具。
從國防部的每日200億token，到陸軍一年的1億
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