亚马逊180万美元Claude账单背后：大厂AI成本集体失控

最近，亚马逊在内部使用 Anthropic 的 Claude Sonnet 时，遭遇了一场昂贵的「翻车」：原本只是想用它给网站填充作者信息，最终花费约 180 万美元，超出预算 860%，历时 5 个月才被发现，且最终未能成功部署。这一案例折射出 AI Agent 在大型企业落地过程中的真实困境，也预示着硅谷正从「算力狂欢」转向「预算紧箍」。

亚马逊的 180 万美元教训

据亚马逊员工透露，公司尝试用 Claude Sonnet 处理一个看似简单的「网站作者信息填充」任务。然而由于 Agent 在缺乏预警机制的情况下反复重试，最终账单高达 180 万美元，超出预算 860%，且耗时 5 个月才被发现。Claude Sonnet 当前公开定价约为每百万输入 token 3 美元、每百万输出 token 15 美元，按此折算，180 万美元对应的 token 量最高可达约 6000 亿——相当于 GPT-3 整个训练语料的两倍。

这类 bug 在亚马逊内部并非孤例，且往往潜伏数月才会被发现。讽刺的是，相较于传统系统里无足轻重的小问题，AI 出错带来的成本规模往往难以想象。

押注 AI 与大规模裁员并行

成本超支并未阻挡亚马逊的自动化步伐。CEO Andy Jassy 宣布，亚马逊 2026 年资本开支预计约 2200 亿美元，绝大部分投向 AWS、自研 AI 芯片与电力基础设施，较 2025 年增长近六成，是全球超大市值公司中最高的单年度资本开支。

最新季度财报显示，AWS 净销售额达 422 亿美元，同比增长 37%；在亚马逊 275 亿美元总营业利润中，AWS 贡献了约 60%，而其收入仅占公司总收入的 21%。与此同时，亚马逊自 2025 年 10 月以来已进行两轮大规模裁员，累计削减约 3 万岗位。

Jassy 在内部备忘录中展望：「我们如今有 1000 多种生成式 AI 服务，但从规模看还只是冰山一角。未来会有数十亿个 Agent 在亚马逊运转。」亚马逊机器人部门的目标是在 2033 年前后实现约 75% 的仓储运营自动化，预计到 2027 年将少雇约 16 万人，到 2033 年少雇超 60 万人。2024 年诺贝尔经济学奖得主、麻省理工学院教授 Daron Acemoglu 警告，若这一蓝图落地，亚马逊将从「净岗位创造者」变成「净岗位毁灭者」。

Token 失控并非孤例，大厂纷纷「上锁」

亚马逊的教训只是冰山一角。年初以来，多家科技巨头的 AI 用量相继失控，员工内部甚至自发搭建 token 消耗排行榜，「烧币传奇」「缓存法王」等称号一度流行。

• Meta：一名员工搭建名为「Claudeonomics」的非官方排行榜，聚合超 8.5 万名员工的 AI 用量数据，30 天内 token 总量攀升至 73.7 万亿，按公开定价折算相当于每月约 2.21 亿美元。Meta 随后向约 6000 名员工发备忘录，对 token 用量设限并搭建中央监控平台「AI Gateway」。
• Uber：2026 年前四个月便烧光全年的 AI 编程预算，随后将每名员工、每个工具的月支出上限设为 1500 美元。其 COO 坦言，token 支出与可衡量产出之间的联系「尚未成型」。
• OpenAI：Sam Altman 透露，内部用量最高的个人用户每月消耗约 1000 亿 token，有员工曾在单周内烧掉约 2100 亿 token。他表示，AI 成本问题在年初还无人问津，如今已成为大问题。

一项行业调查显示，仅有 26% 的企业对自身 AI 成本具备全面可见性。换言之，大多数公司在开始节流之前，甚至不清楚此前究竟花了多少钱。

自动化失灵的历史警示

历史早已给出过类似的教训。2012 年，美国股票做市商骑士资本（Knight Capital Group）在一次系统部署中无意激活了一段旧代码。45 分钟内，系统在 154 只股票上执行了超 400 万笔毫无经济逻辑的交易，累计买入约 70 亿美元公司无意持有的头寸。最终亏损约 4.4 亿美元，相当于公司全年利润的三倍；消息公布后两个交易日内，股价蒸发 75%，公司最终被竞争对手收购。

自动化承诺更快的速度、更低的价格、更少的人为差错；但当系统出错时，损失也会以同样的速度、规模与效率被放大。对亚马逊而言，这笔 AI 学费恐怕不会是最后一笔，而整个行业也正在重新审视「以 Token 论英雄」式的粗放扩张。