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Token吃掉三成工资，硅谷AI账单失控了 - 风驰直播官网

2026-07-05

SemiAnalysis，一家专注于半导体研究的硅谷机构，发现其内部大模型Token费用已占员工总薪资的三成。尽管每百万Token的价格仅为0.99美元，但相较于过去，这笔支出换来的产出是此前需要数倍人力成本才能达到的。该机构的员工平均每月消耗近50亿Token，远超Meta员工的五倍以上，核心贡献者更是月消耗高达1000亿Token。

过去需要初级分析师花费数小时完成的Excel模型转换和财报图表制作，现在仅需几分钟和几美元即可搞定。SemiAnalysis认为，这不仅仅是效率的10%提升，而是对专业服务业单元经济的重塑。研究机构、对冲基金、律所等依赖脑力劳动的行业，Token支出占薪资的两三成将成为普遍现象。

英伟达CEO黄仁勋对此尤为关注，他表示若工程师年薪50万美元但Token消费不足25万美元，他将“彻底抓狂”。他计划为每位英伟达工程师提供相当于半年工资的Token预算，并让7.5万名员工搭配750万个AI智能体协同工作，认为不使用AI如同坚持使用纸笔进行芯片设计。Token已从工具转变为新时代的“生产资料”。

然而，在SemiAnalysis节省成本的同时，部分硅谷巨头却面临AI账单的困扰。Uber曾推广Claude Code，导致2月32%的工程师使用率飙升至4月的95%，70%的代码由AI生成，全年预算在4月即告罄。Uber随后设定了每月1500美元的Token使用上限，但COO Andrew Macdonald承认，AI使用量的增长与消费者功能创新之间尚未显现直接联系。

微软也因Claude Code的成本过高，转向自家的GitHub Copilot CLI。英伟达应用深度学习副总裁Bryan Catanzaro指出，其团队的计算成本已远超员工成本。MIT 2024年的研究显示，在以视觉工作为主的岗位中，仅23%的场景下AI自动化具有经济效益，其余情况下雇佣人工更为划算。甚至有工程师因AI智能体“毁坏数据库和网络”而抱怨，称之为“过度使用”的代价。

当前，硅谷正经历AI经济学的撕裂：一方面是技术带来的生产力提升，另一方面是账单的失控膨胀。

SemiAnalysis的核心观点是，不应仅关注当前价格，因为成本的塌缩才刚刚开始。在软件层面，通过DeepSeek R1的纯软件优化，单GPU吞吐量从1000 tokens/秒提升至14000 tokens/秒，实现了14倍的增长。硬件方面，优化配置的GB300 NVL72吞吐量是H100的17倍，FP4精度下更是达到32倍。

Opus 4.7的标价为输入5美元/百万Token，输出25美元/百万Token，但由于智能体工作负载的输入输出比和高缓存命中率，实际混合成本降至0.99美元，远低于标价。结合软硬件的进步，大模型的毛利率扩张是结构性趋势。Anthropic的ARR从90亿美元增至440亿美元以上，毛利率从38%升至70%以上，卖Token的公司反而更赚钱。Gartner预测，到2030年，万亿参数大模型的推理成本将比2025年下降超过90%。SemiAnalysis预计，2027年的Token价格将持续下降。

尽管全球科技公司今年在AI上的资本开支已达7400亿美元，但Goldman Sachs首席经济学家表示，AI对经济的实际影响至今为零。这被视为基础设施革命的必经阶段：先投入建设，再等待效益显现，如同电网和互联网的演变。AI的管道铺设速度和水流速度都将是前所未有的。SemiAnalysis已感受到效益，以30%的薪资换取数倍的产出杠杆，且成本曲线仍在下降。其他公司面临选择：是现在投入，还是等待后来者居上。

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