优步首席运营官表示，越来越难为在AI“代币化”上的投入找到合理依据
一句话看懂：优步首席运营官Andrew Macdonald公开表示，公司内部越来越难以证明AI“代币化”投入的合理性，原因在于更高的token消耗并未带来等比例的实用消费功能增长，这一观点反映了大型科技公司在AI支出回报评估中面临的真实矛盾。
事件核心：发生了什么
在上周六发布的《Rapid Response》访谈中，优步首席运营官Andrew Macdonald指出，公司内部对AI成本的合理性越来越难以辩护。此前，优步首席技术官Praveen Neppalli Naga在4月接受《The Information》采访时透露，该公司已经用完了2026年度的Claude Code预算，这一说法在内部引发了“头脑爆炸时刻”，促使公司重新审视AI代币消耗与产出之间的关系。
Macdonald在与优步高级工程领导层的讨论中发现，更高的token使用量并未带来等比例的实用消费功能增加。“那条链接还不存在，”他表示，“或许可以隐含地说有更多功能在推进，但很难在统计数据和‘生产出25%更多有用消费者功能’之间画一条线。”面对AI投资压力，优步CEO Dara Khosrowshahi在本月早些时候的财报电话会议上表示，公司正在放缓招聘以对冲AI投入。
为什么重要
这让优步成为公开质疑AI“代币化”投入产出比的典型案例。当大型科技公司普遍推行“tokenmaxxing”——尽可能多地使用AI——并将员工绩效与AI使用量挂钩时，优步和Duolingo等公司开始“反方向走”。Duolingo首席执行官Luis von Ahn在4月播客采访中承认，该公司已撤回将AI使用纳入绩效评估的决定，因为员工质疑“是否为了使用而使用AI”。
这一趋势揭示了一个核心问题：企业在AI支出上正在经历从“投入为先”到“回报审慎”的转变，尤其是当AI代币消耗成为一种成本中心而非明确的增长引擎时。对于整个AI行业而言，这意味着大客户可能在采购决策中更加注重ROI测算，而非单纯追求token使用量。
对用户/开发者/创作者的影响
对企业级用户和API开发者而言，优步的案例预示着AI服务平台可能会调整定价模式：如果大客户开始要求更明确的产出一对一代价关系，模型提供商可能需要设计更精细的付费层或按功能效果计费方案，而非单纯按token消耗收费。
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对于使用AI工具构建产品的中小型开发者，这提醒他们应更早建立投入产出衡量机制，避免陷入“为了用AI而用AI”的惯性，尤其是在选择闭源大模型API或自动化编码工具时，应预留与业务指标挂钩的评估节点。
值得关注的后续
第一，优步是否会在2026年下半年进一步收窄AI预算，或转向更明确与用户功能产出挂钩的计费模式。第二，Duolingo和优步的案例是否会被其他大型科技公司效仿，导致行业内“AI绩效评估”热潮降温。第三，Claude Code等面向工程团队的AI工具是否需要调整定价策略，以回应企业客户对“消耗与产出脱节”的质疑。
