感谢亚汇网网友在7月29日的一场员工会议上,亚马逊高级工程师向同事指出,在尝试将部分传统编程任务转交给AI处理时,出现了此前未预料到的“计划外支出”,且此类超支并非孤立事件。工程师们正在为未来项目创建“自动化”防护措施以控制成本。据该工程师介绍,亚马逊曾有一个项目尝试利用Anthropic的ClaudeSonnetAI模型,将作者信息与电商平台上商品列表进行匹配,但该项目最终非但未能达到预期效果,反而产生了180万美元(现汇率约合1,217.9万元人民币)的支出,直接超支860%,且超支情况历时五个月才被发现。在另一起案例中,公司因开发财务审计工具产生了约54.1万美元(亚汇网注:现汇率约合366万元人民币)的意外成本。在第三起案例中,亚马逊有一个利用AI优化物流配送速度的项目,结果出现了约13.4万美元的计划外支出,且该问题超过两周后才被发现。亚马逊回应称:“与任何新技术一样,我们正在进行试验、学习并改进AI的使用方式,包括提高成本效率。”员工会议中还提到,在传统系统中一些“几乎不产生成本”的代码错误,在AI模型执行任务时可能会造成“灾难性高成本”。亚马逊表示,这些案例仅涉及公司少数团队,不能代表整个公司的AI使用情况。公司称,挑选个别案例并将其描述为普遍现象,并不能反映亚马逊各团队正在推进的AI应用方式。目前,亚马逊全球企业员工规模约30万人,每季度营收约1,800亿美元(现汇率约合1.22万亿元人民币)。公司正在进行大规模裁员,以降低成本并支持大规模AI投资。亚马逊预计今年资本支出将达到2,000亿美元(现汇率约合1.35万亿元人民币),其中大部分资金将用于人工智能基础设施和数据中心建设。与此同时,企业在使用AI服务时也面临计费模式变化带来的成本压力。包括Anthropic和OpenAI在内的AI服务提供商,正在从固定订阅模式转向基于Token数量的计费方式,即根据模型处理的数据量计算费用。随着AI服务价格结构变化,一些企业开始减少对高端模型的依赖,转而采用成本更低的中端模型,或选择开放权重模型,仅承担运行模型所需的计算资源费用。今年早些时候,亚马逊还关闭了一个用于统计员工Kiro开发平台使用情况的内部排行榜。此前,该排行榜导致部分员工为了“刷排名”而大量消耗Token,被称为“tokenmaxxing”。亚马逊管理层随后向员工表示,该服务最初的设计目标是鼓励使用AI工具,但最终导致成本增加。广告声明:文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等形式),用于传递更多信息,节省甄选时间,结果仅供参考,亚汇网所有文章均包含本声明。