初创公司吹嘘：花在AI上的钱比给员工发工资还多

# 初创公司炫耀：花在AI上的钱比雇人还多 来源：https://www.404media.co/startups-brag-they-spend-more-money-on-ai-than-human-employees/ 一群“tokenmaxxing”的初创CEO正高调炫耀：他们每月砸在AI算力上的钱，比雇人还贵。在天价AI账单的衬托下，某些科技角落竟把“烧得越多”当成增长与成功的徽章。 “我们一个月的AI账单冲到11.3万美元（团队只有4个人）。这是我这辈子最自豪的一张发票。”编码智能体初创Swan AI的CEO Amos Bar-Joseph最近在LinkedIn上火帖写道（https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7446556687861334016/?originTrackingId=5eL39r7LHqD6g%2FtUn0Pq6Q%3D%3D&ref=404media.co）。他解释，公司把钱付给了Claude的调用费，而不是人类工资，“我们用智能扩容，而不是人头扩容。” “目标：不到10人实现1000万美元ARR。我们没有SDR，也没有付费营销预算。”他写道，“但我们真他妈在token上花钱。这11.3万？一部分就是我们的市场团队、工程、客服、法务……你懂的。” 最近几周，“tokenmaxxing”被反复提及：无论初创还是巨头，都把砸在Claude、ChatGPT等AI工具上的金额当成生产力指标。《The Information》披露Meta内部有个叫“Claudenomics”（https://fortune.com/2026/04/09/meta-killed-employee-ai-token-dashboard/?ref=404media.co）的排行榜，按员工消耗的AI token数排名——token用得越多，就越“高产”、越“创新”。 网上到处是谁谁单枪匹马烧掉几十万美元AI算力的“神话”，仿佛值得全员效仿。但也有反弹（https://techcrunch.com/2026/04/17/tokenmaxxing-is-making-developers-less-productive-than-they-think/?ref=404media.co）：Salesforce提出“Agentic Work Units”指标（https://www.axios.com/2026/04/15/tokenmaxxing-ai-roi-metrics?ref=404media.co），试图衡量这些token开销到底换回了多少真活。 把预算和注意力转向AI，自然是为了替代人类。我们已经看到CEO们用“AI效率提升”为大规模裁员辩护（https://www.businessinsider.com/amazon-ceo-jobs-humans-wont-need-as-many-people-2026-2?ref=404media.co）；上周Verizon CEO Dan Schulman更直言，AI将带来“大规模失业”（https://www.inc.com/kevin-haynes/verizon-ceo-ai-is-coming-for-your-job-and-everyone-knows-it/91333101?ref=404media.co）。 大公司用AI裁人，初创公司则用AI干脆不雇人。 “大家没看懂AI原生公司——这11.3万不是成本，而是人头预算的重新分配。”Fundable AI联创Chen Avnery在Bar-Joseph帖下评论，“我们用同样模式处理贷款文件，原本需要15人。当AI支出带来10倍于人力成本的产出，账就算得过来。真正的解锁是复合扩容：token花得线性增长，产出却指数级。” GLP-1远程医疗初创Medvi只有2名员工+7名外包，却主要靠AI搭建，《纽约时报》称它今年有望营收18亿美元（https://www.nytimes.com/2026/04/02/technology/ai-billion-dollar-company-medvi.html?ref=404media.co）（Medvi正面临监管审查）。行业痴迷于“一人十亿美元公司”的神话，各路AI初创和VC开始鼓动创始人打造“无人”或“少人”的自治公司。 名字颇为唬人的General Intelligence Company创始人Andrew Pignanelli上月演讲（https://www.youtube.com/watch?v=rX3CxlGm-00&ref=404media.co）时表示，公司很多“职位”其实是一串AI智能体，他如今常出现“单日token花费超过工资”的情况。 “看日子，我们有时token开销大于工资。今天烧了4千美元Opus token，有时少点。但这说明我们正在把人力资本转向智力资本。” 这些tokenmaxxing创业者没说的是：AI算力烧得值不值？同样预算雇人会不会更好？一旦翻车会是什么灾难？这种模式财务上可不可持续？ OpenAI、Anthropic等产品本身巨亏；AI算力虽贵，却仍在被低估定价，前沿AI公司的投资人还能补贴多久不得而知。我们已多次报道“工作垃圾”（workslop）现象：AI写的代码、生成的作品、面向客户的AI产品出事，最后仍需人类擦屁股。AI陷入死循环、几分钟烧掉几千美元token的恐怖故事也屡见不鲜。即便如此，仍有一大批创业者铁了心“雇佣”AI，而不是人。 关于作者 Jason是404 Media联创，曾任Motherboard主编，热爱《信息自由法》和冲浪。 Jason Koebler