AI日报：企业强推AI反遭反噬，星巴克AI连牛奶都分不清

核心看点

• AI成本已经超过人力：企业强推AI工具提效，结果token消耗量暴涨，单月成本超130万美元
• 星巴克AI翻车：部署9个月的AI库存系统被叫停，连燕麦奶和牛奶都分不清
• ChatGPT新技能：能看懂表单图片，用语音指挥就能自动填表
• 渣打银行裁员7800人：CEO称用AI替代”低价值”人力，引发员工不满

AI越用越贵，企业开始吃不消了

你有没有想过，那些天天喊”AI提效”的公司，现在可能正在偷偷缩减AI工具的使用量？

据IT之家报道，微软已经要求员工改用自家的Copilot CLI，而不是之前流行的Claude Code。表面上说是”倾向内部自研工具”，但知情人士透露，真实原因是用的人越多，Claude Code的成本就越高，已经吃不消了。

不止微软。财富杂志报道，多家企业都在缩减AI工具的使用规模。这事听起来挺矛盾的——AI模型的训练成本明明在下降，调用算力的单价也越来越便宜，为什么总成本反而在涨？

答案很简单：用得太猛了。

现在的AI智能体（Agent）特别吃资源。普通的大语言模型查询一次可能花不了几个token，但智能体不一样，它要分步骤执行指令，token消耗量可以达到普通查询的上千倍。OpenClaw创始人彼得·施泰因贝格尔透露，他们团队单月的token使用成本就超过130万美元，折合人民币约885万元。

也就是说，现在用AI的开销已经比雇人还贵了，而且效率提升还非常有限。

这其实是经济学里一个经典现象，叫杰文斯悖论。简单解释就是：技术效率提升了，大家反而用得更多，总消耗不降反升。工业革命的时候，蒸汽机效率提高了，结果工厂买得更多、产量更大。航空业也一样，飞机越来越省油，机票越来越便宜，坐飞机的人越来越多。国际航空运输协会预测，到2050年航空出行需求量可能翻倍。

AI行业现在也走上了这条路。

星巴克AI翻车：连燕麦奶和牛奶都分不清

企业强推AI的另一个尴尬案例是星巴克。

星巴克CEO Brian Niccol去年9月开始在北美门店推广AI库存系统。这个系统靠平板摄像头和激光雷达（LiDAR）自动清点糖浆、牛奶这些物料。初衷是好的——比人工盘点更快更准，还能智能优化供应链。

结果用了9个月，叫停了。

问题出在哪？系统经常误计数、误标记，最离谱的是分不清燕麦奶和牛奶——这俩包装长得确实有点像，但连这都分不清，说明图像识别能力还远没到能替代人工的水平。有时候甚至完全漏掉某些物品，盘点了个寂寞。

星巴克官方的说法是”为了统一门店库存盘点方式”，但明眼人都看得出来，就是AI工具还没成熟到能大规模落地的程度。

这事给所有想靠AI”降本增效”的企业提了个醒：AI不是万能药，强行上马只会适得其反。

ChatGPT解锁新技能：语音指挥就能填表

说完糟心的，说点有意思的。

OpenAI最近给ChatGPT加了个新功能——AI填表。用户上传一份表单图片，然后用语音或文字告诉ChatGPT要填什么内容，它就能自动识别表单里的字段，把信息填进去。

演示视频里，有人上传了一份健身会员申请表，口头说了姓名、地址和健身目标，ChatGPT就自动识别表单结构，把内容填好了。整个过程不需要你一项一项手动输入，就像跟助手对话一样自然。

这个功能背后其实串联了三套技术：图像理解（看懂表单图片里的文字和输入框）、语音交互（听懂你说的话）、内容生成（把信息填到对应位置）。填完表之后，ChatGPT还能继续生成相关图片。

不过目前还有两个小限制：一是输出的是静态图片，不是可以直接编辑的PDF或交互式文档，所以有些场景还得人工二次处理；二是上传的文件必须足够清晰，模糊的图片识别容易出错。

但方向是对的——让AI去理解真实世界的纸质/图片文档，而不是只会在对话框里打字。

渣打银行：用AI替代”低价值”人力，裁员7800人

最后说一个沉重的话题。

渣打银行CEO比尔·温特斯最近因为一句话惹了众怒。他在宣布银行计划时说，要用金融资本和投资资本替代”低价值”人力。翻译成人话就是：低价值的岗位用AI干掉，值钱的岗位留着。

渣打银行5月19日宣布，到2030年要削减15%的后台岗位。目前后台员工超过5.2万人，这意味着约7800人要离职。

温特斯后来在LinkedIn上发文道歉，承认措辞让部分同事感到不安。但他没有撤回核心说法——AI替代部分岗位这件事，他是认真的。他还强调，银行正在给面临风险的员工提供学习新技能的机会，帮助他们适应新岗位。

这事引发了一个值得思考的问题：当AI确实能替代一部分工作的时候，企业应该怎么处理？直接裁员是最简单的方式，但社会责任呢？被替代的员工怎么办？

英伟达CEO黄仁勋的观点更激进——他说工程师每年至少要消耗等同于自身半数年薪的算力token，才能发挥完整价值。对抵触AI的管理人员，他甚至直接说”你疯了吗？”。

但问题是，不是所有人都能立刻转型成”高价值”岗位的。AI发展再快，也得给普通人留条活路。

写在最后

今天这几条新闻其实围绕同一个主题：AI正在从”概念热”进入”落地难”的阶段。

企业发现AI不是上了就能省钱，用不好反而更贵。技术公司发现AI落地比想象中复杂，连星巴克这种场景都能翻车。而普通人则面临一个现实问题——我的工作会不会被替代？

AI本身没问题，问题出在预期管理和落地节奏上。以为上了AI就能砍掉一半人力、成本自动下降，这种想法太天真了。技术的价值需要时间来释放，而在这个过程中，企业和员工都需要调整预期、学习新技能。

对于普通用户来说，好消息是AI工具确实在变得越来越好用——像ChatGPT填表这种功能，以后处理各种表格、申请、报销会越来越省事。坏消息是，会用AI的人和不会用AI的人，差距会越来越大。

所以，别等被通知”岗位被AI替代”那天才开始学。现在就开始用，哪怕只是用ChatGPT写个邮件、填个表，也是进步。