AI成本失控：Uber预算告急，OpenAI巨额算力支出曝光
故事始于 2025 年 12 月。
Uber 向其公司内部的 5000 名工程师推出了 Claude Code 工具。最初的计划是为开发者配备 AI 助手以提高工作效率，并按人头计算费用，每人每月几十美元，整体全年预算可控。
然而，事态的发展完全超出了预期。
推广进度一览：
时间 事件 2025 年 12 月 Claude Code 正式对 Uber 工程师全面推广 2026 年 2 月 使用量翻倍，CTO 收到异常账单预警 2026 年 3 月 84% 的工程师被标记为“Agentic 编码用户” 2026 年 4 月 全年 AI 预算被完全耗尽
数据惊人程度：
每位工程师每月的 API 费用介于 500 至 2000 美元之间。以 5000 名工程师、取中间值 1000 美元/月计算，单月 Claude Code 账单高达 500 万美元。全年预算仅用了 4 个月就已花光。
更具讽刺意味的是，Uber 内部还设立了 AI 使用排行榜，鼓励团队之间“比拼使用量”。工程师们在排行榜上积极竞争，而财务部门则在后台焦急地关注着预算数字的飙升。
这笔巨额开销究竟花在了哪里？
并非简单的“提问-回答”模式。Uber 工程师使用 Claude Code 的方式包括：
• 同时启动多个 Agent，并行处理不同模块的任务 • 利用内部 Minion 平台调度后台任务 • 使用 Claude Code 对整个代码库进行重构，而非局限于孤立的查询 • Agent 在后台“自主”运行，持续累积 token 消耗
• 同时启动多个 Agent，并行处理不同模块的任务
• 利用内部 Minion 平台调度后台任务
• 使用 Claude Code 对整个代码库进行重构，而非局限于孤立的查询
• Agent 在后台“自主”运行，持续累积 token 消耗
这是一种全新的消耗模式：传统软件按用户席位收费，而 AI 编码工具则按 token 消耗量计费。工程师使用得越熟练，账单金额就越高。
Uber 的账单至少是由“自家工程师的使用”产生的。而 OpenAI 的 500 亿美元支出，则揭示了 AI 行业的另一个严峻现实：训练下一代模型的成本已经达到了令人难以置信的水平。
Greg Brockman 在美国法庭作证时透露：
这个数字值得深入分析：
500 亿美元意味着什么？
• 相当于 墨西哥 2025 年全年 GDP 的 4% • 比 OpenAI 2024 年全年预计收入（约 40 亿美元）高出 12 倍 • 相当于每天花费 1.37 亿美元 • 对比：2017 年训练一个顶尖 AI 模型的成本约为 500 万美元——在 9 年间，成本飙升了约 1 万倍
• 相当于 墨西哥 2025 年全年 GDP 的 4%
• 比 OpenAI 2024 年全年预计收入（约 40 亿美元）高出 12 倍
• 相当于每天花费 1.37 亿美元
• 对比：2017 年训练一个顶尖 AI 模型的成本约为 500 万美元——在 9 年间，成本飙升了约 1 万倍
而且，这 500 亿美元并非 OpenAI 一家公司所承担。Brockman 的证词背后，反映的是整个 AI 基础设施投资链条的巨大投入：
资金