當AI軍備競賽踢到鐵板：從亞馬遜的「刷榜文化」到Uber燒光全年預算的集體反省

微軟在財年結束前取消內部Claude Code授權

微軟從2025年12月開始，向旗下體驗與裝置部門（含Windows、Microsoft 365、Teams、Outlook與Surface工程團隊）的數千名員工發放Anthropic的Claude Code存取權 。這項實驗雖然大受歡迎，但基於Token的計費方式很快就變成財務問題。多份報導指出，該計畫在幾個月內就燒光了全年的AI預算，致使該公司在2026年5月14日開始取消大部分的內部授權 。

這項轉移的最後期限為2026年6月30日，也就是微軟會計年度的最後一天。這個時間點說明了，此舉既是預算維穩，也是產品策略的展現 。受影響的工程師被引導轉向使用微軟旗下的GitHub Copilot CLI 。該公司強調，Anthropic的Claude模型仍可透過Microsoft Foundry及Microsoft 365 Copilot內部取得，但其介面與成本持有模式正在發生顯著改變 。

Uber四個月燒光2026全年預算

成本失控最戲劇化的例子，莫過於Uber。技術長普拉文·內帕里·納加（Praveen Neppalli Naga）在2026年4月向《The Information》證實，公司早在該會計年度開始不到四個月，就已耗盡全年的AI工具預算 。主要的驅動力，源自2025年12月上線後，Claude Code在約5,000名工程師之間被快速且廣泛地採用 。

Uber內部同樣依賴一個按AI使用量排名的團隊排行榜，這促使Claude Code的採用率在兩個月內從32%飆升至84% 。到了4月，95%的Uber工程師每月都在使用AI工具，高達70%的提交程式碼為AI生成 。據報，個別工程師每月的API成本甚至落在500至2,000美元之間 。

然而，即便有著如此驚人的採用數字，其商業案例依然難以證明。Uber營運長安德魯·麥克唐納（Andrew Macdonald）在《Rapid Response》Podcast上公開表示，他無法在AI支出與消費者產品改善之間建立直接連結。「這種連結還沒出現，」他說，「或許隱性地有更多東西產出，但要將這些統計數字直接連結到『好，現在我們實際上多推出了25%對消費者有用的功能』，是非常困難的」。技術長納加則對《The Information》直言：「我現在得重新來過，因為我原本認為需要的預算，早就爆掉了」。

Tokenmaxxing與「古德哈特定律」的魔咒

許多事件的根源，是一種被「古德哈特定律」（Goodhart's law）精準捕捉的管理失靈：「當一項測量指標變成了目標，它就不再是個好指標」。企業為了展現AI導入成效，創造了依據Token消耗量或AI工具調用次數為員工排名的內部排行榜。而員工理性地選擇「優化指標」而非「優化成果」。結果就是爆發了大量低價值、非必要的AI調用，這些呼叫帶來了排行榜的名次，卻沒有換來任何商業價值，反而直接墊高了基礎設施成本 。

這種做法並非只限於亞馬遜與Uber。多份報導顯示，Tokenmaxxing已在其他主要科技公司被觀察到，但亞馬遜公開移除排行榜的舉動，已成為此歪風最具代表性的失敗案例 。

企業全面轉向「投資回報率紀律」

這些事件的共通點，並不在於AI工具的失敗，而是在於：當獎勵機制只針對「無上限的消耗」時，會產生比原本想要取代的工作更昂貴的「反常激勵」。企業正從單純的「導入量」轉向追問「可衡量的商業價值」：AI輔助究竟有沒有改善最終交貨的成果？

原本那場AI導入的賽跑，現在正演變成一場被迫的成本節制運動。「能燒多少Token就燒多少」的時代正在終結，而「用實際產出來證明花費合理性」的時代，才正要開始。