Uber的CTO发了个帖子：公司几个月烧光了整个2026年的AI预算。 原因很日常——员工用AI编程工具太顺手了。顺手到什么程度？人均月账单500到2000… · @Appraiser008 · TwKit

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Uber的CTO发了个帖子：公司几个月烧光了整个2026年的AI预算。 原因很日常——员工用AI编程工具太顺手了。顺手到什么程度？人均月账单500到2000美元，四个月干完一年的钱。 Uber的对策是限流：每人每款工具每月1500美元封顶。埃森哲的对策更简单粗暴：公司统一付费Claude，每人每月29美元。此前部分员工月token费高达1000美元，现在直接砍到二十九。 限流是治标，硅谷真正动的手术在别处——开源。 摩根士丹利10月26日研报给了组数据：OpenRouter平台上，开源权重模型处理token的份额，一年前约22%，现在约72%。Vercel的AI网关平台，从去年12月的7%涨到63%。 AT&T是标杆案例。首席数据与AI官安迪·马库斯说，约40%的AI负载已跑在开源模型上，一年内提到70%。方法是用专有数据微调开源模型，在特定任务上打平甚至超过闭源模型。每天450亿token的量，这账他算得比谁都细。 这波趋势的名字叫“主权AI”。1.0是国家层面，自己的智能基础设施不建在别人黑盒上；2.0是企业层面，模型部署在自己服务器，数据和知识留自己手里；3.0更进一步，自己的模型加自己的智能体加自己的工具，变成真正懂业务的数字员工。 理由不复杂。闭源API用着爽，可定价权、升级权、停服权都在别人手里。开源模型拉回自家机房，把企业几十年的家底训进去，它就从“租来的智能”变成“自己的资产”——跟员工、专利、品牌一个待遇。 Uber们烧钱烧明白的事，写在一份研报的标题里：用了全世界最先进的AI，不代表你有自己的AI。 哪天别人把API一关，你的数字员工还能不能干活，这个才叫竞争力。

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