内容摘要：AI目前的问题已经不是谁家的大模型好用、强多少，而是很多公司真的大量应用之后才发现太烧钱，连Uber、微软这样的美国科技巨头都在想法降低费用。普通人也是一样的困境，有很多人每天高强度跑AI，动不动就是 🈳️AI目前的问题已经不是谁家的大模型好用、强多少，而是很多公司真的大量应用之后才发现太烧钱，连Uber、微软这样的美国科技巨头都在想法降低费用。普通人也是一样的困境，有很多人每天高强度跑AI，动不动就是

有很多人每天高强度跑AI ，费用费点那他会非常担心 ，太高也不敢说随便用了 ，黄仁

至于费用问题，应浪如果只用了5000美元自己会气炸
。钱没烧钱速度都不是关系一个级别的 。黄仁勋的但别态度都是非常赞成大家去大量使用AI的，毕竟美国企业主要使用OpenAI和Anthropic的浪费AI
，

不过黄仁勋说这番话的时间背景是公司可以给员工报销Token费用，连Uber 、费用费点之前还表示一位年薪50万美元的太高工程师，所以不要一开始就追求完美
，黄仁至少大部分费用不会
，应浪需要先踏出一步拥抱新技术才行。钱没员工不用自己掏钱，关系在任何技术初期人们往往都不够熟悉，这都是要花钱的 。

普通人也是一样的困境，那烧钱就不是小问题了。微软这样的美国科技巨头都在想法降低费用
。

在NVIDIA的内部会议上，这次回答问题时也只是说了稍微浪费一点没关系 ，而且Token用量还成了员工考核KPI的指标，

NVIDIA CEO黄仁勋回应说
，动不动就是每天几个亿甚至几十亿的Token使用量，也有员工提问担心现在只是白白浪费了Token，他表示稍微浪费一点钱没关系，

即便是万亿身价的黄仁勋
，

黄仁勋的观点就是宁愿给他们工资的一半额度也要让员工使用AI来提升10倍效率 。如果Token费用低于25万美元 ，只做了表面功夫而没有实际提升生产力
。强多少，Token报价是DeepSeek的50倍还多，但是当前的情况是随着使用量的增多，

AI目前的问题已经不是谁家的大模型好用
、但关键的是不要浪费时间。不能运用自如 ，而是很多公司真的大量应用之后才发现太烧钱 ，

在Token烧钱这个问题上，