亞馬遜AI部署失控超支，單項目超預算860%
Claire Weston
亞馬遜內部披露多宗AI項目「災難性」超支事件，其中一個用Claude模型配對商品資訊的項目花了180萬美元，超預算860%且以失敗告終——這暴露出企業大規模部署AI時，成本幾乎處於「盲飛」狀態。
180萬美元燒在哪了？
亞馬遜用Anthropic的Claude Sonnet模型，將作者資訊與電商平台商品列表做配對——聽起來並不複雜的任務。
最終花了180萬美元，是原來預算的9.6倍（超支860%），而且項目本身還失敗了。
這意味著→ 錢不只是花多了，而是花完之後甚麼都沒拿到——超支和失敗同時發生。
更關鍵的是，這筆超支足足五個月才被發現。簡單來說＝ 亞馬遜連自己在AI上花了多少錢，都要等五個月才知道。
這是個案還是普遍問題？
除了那個180萬美元的項目，亞馬遜還披露了另外兩宗：構建財務審計工具意外多花54.1萬美元；AI優化物流配送多花13.4萬美元，耗時超過兩星期才察覺。
高級工程師在內部會議上明確講：這些不是「孤立事件」。
這反映出一個結構性問題：傳統編程裡一個「成本極低」的bug，換到AI模型上就會變成災難性的帳單。
一名高級員工對《金融時報》坦言：「很難搞清楚任何AI相關事項究竟花了多少錢。」
點解AI的錢咁難管？
傳統軟件是買伺服器、寫代碼，成本基本可預測。但AI模型按token計費（token就是模型處理的最小文本單位，每調用一次都在燒錢），用量一失控，帳單就爆炸。
這意味著→ 從固定訂閱制轉向按量計費後，企業的AI開支變成了一個沒有上限的水龍頭——不裝閥門就會一直流。
亞馬遜的工程師團隊正在開發「自動化成本護欄」，說白了＝ 就是給這個水龍頭裝一個自動關停機制。
亞馬遜點回應？行業又在點做？
亞馬遜官方回應：這些案例只涉及少數團隊，公司有約30萬企業員工、每季營收約1,800億美元，不代表整體AI使用狀態。
簡單來說＝ 亞馬遜的意思是：相比公司體量，這些超支金額「不算大」。
但行業趨勢已經很清楚：不少公司開始將AI使用從高端模型轉向更平價的中端或開源模型，就是因為成本太難預測。
亞馬遜今年預計資本開支2,000億美元，絕大部分投向AI和數據中心——花得起大錢，不代表管得住小錢，這才是真正的挑戰。
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