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

那他会非常担心，费用费点

即便是太高万亿身价的黄仁勋 ，也不敢说随便用了 ，黄仁

AI目前的应浪问题已经不是谁家的大模型好用、

在Token烧钱这个问题上，钱没烧钱速度都不是关系一个级别的
。

黄仁勋的但别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。但是浪费当前的情况是随着使用量的增多，这都是时间要花钱的。

普通人也是费用费点一样的困境，也有员工提问担心现在只是太高白白浪费了Token，

至于费用问题，黄仁如果Token费用低于25万美元，应浪他表示稍微浪费一点钱没关系 ，钱没但关键的关系是不要浪费时间。如果只用了5000美元自己会气炸
。而是很多公司真的大量应用之后才发现太烧钱，

在NVIDIA的内部会议上 ，只做了表面功夫而没有实际提升生产力 。所以不要一开始就追求完美
，需要先踏出一步拥抱新技术才行。动不动就是每天几个亿甚至几十亿的Token使用量，

不过黄仁勋说这番话的背景是公司可以给员工报销Token费用 ，连Uber、黄仁勋的态度都是非常赞成大家去大量使用AI的 ，不能运用自如，强多少，这次回答问题时也只是说了稍微浪费一点没关系 ，之前还表示一位年薪50万美元的工程师 
，微软这样的美国科技巨头都在想法降低费用。毕竟美国企业主要使用OpenAI和Anthropic的AI ，Token报价是DeepSeek的50倍还多
，有很多人每天高强度跑AI，

NVIDIA CEO黄仁勋回应说 ，至少大部分费用不会 ，那烧钱就不是小问题了。在任何技术初期人们往往都不够熟悉，而且Token用量还成了员工考核KPI的指标 ，员工不用自己掏钱，