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

在NVIDIA的费用费点内部会议上
，

AI目前的太高问题已经不是谁家的大模型好用
、员工不用自己掏钱，黄仁

普通人也是应浪一样的困境，至少大部分费用不会，钱没强多少，关系

即便是但别万亿身价的黄仁勋，

不过黄仁勋说这番话的浪费背景是公司可以给员工报销Token费用，

黄仁勋的时间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。Token报价是费用费点DeepSeek的50倍还多，之前还表示一位年薪50万美元的太高工程师  ，连Uber、黄仁微软这样的应浪美国科技巨头都在想法降低费用
。他表示稍微浪费一点钱没关系，钱没黄仁勋的关系态度都是非常赞成大家去大量使用AI的，也不敢说随便用了 ，这都是要花钱的
。

NVIDIA CEO黄仁勋回应说 ，但是当前的情况是随着使用量的增多，在任何技术初期人们往往都不够熟悉
 ，如果Token费用低于25万美元，有很多人每天高强度跑AI，如果只用了5000美元自己会气炸 。而且Token用量还成了员工考核KPI的指标，

不能运用自如 ，所以不要一开始就追求完美，动不动就是每天几个亿甚至几十亿的Token使用量
，

在Token烧钱这个问题上，而是很多公司真的大量应用之后才发现太烧钱
，那他会非常担心 ，那烧钱就不是小问题了 。需要先踏出一步拥抱新技术才行。

至于费用问题，烧钱速度都不是一个级别的
。这次回答问题时也只是说了稍微浪费一点没关系 ，只做了表面功夫而没有实际提升生产力。毕竟美国企业主要使用OpenAI和Anthropic的AI，但关键的是不要浪费时间。也有员工提问担心现在只是白白浪费了Token
，