Cognition CEO批评AI用量排名偏离重点
摘要
随着企业 AI 预算持续扩大,围绕“用量是否等于价值”的讨论正在升温。Cognition 首席执行官 Scott Wu 认为,内部考核不应围绕 token 消耗展开,企业更该看 AI 是否真正带来产出提升。 反对按 token 用量排名 Wu 在...
随着企业 AI 预算持续扩大,围绕“用量是否等于价值”的讨论正在升温。Cognition 首席执行官 Scott Wu 认为,内部考核不应围绕 token 消耗展开,企业更该看 AI 是否真正带来产出提升。
反对按 token 用量排名
Wu 在一档播客中表示,一些公司用 token 消耗量给工程师做排行榜,这种做法已经偏离重点。相比谁调用了更多模型,他更看重员工最终交付了多少成果,以及是否带来明确回报。
Cognition 是 AI 编程代理 Devin 的开发方。Wu 说,公司衡量效果的方式,是看工程产能是否提升,而不是单纯追踪模型调用规模。如果交付速度明显提高,相关算力和模型成本就更容易被证明合理。
大厂曾用排行榜推动使用
Wu 的表态,出现在 Meta、亚马逊等公司被曝曾通过内部激励和排行榜推动员工增加 AI 使用之后。相关机制原本是为了鼓励团队寻找应用场景,但后来部分员工开始为了提升排名而频繁调用 AI。
据《金融时报》此前报道,一些员工甚至让机器人处理缺乏实际价值的任务,相关公司随后取消了这类内部追踪。报道还提到,亚马逊一名高级副总裁曾要求员工不要为了使用 AI 而使用 AI。
成本下降后总支出仍在扩大
尽管 token 价格较 2023 年已大幅下降,企业 AI 总支出并未同步回落。文章提到,Uber 在 2026 年的 AI 预算仅用 4 个月就几乎耗尽,随后将员工月度 token 支出上限设为 1500 美元。
- 42% 受访员工称每周可节省约 8 小时
- 66% 表示公司几乎未说明如何使用节省时间
- 约半数未将时间转向更具战略性的工作
波士顿咨询公司在 2026 年全球职场 AI 报告中指出,AI 未能充分转化为生产率提升,问题不只在工具本身,也在管理层没有清楚说明目标、适用岗位和预期回报。Wu 也主张,企业应按收入、效率和成本节省来评估 AI 投入。
评论 (5)
token价格降了支出还扩大,企业得好好控制AI成本了。
大厂搞排行榜让员工为排名用AI,这方法太傻了,得改改。
用token消耗量排名确实没抓住重点,应该看员工成果和回报,这样考核才合理。
Cognition按工程产能衡量效果,这思路比按token用量靠谱多了。
AI没提升生产率,管理层得把目标和回报说清楚,不然员工瞎用。