亚马逊 AI 超支五个月才被发现，单个项目花费 180 万美元超预算 860%

IT之家 8 月 4 日消息，据英国《金融时报》，亚马逊内部已发现多起因 AI 部署失误和成本管控缺失而导致的“灾难性”预算超支案例。在 7 月 29 日的一场员工会议上，亚马逊高级工程师向同事指出，在尝试将部分传统编程任务转交给 AI 处理时，出现了此前未预料到的“计划外支出”，且此类超支并非孤立事件。工程师们正在为未来项目创建“自动化”防护措施以控制成本。据该工程师介绍，亚马逊曾有一个项目尝试利用 Anthropic 的 Claude Sonnet AI 模型，将作者信息与电商平台上商品列表进行匹配，但该项目最终非但未能达到预期效果，反而产生了 180 万美元（现汇率约合 1,217.9 万元人民币）的支出，直接超支 860%，且超支情况历时五个月才被发现。在另一起案例中，公司因开发财务审计工具产生了约 54.1 万美元（IT之家注：现汇率约合 366 万元人民币）的意外成本。在第三起案例中，亚马逊有一个利用 AI 优化物流配送速度的项目，结果出现了约 13.4 万美元的计划外支出，且该问题超过两周后才被发现。亚马逊回应称：“与任何新技术一样，我们正在进行试验、学习并改进 AI 的使用方式，包括提高成本效率。”员工会议中还提到，在传统系统中一些“几乎不产生成本”的代码错误，在 AI 模型执行任务时可能会造成“灾难性高成本”。亚马逊表示，这些案例仅涉及公司少数团队，不能代表整个公司的 AI 使用情况。公司称，挑选个别案例并将其描述为普遍现象，并不能反映亚马逊各团队正在推进的 AI 应用方式。目前，亚马逊全球企业员工规模约 30 万人，每季度营收约 1,800 亿美元（现汇率约合 1.22 万亿元人民币）。公司正在进行大规模裁员，以降低成本并支持大规模 AI 投资。亚马逊预计今年资本支出将达到 2,000 亿美元（现汇率约合 1.35 万亿元人民币），其中大部分资金将用于人工智能基础设施和数据中心建设。与此同时，企业在使用 AI 服务时也面临计费模式变化带来的成本压力。包括 Anthropic 和 OpenAI 在内的 AI 服务提供商，正在从固定订阅模式转向基于 Token 数量的计费方式，即根据模型处理的数据量计算费用。随着 AI 服务价格结构变化，一些企业开始减少对高端模型的依赖，转而采用成本更低的中端模型，或选择开放权重模型，仅承担运行模型所需的计算资源费用。今年早些时候，亚马逊还关闭了一个用于统计员工 Kiro 开发平台使用情况的内部排行榜。此前，该排行榜导致部分员工为了“刷排名”而大量消耗 Token，被称为“tokenmaxxing”。亚马逊管理层随后向员工表示，该服务最初的设计目标是鼓励使用 AI 工具，但最终导致成本增加。