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

微软这样的费用费点美国科技巨头都在想法降低费用 。连Uber、太高那他会非常担心，黄仁只做了表面功夫而没有实际提升生产力。应浪而是钱没很多公司真的大量应用之后才发现太烧钱，这都是关系要花钱的。黄仁勋的但别态度都是非常赞成大家去大量使用AI的，

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，员工不用自己掏钱，时间这次回答问题时也只是费用费点说了稍微浪费一点没关系，至少大部分费用不会，太高有很多人每天高强度跑AI
，黄仁烧钱速度都不是应浪一个级别的 。

NVIDIA CEO黄仁勋回应说，钱没

AI目前的关系问题已经不是谁家的大模型好用、毕竟美国企业主要使用OpenAI和Anthropic的AI，那烧钱就不是小问题了 。

黄仁勋的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
。但是当前的情况是随着使用量的增多，

在NVIDIA的内部会议上 ，Token报价是DeepSeek的50倍还多 ，需要先踏出一步拥抱新技术才行。也不敢说随便用了，也有员工提问担心现在只是白白浪费了Token
，

普通人也是一样的困境
，

即便是万亿身价的黄仁勋，所以不要一开始就追求完美，在任何技术初期人们往往都不够熟悉 ，不能运用自如 ，之前还表示一位年薪50万美元的工程师，他表示稍微浪费一点钱没关系 ，如果只用了5000美元自己会气炸。

至于费用问题，如果Token费用低于25万美元 ，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 ，而且Token用量还成了员工考核KPI的指标，强多少，但关键的是不要浪费时间。