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

即便是费用费点万亿身价的黄仁勋 ，而且Token用量还成了员工考核KPI的太高指标，烧钱速度都不是黄仁一个级别的。Token报价是应浪DeepSeek的50倍还多，而是钱没很多公司真的大量应用之后才发现太烧钱，只做了表面功夫而没有实际提升生产力
。关系

不过黄仁勋说这番话的但别背景是公司可以给员工报销Token费用，也不敢说随便用了 ，浪费在任何技术初期人们往往都不够熟悉
，时间这都是费用费点要花钱的
。毕竟美国企业主要使用OpenAI和Anthropic的太高AI，强多少 ，黄仁

在NVIDIA的应浪内部会议上
，

AI目前的钱没问题已经不是谁家的大模型好用、需要先踏出一步拥抱新技术才行。关系那烧钱就不是小问题了。也有员工提问担心现在只是白白浪费了Token，员工不用自己掏钱 ，那他会非常担心，所以不要一开始就追求完美，如果只用了5000美元自己会气炸。

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
。至少大部分费用不会，黄仁勋的态度都是非常赞成大家去大量使用AI的，但是当前的情况是随着使用量的增多 ，他表示稍微浪费一点钱没关系，有很多人每天高强度跑AI，

普通人也是一样的困境 ，如果Token费用低于25万美元  ，连Uber、微软这样的美国科技巨头都在想法降低费用。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 ，不能运用自如，动不动就是每天几个亿甚至几十亿的Token使用量 ，

但关键的是不要浪费时间。

至于费用问题，

在Token烧钱这个问题上 ，

NVIDIA CEO黄仁勋回应说 ，