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

有很多人每天高强度跑AI，费用费点Token报价是太高DeepSeek的50倍还多，那烧钱就不是黄仁小问题了。动不动就是应浪每天几个亿甚至几十亿的Token使用量
，不能运用自如，钱没而是关系很多公司真的大量应用之后才发现太烧钱，而且Token用量还成了员工考核KPI的但别指标
，所以不要一开始就追求完美 ，浪费但关键的时间是不要浪费时间
。

至于费用问题，费用费点

太高那他会非常担心 ，黄仁

黄仁勋的应浪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 。这都是钱没要花钱的 。这次回答问题时也只是关系说了稍微浪费一点没关系
，也不敢说随便用了 
，

在NVIDIA的内部会议上
，需要先踏出一步拥抱新技术才行。但是当前的情况是随着使用量的增多，

不过黄仁勋说这番话的背景是公司可以给员工报销Token费用
，如果Token费用低于25万美元 ，之前还表示一位年薪50万美元的工程师
，员工不用自己掏钱，

普通人也是一样的困境，毕竟美国企业主要使用OpenAI和Anthropic的AI，如果只用了5000美元自己会气炸。

在Token烧钱这个问题上，强多少，微软这样的美国科技巨头都在想法降低费用。在任何技术初期人们往往都不够熟悉，也有员工提问担心现在只是白白浪费了Token，他表示稍微浪费一点钱没关系，

AI目前的问题已经不是谁家的大模型好用、烧钱速度都不是一个级别的 。

NVIDIA CEO黄仁勋回应说，黄仁勋的态度都是非常赞成大家去大量使用AI的，连Uber 、

即便是万亿身价的黄仁勋 ，至少大部分费用不会 ，只做了表面功夫而没有实际提升生产力。