AI 取代人類勞動力一直是個熱門且大膽的話題，但有兩位對此負有責任的人士聲稱，這可能也變得過於炒作。在過去幾個月中，兩位真正投入資金進行決策的重要科技投資人現在開始質疑：如果使用 AI 的相關支出比原本要被取代的人力還要高，會發生什麼事？這不僅僅是一個問題；它現在正在發生。<h2>每日 300 美元的現實檢驗</h2>在最近錄製的 <a href="https://allin.com/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">All-In 播客</a>節目中，風險投資人兼節目共同主持人 Jason Calacanis 表示，他每天支付 300 美元來運行 Anthropic 的 Claude AI 代理人以管理他的業務。這相當於每月約 9,000 美元，但重點在於：根據 Calacanis 的說法，該代理人的表現僅達到其最大能力的 10% 到 20%。&nbsp; 因此，當你計算每日 300 美元僅換取部分產出的「每項有用任務成本」時，它看起來就不太像是一項顛覆性技術，而更像是一個昂貴的實驗。 Calacanis 還簡單地描述了這個問題：「Token 何時會變得比支付員工薪水更貴？」Token 是所有 AI 模型收費的使用單位，隨著 AI 代理人在一天中持續執行任務，Token 會迅速累積。代理人執行的任務越多，你的帳單就越貴。與領固定薪水的員工不同，只要代理人正在主動使用 Token 且你沒有設置使用限制，你被收取的 Token 數量是沒有上限的。<h2>Chamath 的兩倍法則</h2>Chamath Palihapitiya 是 <a href="https://www.socialcapital.com/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Social Capital</a> 的執行長兼 <a href="https://allin.com/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">All-In 播客</a>的共同主持人，他分享說他在 Social Capital 也面臨了類似的問題，他將其概括為：「只有當 AI 代理人在同一份工作上能提供至少兩倍於人類員工的產出時，對我來說它們的成本才算合理。」 以這兩倍作為基礎，為我們提供了一種分析 AI 與人類員工效能的方法，因為有幾個因素會構成其總<a href="https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/pricing" rel="noopener noreferrer" target="_blank">營運成本</a>。其中一些因素包括： - 運行成本（每年約 70,000 至 150,000 美元，取決於雲端 vs 本地部署） - 管理與提示詞（Prompting）成本（每年約 20,000 至 50,000 美元，取決於使用頻率） - 修復因錯誤或低質量數據導致的錯誤所花費的時間 - AI 表現不佳期間的生產力損失 當你加總一家聘用人類的公司與 AI 的總營運成本時，如果一家公司可以花費 7 萬美元或超過 15 萬美元聘請一個人來完成工作，無論是 AI 還是人類，公司都會發現聘用成本是相同的。顯而易見地，人類公司會更傾向於聘請人，因為他們可以輕易聘請一位已經共事多年、經過培訓並了解其業務的人，來完成與新 AI 類似的工作。 他建議一些公司可能會實施某種形式的硬預算上限來限制 AI 的使用量（這從一個多年來押注技術轉型能力的人口中聽到令人驚訝），這表明即使是致力於 AI 的人最終也會將其視為公司預算中的任何其他細項支出，因此需要為支出提供合理化依據。 <img src="https://jid.rerrkvifj.com/media/customer/creatorSystem/9ab0740c-596d-427f-bb48-4e6115a41533.jpeg">作者提供<h2>無人預警的 Token 問題</h2>Calacanis 指出，相較於 Token 成本，多數 AI 文章過於關注性能指標和演示影片資訊。企業公司使用的大多數 AI 都涉及大量的輸入、輸出和代理人與系統互動的交易。在某些情況下，對於小型工作，這些費用會維持在合理水平，但當你開始讓一個代理人在全公司所有部門每天工作 8 小時時，使用的 Token 數量會瞬間達到驚人的數字。 以 Token 為基礎運行的 AI 代理人商業模式，與聘用人力資源來執行工作大不相同。領年薪的員工無論當天生產力如何，其成本都是固定的。而在 Token 模式下運行的 AI，其生產力越高，或者換句話說，為公司創造的價值越多，成本就會隨之增加。 AI 代理人為購買它的公司帶來正投資報酬率（ROI）所需的生產力門檻會不斷變化，因為 <a href="https://openai.com/api/pricing" rel="noopener noreferrer" target="_blank">AI 模型提供商</a>將被迫隨著時間的推移以降價進行競爭。然而，截至 2026 年初，代理人的成本與擁有它們的公司期望它們產生的價值之間，在金錢成本方面仍有足夠大的差距，以至於兩位支付了巨額費用的個人現在正公開分享對話內容。<h2>這並不代表 AI 代理人走入死胡同</h2>讓我們明確一點，Calacanis 和 Palihapitiya 都沒有放棄 AI 代理人，他們在投資立場上（無論是財務還是智力上）都非常致力於這一領域。他們在反對「AI 代理人是替代品」的假設時採取了更聚焦且務實的方法。這方面的例子包括，在宏觀經濟層面上，必須符合經濟效益才能發生替代；然而，目前 AI 代理人的宏觀經濟相當混亂。 未來，隨著模型變得更高效且供應商繼續競爭市場份額，AI 代理人的門檻將降低，成本也會隨之下降。OpenAI、Anthropic、Google 以及各種開源替代方案的努力都在推動更高效的模型。一旦每 Token 的成本降低且可靠性提高，經濟效益將開始傾向於切換到 AI 代理人。然而，利用「在未來」來支持目前「AI 代理人是替代品」的假設是非常具有誤導性的，每天積極使用這些工具的用戶可以提供關於現狀的真實數據。 <img src="https://jid.rerrkvifj.com/media/customer/creatorSystem/9ccdf5d5-1e4d-4f40-b7cf-cba1071c33fc.jpeg">作者提供<h2>接續關注焦點</h2>核心方面是價格。如果 OpenAI 和 Anthropic 及其競爭對手繼續降低每 Token 的成本（且趨勢顯示這正在發生），那麼上述的盈虧平衡點將會改變。現在開發與代理人相關流程的公司（儘管利潤率為負）可能是在為未來 12 到 24 個月的不同成本結構做準備。 然而，目前任何因相信 AI 成本低於人類員工而使用 AI 來定義<a href="https://www.ft.com/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">勞動力安排</a>的人，都需要根據參與營運網路的投資人的歷史經驗重新考慮。

人工智慧取代勞動力風潮興起，但不斷上升的代幣成本使代理變得昂貴。投資者警告，投資報酬率必須達到人類的兩倍才能證明當前的採用是合理的。

運行 AI 代理成本高昂 — 這改變了替代方案的敘事

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