据雅虎科技称，内部项目使用 Claude Sonnet 来匹配书籍作者——这是一项相对平凡的任务，但消耗了大量的模型调用。 Tom's Hardware 报告称，“代价高昂的灾难性”编码错误是通过亚马逊内部 AI 使用指标发现的，而 gHacks 则透露，泄露的亚马逊文件详细说明了一项 Claude AI 任务超支了 180 万美元，该任务在大约五个月的时间里未被注意到。 更多相关背景，请参阅我们的AI新闻。
一项卑微的任务如何变成百万美元的钞票
超支的机制说明了人工智能代理经常出现的一个问题：如果没有严格的护栏，循环或重试的任务可能会无形中累积费用。雅虎财经将此事件描述为亚马逊的克劳德账单超出预算约 9 倍。在每次模型调用成本仅为一小部分的环境中，成本仅在总体水平上变得可见 - 到那时可能已累积数十万美元。
英国《金融时报》报道了更广泛的故事，报道称亚马逊发现了人工智能导致科技项目支出失控的案例，这表明克劳德事件并不是孤立的异常现象，而是该公司目前正在内部审计的模式的一部分。
##“灾难性的昂贵”
未来主义报道称，亚马逊内部人士对内部人工智能的使用“极其昂贵”感到“震惊”，捕捉到了这家本身就是领先的云和人工智能基础设施提供商的公司内部的文化冲击。这句话取自泄露的内部材料，强调了即使是精通计算经济学的组织也可能会对基于使用的人工智能 API 的计费动态感到措手不及。
检测前的五个月窗口尤其值得注意。这意味着现有的成本监控系统在近半年的时间里未能标记出异常情况，这一差距说明许多企业的人工智能治理和可观察性工具还不成熟。
亚马逊的反击
亚马逊迅速采取行动淡化这一事件。据 GIGAZINE 报道，该公司反驳称，该事件是一个小而孤立的案例，相对于其整体运营而言，涉及的金额可以忽略不计。这一框架与亚马逊的规模相符——该公司在建设人工智能基础设施时的资本支出已攀升至数千亿美元——但批评者指出，以亚马逊的规模“微不足道”仍然可能意味着在一项任务上出现七位数的失误。
亚马逊的公众信心与内部人士发出的警报之间的紧张关系反映了更广泛的行业不确定性：组织根本还没有可靠的心理模型来确定人工智能工作的成本、如何为其制定预算或何时进行干预。
企业人工智能的大局观
这一事件引起的共鸣远远超出了亚马逊的范围。随着各行业的企业部署人工智能代理进行编码、客户支持和文档处理，基于使用的定价模型创建了一个新的且不可预测的成本类别。与传统软件不同，在传统软件中，许可证是固定费用，代理人工智能账单随着模型的工作量而扩展——陷入循环的代理可以无限制地支出。
这一事件还带有一层讽刺意味：亚马逊通过自己的 Bedrock 平台及其对 Anthropic 的投资与 Anthropic 竞争，却因其云业务帮助普及的基于使用情况的人工智能定价而受到了伤害。这生动地提醒我们，任何组织，无论规模大小或技术先进，都无法免受大规模人工智能采用所带来的成本控制挑战。
来源
- 《金融时报》、Tom's Hardware、BetaNews、雅虎财经、雅虎科技、gHacks、Futurism、GIGAZINE（2026 年 7 月 30 日至 31 日）
---
掌握AI最新动态获取最新的AI新闻、分析和突破——尽在一处。
阅读更多AI新闻 →
