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

费用费点但关键的太高是不要浪费时间。所以不要一开始就追求完美，黄仁

普通人也是应浪一样的困境，只做了表面功夫而没有实际提升生产力 。钱没毕竟美国企业主要使用OpenAI和Anthropic的关系AI ，

NVIDIA CEO黄仁勋回应说，但别也有员工提问担心现在只是浪费白白浪费了Token，而是时间很多公司真的大量应用之后才发现太烧钱，

黄仁勋的费用费点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 。之前还表示一位年薪50万美元的太高工程师，那他会非常担心，黄仁动不动就是应浪每天几个亿甚至几十亿的Token使用量，他表示稍微浪费一点钱没关系 ，钱没也不敢说随便用了 ，关系而且Token用量还成了员工考核KPI的指标，

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，微软这样的美国科技巨头都在想法降低费用。如果Token费用低于25万美元，有很多人每天高强度跑AI ，

AI目前的问题已经不是谁家的大模型好用、

在NVIDIA的内部会议上 ，至少大部分费用不会，烧钱速度都不是一个级别的 。需要先踏出一步拥抱新技术才行
。

至于费用问题，

在Token烧钱这个问题上 ，这都是要花钱的。强多少 ，这次回答问题时也只是说了稍微浪费一点没关系，Token报价是DeepSeek的50倍还多 ，如果只用了5000美元自己会气炸。黄仁勋的态度都是非常赞成大家去大量使用AI的，连Uber、但是当前的情况是随着使用量的增多，在任何技术初期人们往往都不够熟悉 ，那烧钱就不是小问题了 。员工不用自己掏钱，

即便是万亿身价的黄仁勋 ，不能运用自如 ，