IT之家8月4日消息，据英国《金融时报》报道，亚马逊内部已发现多起因AI部署失误和成本管控缺失而导致的「灾难性」预算超支案例。

在7月29日的一场员工会议上，亚马逊高级工程师向同事指出，在尝试将部分传统编程任务转交给AI处理时，出现了此前未预料到的「计划外支出」，且此类超支并非孤立事件。工程师们正在为未来项目创建「自动化」防护措施以控制成本。

据该工程师介绍，亚马逊曾有一个项目尝试利用Anthropic的Claude Sonnet AI模型，将作者信息与电商平台上商品列表进行匹配，但该项目最终非但未能达到预期效果，反而产生了180万美元的支出，直接超支860%，且超支情况历时五个月才被发现。

在另一起案例中，公司因开发财务审计工具产生了约54.1万美元的意外成本。

在第三起案例中，亚马逊有一个利用AI优化物流配送速度的项目，结果出现了约13.4万美元的计划外支出，且该问题超过两周后才被发现。

亚马逊回应称：「与任何新技术一样，我们正在进行试验、学习并改进AI的使用方式，包括提高成本效率。」

员工会议中还提到，在传统系统中一些「几乎不产生成本」的代码错误，在AI模型执行任务时可能会造成「灾难性高成本」。

亚马逊表示，这些案例仅涉及公司少数团队，不能代表整个公司的AI使用情况。公司称，挑选个别案例并将其描述为普遍现象，并不能反映亚马逊各团队正在推进的AI应用方式。

目前，亚马逊全球企业员工规模约30万人，每季度营收约1800亿美元。公司正在进行大规模裁员，以降低成本并支持大规模AI投资。

亚马逊预计今年资本支出将达到2000亿美元，其中大部分资金将用于人工智能基础设施和数据中心建设。

与此同时，企业在使用AI服务时也面临计费模式变化带来的成本压力。包括Anthropic和OpenAI在内的AI服务提供商，正在从固定订阅模式转向基于Token数量的计费方式，即根据模型处理的数据量计算费用。

随着AI服务价格结构变化，一些企业开始减少对高端模型的依赖，转而采用成本更低的中端模型，或选择开放权重模型，仅承担运行模型所需的计算资源费用。

今年早些时候，亚马逊还关闭了一个用于统计员工Kiro开发平台使用情况的内部排行榜。此前，该排行榜导致部分员工为了「刷排名」而大量消耗Token，被称为「tokenmaxxing」。亚马逊管理层随后向员工表示，该服务最初的设计目标是鼓励使用AI工具，但最终导致成本增加。