Meta禁止员工使用AI工具的背后,其实还是一笔经济帐

根据The information的报道，Meta正在对应用AI工程部门使用Anthropic的Claude Code和Openal的Codex设置严格的边界。

Meta设置这个边界的关键，是因为担心外部模型输出可能进入Meta自家的训练数据。一旦被模型厂商认定存在蒸馏风险，会引发合作层面的问题。

用安全问题来阻止使用别家的AI工具，看起来无懈可击。

可往深层次扒一扒就能发现，所谓的安全问题很有可能是个借口，最核心的问题还是在于成本控制。

有人可能觉得自己用个AI工具，让AI帮忙干点活儿也没多少钱，成本能有多少呢？

普通人使用AI工具消耗的token量和互联网科技公司的消耗不是一个量级的。

好比普通人用水，可能就是洗个澡、做个饭比较日常的活儿，但是互联网公司使用AI的目的是提效。干的事儿是大规模的应用，你如果身处其中，不用AI，老板还会不开心。这么一来的话，互联网公司用AI就相当于工业用水，每天一开机，就是几十万上百万的消耗。

当然，这并不是我臆想出来的，Meta公司曾在公司范围内推广AI工具，其内部的AI使用成本居高不下。数据显示，Meta今年仅内部使用AI支出的费用就达到了数十亿美元。

数十亿美元，这个数字对于任何一家公司而言，都不是一笔小数目。

而且最关键的还在于，AI成本的支出，很大概率并不能使得工作效率和经营效率得以提升。

这一点似乎慢慢形成了行业的共识。

所以我们能看到，现在Meta正专注于开发自己的AI产品，而不是用使用其他公司的AI来干活儿。

福特汽车最近就因为高估AI价值，使用AI来代替工程师进行自动化检测，结果频频失败，交了数十亿美元的惨痛学费之后，痛定思痛，返聘了前期开掉的350名资深工程师。

再比如，这个月的时候，国内的鹅厂也下调了员工token使用额度。

此前九派新闻就报道过，一个员工却发现自己可用的token额度发生了巨大变化，从此前每月2000美元的AI Token，下降到了每月3000元人民币。

不管是Meta也好，还是福特也罢，大家在AI方面为啥会有如此大的变化？说到底，还是因为对AI预期过高，但实践之后发现，根本不是那么回事儿，人能做到的事儿，现在AI根本不行，甚至AI的成本甚至要高于人。

这一点，麦肯锡《2025年AI现状》报告说的也很明白，他们调查了全球近2000家企业，发现超过六成的企业，AI支出不仅没拉动营收，反而蚕食着公司的现金流。

只能说，公司对于成本控制，营收这一块是相当敏感的，当他发现大力支出的成本，收益却远不达预期的话，那么最好的办法，就是减少这方面的支出。

很显然现在的AI对于很多公司来说，就是这么个情况！