OpenAI披露研究人员AI编程投入规模

OpenAI近日罕见地披露了内部研究人员在AI编程助手上的“烧钱”规模：最重度使用者每天消耗的token价值超过7000美元。这家公司用一组数据，直观展示了生成式AI如何重塑其内部研发流程——以及这种重塑背后的高昂成本。 据OpenAI周日发布的博客文章，其研究团队中AI编程工具的重度用户，日均token消耗量折合费用已突破7000美元。token是AI模型读取和生成文本的最小单位，按API价格估算，这意味着这些研究人员每天要“喂”给模型相当于数千美元计算资源的文本量。数据显示，截至8月中旬，OpenAI研究部门的中位数研究员日均token花费已从7月的162美元飙升至600美元以上，而排名前10%的重度用户日均消耗更是超过7000美元。需要说明的是，这些数字基于API公开定价推算，并非OpenAI实际支付的成本。 这一数据背后，是AI编程工具在过去一年对OpenAI内部工作方式的彻底改造。公司表示，研究人员现在能更快地交付代码、执行更多实验，并将越来越复杂的任务交给AI代理完成。过去三个月，研究团队的AI编程代理使用量激增，增速远超公司其他部门。更值得注意的是，AI代理已开始承担技术排障工作，自今年1月以来，OpenAI内部由真人值守的技术支持频道日均发帖量下降了一半以上。公司还透露，已实现CEO萨姆·奥特曼去年设定的目标——打造一个能在人类指导下执行任务的“自动化研究实习生”，并计划在2028年3月前推出完全自主的AI研究员。 OpenAI的这组数据，恰好折射出整个科技行业在AI编程浪潮中的矛盾心态。一方面，AI编程代理的普及正从根本上改变软件工程——许多开发者将编码任务交给AI代理后只负责审查输出，有人称效率大增，也有人持保留态度。另一方面，高昂的成本开始让企业反思“为AI而AI”的做法。今年早些时候，多家公司鼓励员工大胆尝试AI，甚至设立内部排行榜追踪“重度用户”，催生了所谓的“tokenmaxxing”现象——即不管产出如何，尽可能多地使用AI。但到了夏天，顶级AI模型的飙升成本让企业开始担忧这种使用方式并未带来与之匹配的生产力提升。Meta和亚马逊已相继关闭内部token排行榜，亚马逊高级副总裁戴夫·特雷德韦尔明确警告员工“不要为了用AI而用AI”。 颇具讽刺意味的是，OpenAI自身一直是高token消耗的拥趸。奥特曼今年6月曾透露，公司内部token消耗最高的用户每月要用掉1000亿个token。今年2月被OpenAI招致麾下的开源项目OpenClaw创始人彼得·施泰因贝格尔，5月曾晒出一张130万美元的月度token账单截图——不过和所有员工一样，他并不需要自己掏这笔钱。