当AI成本超过工程师薪资

绝大多数公司在AI算力上的投入少得可怜，中位数公司每年每工程师只花137美元，而前沿公司如Anthropic的算力支出已是工资的2.3倍。这个差距不是技术差距，而是财务认知的盲区：当AI成本开始超越工程师薪资时，很多公司的成本模型会瞬间崩塌。

作者用三个场景量化了这个未来：熊市假设token价格持续暴跌，基准假设头部公司放缓，牛市假设到2029年整个市场追上Anthropic的比例。牛市场景下，AI账单能达到每工程师每年近60万美元，直接匹配一个中位SaaS员工的收入贡献。关键驱动是agentic workflow，它的token消耗量比chat高出几个数量级，Goldman Sachs预测到2030年token消费将增长24倍。

我的判断是，现在的成本结构完全被低估了。企业应该把AI算力当作第二份工资单来做财务规划，而不是扔在实验预算里。如果agentic workflow真的跑通，算力支出会从可选项变成必选项。那些现在还在纠结137美元中位数花销的公司，三年后可能直接在成本上被淘汰。