首頁AI 程式碼開發耗資 1,215 萬元，超出預算 860%：亞馬遜內部事件為企業 AI 成本敲響警鐘
美國媒體近日報導，亞馬遜發生了一起重大的人工智慧成本超支事件：一名工程師使用 Anthropic 的 Claude Sonnet 模型，將作者資料與產品清單進行比對，結果產生了 180 萬美元的帳單——超出預算 860%。 這項原本旨在將作者資訊與電子商務產品清單進行關聯的例行資料處理任務，最終產生了總計約1,215萬人民幣的費用。
更令人震驚的是，該專案從未成功部署，但高計算資源使用量卻持續了五個月之久。這項異常情況直到財務對帳時才被發現，揭露了一項未受監控的人工智慧程式在近半年的時間裡，一直在無人監督的情況下消耗資源。
程式碼缺陷加上監控缺失，微小漏洞卻耗盡巨額預算
調查顯示，根本原因其實很簡單：AI 生成的程式碼缺乏速率限制控制，導致模型持續發出請求。這使得雲端運算和 API 呼叫成本不斷累積。此外，由於缺乏即時成本警示機制，這些微小的程式碼缺陷長期未被察覺，隨時間推移逐漸耗盡預算。
在亞馬遜的一次內部會議中，高層將此事件稱為「代價高昂的案例研究」，並指出其他多個專案也面臨類似風險，其中部分專案甚至產生了 54 萬美元的意外額外開支。為應對這些反覆出現的問題，亞馬遜正緊急開發一套風險控制系統。 這套新的自動化防護機制將在 AI 相關支出達到預設門檻時，自動限制流量並中止任務，以防止成本失控飆升。此外，該公司已收緊相關規定，要求所有由 AI 生成的程式碼在部署前必須經過人工全面審查，以防止未經核實的程式碼被釋出。
傳統的程式碼錯誤只會耗費時間，失控的 AI 程式卻會造成實際金錢損失
這起事件凸顯了一項常被忽視的企業風險：傳統的程式碼錯誤主要消耗人力時間，而失控的 AI 程式則會持續產生代幣成本。若缺乏嚴格的預算監控，這些開支可能迅速演變成巨額損失。目前許多組織仍假設 AI 本質上能降低成本並提升效率，卻往往忽略了「按運算量計費」模式所帶來的全新財務風險。
從「AI 輔助編碼」到「AI 默默燒錢」的轉變，表明亞馬遜的經歷並非孤立事件，而是業界進入的新階段。 隨著 AI 從輔助工具演變為自主執行者，成本控制必須從「專案層級」轉向監控「每個個別呼叫」。在善用 AI 的優勢之前，為 AI 支出設置「緊急煞車」機制，或許是企業當今最需掌握的關鍵教訓。
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