最近，“因为不能拖欠AI的💰开始招程序员”话题引发讨论，背后反映的是企业在AI投入过程中遇到的矛盾：
原本想靠AI降低人力成本，结果发现算力账单还挺高。
AI采用按量计费模式，Token用多少付多少。一旦额度耗尽，AI不会继续工作，也不存在“晚几天付款也行”的情况。
有开发者分享过类似经历：开启AI高强度辅助开发后，一天Token费用可能达到数千元。
更麻烦的是，AI生成代码并不意味着项目可以完全自动运行。
大模型可以快速写出代码，但架构设计、复杂Bug排查、业务理解仍需要工程师参与。如果前期缺少人工把关，后续修复成本可能更高。
比如有案例显示，企业花费大量Token生成代码，却因为隐藏问题导致后续维护成本暴涨。
AI提高效率的同时，也带来了新的成本结构。
