亚马逊在内部整合人工智能技术的过程中，正遭遇严重的成本失控危机。2026 年 7 月底，多名高级开发人员向同事通报，多个 AI 项目的支出已完全脱离控制。

其中，问题最为严重的是一个基于 Anthropic 公司 Claude Sonnet 模型的内部工具，该工具旨在自动比对作者数据与产品列表。该项目耗资约 180 万美元（约合 157 万欧元），导致原本计划的预算飙高 860%。由于该系统从未对外发布，管理层直至五个月后才察觉这一财务计算失误。若加上物流和财务审计领域另外两个失控项目，这些意外支出的总额约为 250 万美元（约合 218 万欧元）。

Token 计费成成本陷阱

据知情人士透露，支出激增的核心原因在于 AI 供应商定价模式的转变：许多企业从月度包干制转向基于 "Token"（词元）的计费方式。当 AI 代理自主工作并生成错误代码时，Token 消耗量会急剧上升，使得过去低成本的程序修复演变为巨额账单。

对此，亚马逊回应称，公司仍处于实验和学习高效利用新技术的阶段，上述事件属于学习过程中的孤立案例。

然而，超支并非亚马逊 AI 化进程中的唯一障碍。早在 2025 年底，其内部 AI 编程助手 Kiro 曾导致 AWS 中国区出现长达 13 小时的故障，起因是该 Agent 自行删除了工作环境。

废除诱导性内部排名

专家指出，企业需建立严格的预算上限及高 Token 消耗自动预警机制，并限制 AI 系统访问关键基础设施。此外，取消激励员工无意义使用 AI 的内部排名制度同样至关重要。

此前，亚马逊曾推出名为 KiroRank 的内部榜单，旨在激励开发者定期使用 AI 工具。但这引发了 "Token 最大化 " 现象：员工为提升排名，故意向 AI 代理分配不必要的任务，进一步推高了成本。目前，亚马逊已正式废除 KiroRank。

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