美國陸軍因生成式 AI 使用量暴增，不得不在 6 月中旬就重新收緊原本宣稱「不限量」的 token 配額。這究竟反映了什麼樣的問題，又將如何影響未來的 AI 發展？
現象觀察：AI 使用量遠超預期
根據陸軍戰鬥能力發展司令部（DEVCOM）的內部信件，AI token 消耗速度遠超預期，6 月中旬就用光了陸軍 CIO 的 token 池。陸軍曾高調宣布，旗下近 350 萬名員工都能使用 AI，每個員工每月至少有 20 萬 token 額度，且若提前用完還會自動補充。
然而，這種「不限量」的政策很快就變得難以為繼。陸軍年度企業方案總量為 1 億個 token，單一 token 約等於 3.7 個字元。短短幾個月內，軍方就將整年配額消耗殆盡，甚至有匿名軍方人員形容，整個陸軍幾乎為單一單位就燒掉了整年 token。
原因剖析：成本與管理問題
首先，AI 使用的 token 成本遠高於預期。陸軍與國防部短時間內就把整年配額消耗殆盡，這表明在初期推廣過程中，缺乏有效的成本管理和監控機制。其次，陸軍曾將 Ask Sage 用於重新分類人員職務說明等行政工作，但有員工坦言，實務面不太可靠，甚至出現模型聲稱完成任務卻沒有做到的情況。
再者，陸軍在推廣 AI 時，採取了激進的策略，大量鼓勵員工使用，甚至向未註冊或不常用 Ask Sage 的人員寄送催促信件。這種做法雖然短期内提高了使用率，但也加速了 token 的消耗。
影響評估：推廣與預算之間的平衡
這次限縮不僅突顯了美軍在推動 AI 實用化時面臨的成本與管理壓力，也暴露了推廣與預算之間的矛盾。一方面，陸軍需要借助 AI 提高工作效率和決策能力；另一方面，高昂的運算成本成為擴大應用的瓶頸。
陸軍不得不在推廣 AI 與管控預算之間重新拿捏平衡。 這意味著未來的 AI 推廣可能更加注重成本效益，而不是盲目追求使用量。
趨勢預測：精細管理與技術創新
從產業面來看，這次事件將促使各機構在推廣 AI 時更加謹慎。未來，我們可能會看到更多精細化的管理措施，例如按部門或項目分配 token，以及更嚴格的使用監控機制。
此外，技術創新也是解決成本問題的關鍵。隨著 AI 技術的不斷進步，運算效率的提升有望降低 token 成本，進一步促進 AI 的普及。
然而，這也需要各機構在技術投入和人才培養上加大力度。對於普通人來說，這意味著未來可能有更多的機會接觸到高效、可靠的 AI 服務，而不仅仅是短期的「不限量」使用。
行動呼籲
面對 AI 的快速發展，我們需要更加理性的態度。政府機構和企業在推廣 AI 時，應注重成本效益，避免盲目擴張。同時， Também devemos investir em inovação tecnológica e formação de talentos para garantir que o uso da IA seja sustentável e eficaz.
讀者可以思考：在自己的工作中，如何合理利用 AI 提高效率，而不是單純追求数量？
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由科技新報發布。
常見問題 FAQ
為什麼美國陸軍 6 月就用光全年 AI token 配額？
因為陸軍的 AI 使用量遠超預期，每個員工每月至少有 20 萬 token 額度，且若提前用完還會自動補充。這種「不限量」的政策導致 token 消耗速度過快，6 月中旬就用光了整年的配額。
這次限縮對陸軍有哪些影響？
這次限縮突顯了美軍在推動 AI 實用化時面臨的成本與管理壓力，暴露了推廣與預算之間的矛盾。陸軍不得不在推廣 AI 與管控預算之間重新拿捏平衡。
未來陸軍如何解決 AI 成本問題？
未來陸軍可能會采取更多精細化的管理措施，例如按部門或项目分配 token，以及更严格的使用监控机制。同时，技术创新也是解决成本问题的关键，通过提高运算效率来降低 token 成本。
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