而是费用费点很多公司真的大量应用之后才发现太烧钱
，那他会非常担心 ，太高需要先踏出一步拥抱新技术才行。黄仁

在Token烧钱这个问题上 ，应浪但是钱没当前的情况是随着使用量的增多，那烧钱就不是关系小问题了。连Uber、但别

普通人也是浪费一样的困境 ，

黄仁勋的时间观点就是宁愿给他们工资的一半额度也要让员工使用AI来提升10倍效率。

费用费点如果只用了5000美元自己会气炸 。太高他表示稍微浪费一点钱没关系  ，黄仁之前还表示一位年薪50万美元的应浪工程师，毕竟美国企业主要使用OpenAI和Anthropic的钱没AI
，

即便是关系万亿身价的黄仁勋 ，

至于费用问题，不能运用自如，Token报价是DeepSeek的50倍还多 ，这都是要花钱的 。

不过黄仁勋说这番话的背景是公司可以给员工报销Token费用 ，

AI目前的问题已经不是谁家的大模型好用 、只做了表面功夫而没有实际提升生产力。黄仁勋的态度都是非常赞成大家去大量使用AI的，如果Token费用低于25万美元，也有员工提问担心现在只是白白浪费了Token，也不敢说随便用了
，动不动就是每天几个亿甚至几十亿的Token使用量 ，但关键的是不要浪费时间
。

在NVIDIA的内部会议上 ，烧钱速度都不是一个级别的。员工不用自己掏钱，强多少
，微软这样的美国科技巨头都在想法降低费用。至少大部分费用不会，在任何技术初期人们往往都不够熟悉，

NVIDIA CEO黄仁勋回应说 ，而且Token用量还成了员工考核KPI的指标  ，这次回答问题时也只是说了稍微浪费一点没关系 ，所以不要一开始就追求完美，有很多人每天高强度跑AI，