亞馬遜（Amazon）的内部 AI 專案傳出嚴重超支，根據《金融時報》（Financial Times）7 月 30 日的報導，多起原本看似例行的開發工作，在導入大型語言模型後，成本迅速膨脹。其中一項使用 Anthropic Claude Sonnet 的作者資料比對專案，最終花費高達 180 萬美元，較原定預算超出 860%，且約在問題發生五個月後才被發現。
事實陳述
這項未能上線的專案原本是要將作者資訊與亞馬遜網站上的商品列表進行配對，卻在長時間未被察覺的情況下持續燒錢。除了這筆最大開銷外，內部簡報還列出另外兩個案例：一項財務稽核工具相關專案多出約 54.1 萬美元成本，另一項旨在縮短物流配送時間的系統則增加約 13.4 萬美元支出。
各方反應
面對外界關注，亞馬遜在內部簡報中表示，公司正透過實驗、學習與改進來最佳化 AI 使用方式，也包括如何提升成本效率，並強調外界若只挑選零星案例，無法反映公司整體使用 AI 的情況。然而，這些超支事件也凸顯出，隨著 AI 代理與按 token 計費模式普及，原本在傳統軟體開發中幾乎可忽略的錯誤，如今可能變成代價高昂的資源消耗。
消息同時提到，亞馬遜今年稍早也曾因 AI 程式碼機器人失誤導致 AWS 出現多起服務中斷，後來改以限制 AI 代理權限來降低風險；公司內部原本用來鼓勵員工多用 AI 的排行榜，也因成本壓力而取消。
背景補充
據悉，亞馬遜工程團隊目前正著手建立自動化防護機制，將未來專案的 AI 支出直接納入部署流程管控。這些措施旨在避免未來再發生類似的超支事件，並確保公司在 AI 領域的投資更加高效。
從產業面來看，亞馬遜的這起超支事件揭示了 AI 技術在實際應用中的複雜性和風險。隨著企業對 AI 的依賴日漸加深，如何在創新和成本控制之間找到平衡，成為了一個亟待解決的問題。企業需要建立更完善的監控和管理機制，才能避免類似事件的重演。
亞馬遜的這起超支事件不僅對其自身造成了經濟損失，也為其他企業敲響了警鐘。面對 AI 技術帶來的挑戰，企業需要更加謹慎地評估每一步的影響，並在技術應用的同時，注重成本效益。
讀者們，你對這起事件有何看法？歡迎在下方留言分享你的觀點，一起討論如何在 AI 應用中實現更好的成本控制。
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
亞馬遜 AI 專案超支的原因是什麼？
亞馬遜 AI 專案超支的主要原因是導入大型語言模型後，成本迅速膨脹，且在問題發生五個月後才被發現。
亞馬遜採取了哪些措施來應對超支問題？
亞馬遜正在建立自動化防護機制，將未來專案的 AI 支出直接納入部署流程管控，以避免類似事件的重演。
這起超支事件對亞馬遜有什麼影響？
這起超支事件不僅對亞馬遜造成了經濟損失，也暴露了其在 AI 領域的成本控制方面存在的問題，促使公司加強監控和管理機制。
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