大家好,我是微笑哥。
AI 編程無疑是拉低了,編程的門檻,可以任何人都通過自然原因,來寫個小程序員、小游戲之類的。
但是會寫、會玩,和用到生產環境,完全是兩個不同的概念,搞不好就會被坑上一筆大的。
這不,國外有家公司就被AI,一天燒掉了一個月的服務器費。
有一個叫做Jumpei Ueno的開發工程師,2026 年 6 月 29 日在他的博客發文說,他接手了他們公司 CFO 寫的一個程序。
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CFO 是非工程背景,有一天也是心血來潮,借助 Claude Code,僅用兩天時間就完成了一款 SaaS 產品的開發并上線。
對 Jumpei Ueno 來說,這樣的情況早已見怪不怪了。沒有工程背景的人快速搭出產品,真正負責長期維護的工程師再一點點梳理后端系統。然而,每深入檢查一次,他都能發現一些不一樣的新的問題。
不過,這次最讓他意外的,并不是密鑰管理混亂,也不是整個項目沒有一項測試,而是云服務成本已經失控,真金白銀地往外燒。
一切事情起因源于某一天,Jumpei Ueno 在查看 LLM API 的費用圖表時,發現其中一天的支出異常突出。要知道其他天的開銷幾乎都貼著底部,唯獨那一天直沖天際,幾乎占據了整個月 API 費用的一半。
看到這個數字時,Jumpei Ueno 坦言自己”簡直驚呆了”。
原因很簡單:僅僅那一天的 AI 調用費用,就超過了整個服務器集群一個月的運行成本。換句話說,維持所有服務器運行一個月,竟然比讓 AI 工作一天還便宜。這讓他一時難以理解,這樣的開銷究竟是怎么產生的。
于是,他找到當初開發這套系統的 CFO,問了一個最直接的問題:“你那天到底做了什么?”
對方的回答卻只有一句:“說實話,我已經不記得那天做了什么。”
這個回答讓人哭笑不得。
不過,Jumpei Ueno 認為,此時也不是一個追究責任的時間點(至少不完全是)。隨著調查不斷深入,他越來越意識到,對方記不起來其實再正常不過。真正”燒錢”的,并不是某個人的一次操作,而是系統背后的重試機制。
開始排查:起初,他以為只是人為反復調用
一開始,Jumpei Ueno 想的很簡單,第一反應大概是:“你一天之內開發了這么多功能,又不斷在生產環境里測試,每測試一次都會調用昂貴的大模型 API。積少成多,最后賬單自然就炸了。”
這個推測看起來也很合理。畢竟那一天的提交記錄從早到晚幾乎沒停過,圍繞 AI 生成功能就有二十多次提交。所以,把高昂成本歸因于開發過程中反復測試,似乎說得通。
但當他們真正去排查應用側日志——包括任務隊列、數據庫以及請求記錄——時,發現事實完全不是這樣。
這并不是一次次人工操作累積出來的”慢性燒錢”,而是同一批高成本任務被機器反復完整執行了一遍又一遍。對于同一個租戶,一個正常情況下只會運行一次的任務,竟然被執行了 21 次。
人不會在一天里把同一個按鈕按 21 次。真正反復”按下按鈕”的,并不是人,而是程序。
最可怕的地方在于:任務成功了,卻倒在了最后一步。在 Jumpei Ueno 看來,這才是整起事件的核心。
具體細節,大家也可以看看這位工程師的博客:https://junueno.dev/en/retry-storm-rebilled-llm-cost/。
其實我想說的是,會寫代碼和把代碼放到生產線上去跑,完全是兩個不同的概念。
像這種簡單的功能,甚至是現在很多流行的個人工作站,其實影響都不會很大,但是大型項目工程,直接上AI還是有風險的。
核心交易系統,必須是可以追溯、可嚴重的,而不是讓AI來給你發揮,會導致生產環境完全不可控。
我覺得這個事件最大的提醒,不是別用AI寫代碼。
恰恰是要用。不懂技術的人,可以借助AI把想法做出來。懂技術的人,可以借助AI把效率拉起來。
可中間一定要有敬畏心。AI會寫,不代表可以直接放到生產環境去用。AI能生成,不代表它已經完成交付。
一個能演示的軟件,和一個能服務真實用戶的軟件,中間隔著日志、監控、權限、限流、重試、冪等、成本控制。
這些詞聽起來沒那么熱血,也不適合寫在宣傳海報上。可真正讓系統活下去的,偏偏就是這些東西。
未來會有越來越多的人,用AI兩天做出一個產品。
這很正常。
可真正稀缺的人,是能看懂這些產品背后風險的人。AI把寫代碼的門檻打下來了。
工程能力的門檻,反而更清楚地擺在了大家面前。能寫出來,只是開始。能安全、穩定、可控地跑下去,才是真本事。
本文參考CSDN、junueno 博客。
2019年,因自己做副業走向創業以后,我算是全網最早一批呼吁大家搞“第二職業”的博主了。
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