四十四個 AI 代理，一天四十億 token——聽 MacroVoices #549 Matt Barrie 算 AI 代理的帳

今欲以先王之政，治當世之民，皆守株之類也。

世異則事異……事異則備變。

—— 《韓非子・五蠹》（戰國）

這集在講什麼

MacroVoices 2026 年 9 月 10 日這集，主持人 Erik Townsend 請回 Freelancer.com 創辦人 Matt Barrie。他前幾次上節目談 AI，多在比較哪家模型強；這次他講的是自己過去一個月動手做的事：一個人建了四十四個 AI 代理，某天燒掉四十億 token，然後開始算帳——帳單、硬體、資料外流、資料中心背後的債，一路算到白領工作的位置。

節目後半是 Patrick Ceresna 的市場段落，談油價、長債殖利率與市場寬度，我只挑其中一段接進後面的想法。

摘要重點

一、先從排隊的工作下手。 Freelancer.com 每天湧進使用者張貼的案件，統計分類器判不準的交給人工審，要撐二十四小時輪班得配十一個人。Barrie 說他花兩段、每段半小時到一小時，就把這條審核佇列交給 AI 代理。之後他一個團隊一個團隊去看，挑的都是同一種：早上進公司，事情已經排好等人處理。

二、他等了十七年的日報。 一位廣告投放專員離職，這個職位年薪約十五到二十萬美元。他先請 Claude 教他 Google Ads 怎麼運作，接著寫了一個代理：每天清晨四點讀廣告後台、網站流量、資料庫、前一天財務、新上線的程式碼與工單系統，四點十分把調整建議寄進他信箱。他說十七年來一直要各團隊九點半前交日報，從沒準時收到過，有時拖到下午兩點，有時忘了交；現在每個團隊的日報都由代理產出。他用「超人等級」形容，理由很樸素：沒有人願意每天四點起床，全年無休把同一件事做到一樣好。

三、一天一千三百美元，貴不貴要看跟誰比。 那天四十億 token 花了約一千三百美元，其中九百美元花在 Anthropic 的 Sonnet。拆開看，三十億是提示快取；若沒有快取又全用 Opus 級模型，他估要八萬美元。他再下一句指令，要代理檢查自己的用量、替自己省錢，用量又降了 85%。換成中國的 GLM 5.3 跑同樣的工作，約一百五十美元。同一份工作，從八萬到一百五十，差五百倍。主持人當場替他算另一邊：那個職位一天約八百美元薪水，廣告預算每月五十萬美元，省一成就是每天一千七百美元上下。

四、「我的 AI，我的資料」。 免費模型的代價是你的資料被拿去訓練。他舉 GLM 新版用代號免費開放一週、送出一百兆 token，那週網路上都在說它進步得很快。Barrie 買了 NVIDIA 的 DGX Spark，一台約四千美元，他回店裡補貨時已漲價又缺貨，連串接四台用的交換器全球都賣光。兩台串接可跑三千億參數的 DeepSeek V4 Flash，每秒四十五到六十個 token。要撐起他現在的代理用量約需十六台、六萬五千美元，攤兩年一天約一百美元；每台耗電約一百瓦，全部加起來比燒一壺開水的電熱壺還省。他另一家公司 Escrow.com，GPU 與伺服器快要變成第二大交易品類，上一代的機器正陸續租約到期、流進二手市場。

五、一點六五兆的債，兩個客戶。 他引述評論者 Ed Zitron 的看法：過去五年大型雲端業者累積約 16,500 億美元的債，還不含透過特殊目的公司移出資產負債表的部分；例如 Meta 在財報揭露對 Hyperion 資料中心約 460 億美元的曝險，資產負債表上看不到。2007 年次貸高峰是 13,000 億美元，背後有五千五百萬筆房貸；這一波的終端客戶，他說只有 OpenAI 與 Anthropic 兩家，佔 Amazon AI 營收的 73%、Microsoft 的 74%。他把現在的 token 價格比作房貸的「優惠利率期」。

六、護城河沒了，代理也沒有忠誠度。 他從 Claude Code 搬到另一個代理框架，只打了一行字，請代理把自己打包成能搬過去的檔案，就搬完了。他形容做基礎模型「像在泰國一整排泰式餐館裡再開一家泰式餐館，還打了類固醇」。OpenAI 新模型 Astra 號稱達到通用人工智慧，他請它替健身 App 的設計圖畫一圈外框，試了六次，每次都畫壞。

七、能源是最後一關。 馬斯克說 AI 會帶來豐饒時代，Barrie 用自己的帳單回應：如果地球上每個人每天都燒四十億 token，要三十兆瓦的電力，他估約是全球能源產量的十倍，現在規劃中的資料中心電力連零頭都不到。

延伸想法

一、「AI 省下的錢，會不會被帳單吃回去？」

公司導入 AI、或自己訂了幾個工具，月底看到帳單會心驚；看企業財報時，AI 支出一季比一季高，也分不清那是投資還是燒錢。我聽到 Barrie 那段時有同樣的反應，接著發現主持人做了一件事：把分母換掉。

Barrie 看的分母是「以前網路上的東西都免費」，所以一千三百美元很刺眼。主持人換成那個職位的薪水加上廣告預算的一成，一天兩千五百美元，帳就翻了面。

第二層是那五百倍價差。快取、一句省錢指令、換模型，每一招都讓價格掉一個數量級，代理做完的工作沒有少。token 價格和工作的價值是兩條線，看帳單總額判斷不了划不划算。

Barrie 在節目最後自己講了一個對照：用 AI 像拉吃角子老虎，按 token 付錢，有時驚豔、有時原地打轉；外包平台按成果付錢。這段他在推銷自家平台，我會打折聽，但這個分法站得住。我現在看一家公司宣稱 AI 省了多少，會找它有沒有講出「做成一件工作」的單位成本前後對比；只講總支出或總用量的，我還分不出它是在投資還是在燒錢。

這個判讀的失效條件，Barrie 自己也點出來了：優惠期結束、token 大漲。他買硬體，就是在替這一天避險。

二、「用量一直往上，為什麼有人說資料中心是泡沫？」

新聞一邊說 token 用量暴增、資料中心蓋不夠，一邊有人喊泡沫，兩邊都有數字，聽的人很難選邊。我的拆法是把用量和價格分開看。

需求那一面，Barrie 本人就是最兇的例子：一個月長到每天四十億，還準備再乘十、乘一百。他不懷疑需求。他懷疑的是價格，原話是用量會衝上天，「但我不會付前沿模型想收的價錢」。他的錢流向三個方向：便宜的中國開源模型、自己的硬體、快取與程式優化。三條路都讓單位價格往下走。

接到債就看得出問題在哪。16,500 億美元的債，還款能力是用「前沿模型的價格乘上未來用量」去估的。如果用量成長多數流向開源模型和自有硬體，蓋資料中心的錢和賺回來的錢就接不上。次貸那個比較，我覺得最有訊息量的是分母：五千五百萬筆房貸，對上兩個客戶。前者違約要一大群人同時出事，後者只要兩家公司的現金流出狀況。

反方解釋也要擺出來：Barrie 承認 Anthropic 的模型在長時間、多步驟的代理任務上仍比較穩，中國模型有時會卡在迴圈裡。這個差距如果守得住，企業會為可靠度付高價，債就還得出來。所以我會盯的是開源模型與前沿模型在代理任務上的差距縮得多快，跑分榜的名次參考價值低。

Patrick 那段市場觀察剛好補上另一面：一個月前標普 500 有七成成分股站在五十日均線之上，現在剩三成五左右，指數沒怎麼跌，因為少數大型科技股和半導體撐著。他的比喻是沙上的城堡，沙在移動，城堡還沒動。AI 的集中度，在資料中心的債裡看得到，在指數的權重裡也看得到。

三、「我的工作會不會被 AI 接走？」

這是節目裡我聽得最有感的一段，因為它離開了投資。

Barrie 在公司看到的順序是：先做儀表板，再做報告，最後接手佇列。他的物流團隊有一個儀表板，告訴業務「兩分鐘內要打給這位客戶」、離獎金門檻還差多少，側邊還有一個框，打一句回饋，儀表板就改掉自己。每一步能交出去，前提都是有人先把工作切成可重複、可檢查的步驟。他說以後一個組長帶五個人的小組，會變成組長加 AI。

主持人講了一個故事。他原本以為這要很多年才會普及，因為懂這些的顧問太貴。某天中午搭電梯下樓買三明治，遇到大樓的維修工 Pete，平常兩人都聊 Pete 的吉普車。這次 Pete 說他最近迷上 Claude Code，才知道網站背後有 API，可以自己寫程式串起來做儀表板。主持人說這件事讓他改觀：散佈的速度靠好奇心，門檻降到能用英文講清楚自己要什麼。

所以我聽完的判準，看的是工作的形狀：每天重複、步驟寫得出來、成果能檢查，三個條件越齊，越先被接走。Barrie 給十九歲年輕人的答案是學會主動，大學的價值他留給紀律和同儕壓力。

我對他描繪的終點沒那麼有把握。他想像的是人人都有副業的高度競爭社會，像印度街頭每個人都在自己找生計。主持人追問「拖拉機開進農場那天被遣散的一千個人怎麼辦」，他從另一個角度回答，那一代人的處境沒有講完。

可以參考的資料

• MacroVoices #549 節目頁（macrovoices.com），頁面附有 Matt Barrie 同步發表的長文連結
• Matt Barrie〈Agent Provocateur〉，發表於 Medium，內容是這集訪談的延伸
• Ed Zitron 的電子報 Where’s Your Ed At（wheresyoured.at），資料中心債務的批評觀點出處
• Ray Kurzweil《奇點臨近》（2005），節目談奇點時提到的原始出處

帶得走的一件事

一件事交不交得出去，看它寫不寫得成步驟。

Barrie 用兩段時間交出一條十一人輪班的佇列，因為那條佇列早就有明確的進件、判斷、放行。他催了十七年沒準時的日報，交給代理後每天四點十分到——日報要寫什麼他早就講清楚了，缺的是一個不會累的執行者。

我試過的一個做法：挑一件每週都在重複的事，買菜、繳帳單、回某一類訊息、替家裡長輩約回診都可以。拿一張紙，假設明天要交給一個完全不認識你的新人，把步驟一條條寫下來，每條旁邊標「照做」或「要判斷」。寫到某一步只寫得出「看情況」的，那一步就是這件事真正的判斷點，其他標「照做」的，可以交給排程、清單或家人。

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本文為投資方法論的教育性分享，不構成任何個股買賣建議、不提供目標價、不針對當期標的。投資有風險，任何決策請自行判斷或諮詢合格的專業人士。