Uber 说上周外部 agent 一共帮人叫了 4 单车 我看到这个数字笑出声了，喊了一年 agent 替你办事，就这 其实也不怪模型。agent 现在基本是开个浏览器假装自己是人在点，平台又不傻，你只拿结果不看推荐不点广告，人家图你啥 United 这周直接不让第三方 agent 订票了，Amazon 九月就把 Meta 那个挡在外面了 我自己给客户做的时候早就不碰这种模拟点击的方案了，页面一改全崩，半夜被叫起来修过两次之后就老实了 能走 API 走 API，人家不开放就别硬来

Uber的CTO发了个帖子：公司几个月烧光了整个2026年的AI预算。 原因很日常——员工用AI编程工具太顺手了。顺手到什么程度？人均月账单500到2000美元，四个月干完一年的钱。 Uber的对策是限流：每人每款工具每月1500美元封顶。埃森哲的对策更简单粗暴：公司统一付费Claude，每人每月29美元。此前部分员工月token费高达1000美元，现在直接砍到二十九。 限流是治标，硅谷真正动的手术在别处——开源。 摩根士丹利10月26日研报给了组数据：OpenRouter平台上，开源权重模型处理token的份额，一年前约22%，现在约72%。Vercel的AI网关平台，从去年12月的7%涨到63%。 AT&T是标杆案例。首席数据与AI官安迪·马库斯说，约40%的AI负载已跑在开源模型上，一年内提到70%。方法是用专有数据微调开源模型，在特定任务上打平甚至超过闭源模型。每天450亿token的量，这账他算得比谁都细。 这波趋势的名字叫“主权AI”。1.0是国家层面，自己的智能基础设施不建在别人黑盒上；2.0是企业层面，模型部署在自己服务器，数据和知识留自己手里；3.0更进一步，自己的模型加自己的智能体加自己的工具，变成真正懂业务的数字员工。 理由不复杂。闭源API用着爽，可定价权、升级权、停服权都在别人手里。开源模型拉回自家机房，把企业几十年的家底训进去，它就从“租来的智能”变成“自己的资产”——跟员工、专利、品牌一个待遇。 Uber们烧钱烧明白的事，写在一份研报的标题里：用了全世界最先进的AI，不代表你有自己的AI。 哪天别人把API一关，你的数字员工还能不能干活，这个才叫竞争力。

Uber 工程团队分享：如何在超大规模业务下落地软件工厂 从2026 年 2 月到 8 月中旬，Uber 全体员工使用的 Agent 产品周活增长 7 倍，周请求量增长 9.4 倍 Agent 请求增长 9.4 倍，但总 AI 支出不仅没崩，反而趋于稳定，单次会话（Session）成本较峰值大降 52%。 Uber 的软件开发已经越过“给工程师配一个 AI 聊天工具”的阶段。 超过 70% 的 Pull Request 被归因于本地或云端 Agent，工程师建立了 3,600 多个覆盖软件开发生命周期的 Agent Skill，每天执行超过 30,000 次。 代码评审、CI 自愈、带视觉验证的端到端 PR、告警分诊、Bug 调试和代码维护，越来越多由托管 Agent 自动发起，再由人审核或在异常时接管。 这些结果背后是一套完整的工程体系，Uber 用： - 统一模型网关控制身份、隐私、预算和审计； - 用 MCP 网关向 Agent 开放内部 API； - 用预启动 DevPod 提供隔离、可复制的跨仓库开发环境； - 用 Skill 市场治理可复用流程； - 用 Context Graph 提供服务、团队、数据和事故背景； - 再通过 Cortana、Minion 等产品，把这些能力组织成一条-从业务研究、需求、设计、编码、验证、CI、评审到长期维护的流水线

Uber宣布精简社区运营团队，对客服部门裁员10%，以“拥抱AI”。 而就在上个月，Uber刚裁掉了人力资源与招聘团队约23%的岗位，但当时公司坚称与AI无关。 世界经济论坛的调查显示，全球约41%的公司预期未来会因AI缩减员工规模，而首当其冲的往往是HR、招聘、客服、行政这类“支持性”和入门级岗位。

Uber这么恶心的app 究竟是怎么活下来的 导航去Four Seasons Palm Beach 司机把我放在了一个商场里 我一看尼玛我本来输入正确的地址 被Uber自动改成了一个1857开头 名叫Four Seasons Hotel的地址 而且这里根本不是酒店是tm商场 目的地都能这么随意被改变 下次把我丢进什么荒山野岭我怎么回来 跟客服反馈才说到一半就被打断 说是要由专门团队回复 结果他们说是司机把我放错了地址 只给退不到一半钱作为补偿 这种app要是在中国不出三个月肯定倒闭 @Uber 你妈，什么时候死啊