Meta 代码变更增长 220%，功能交付仅增 36%
代码改了更多，功能交付得更少，事故也更多-—Meta 和 Uber 的内部数字第一次同时摆到了桌面上。
Meta CTO Andrew Bosworth 6 月初在一份内部帖中写了一组数字：公司内部平台与基础设施的代码变更同比增长 220%。看上去是好消息，但同一份帖子里还有另一半。
真正带来新功能或功能升级，并最终面向用户发布的代码变更只增长了 36%。
3 月起，基础设施团队开始报告「可靠性预警信号」。4 月，另一份内部帖称，未经约束的 agent 执行了「人类不太可能执行的大规模干扰性操作」。重大技术与安全事故同比增加 40%，员工用于处理这些事故的时间增加 70%。
这组数据让外界得以从 Meta 内部观察 AI 的生产率：代码改得更多之后，究竟有多少真正变成了用户可以使用的功能。
同一时期，Uber 算了另一笔账。据杰出工程师 Uday Kiran Medisetty 的博文，Uber 每周 agent 请求量自 2 月以来增长 9.4 倍。
Uber 超过 70% 的代码变更现由 agent 提交，工程师每天运行的 agent 任务超过 3 万次。
但 Uber 的总 AI 支出自 4 月以来保持稳定。在使用同一模型的情况下，每千次请求成本较 4 月峰值下降近 34%，每次会话成本较 6 月峰值下降 52%。
同样是大规模使用 agent，两家公司算的是两本不同的账：Meta 看代码最终交付了多少功能，Uber 看每项任务花了多少钱。
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路透调查揭示了 Meta Project OT 重组计划的内部细节：从情景推演到叫停第二波的时间线。Uber 四条工程措施如何把 9.4 倍请求量压在支出不变？Meta 缩减重组方案后，每月仍向 Anthropic 支付数亿美元––模型换代又会如何改变企业的成本基准。
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