HPE 提出以每次合并 PR 成本衡量 AI 编程投入

HPE 提出用“每个已合并 PR 的成本”替代 token 消耗量，来衡量 AI 辅助编程的投入，并同步跟踪返工与缺陷，以免低成本掩盖质量下降。 HPE 称，其混合 AI 平台把 150 多个内部应用的常规负载路由到本地运行的开源权重模型（含 HPE Private Cloud AI），token 成本下降 30% 至 50%。这是 HPE 的说法，报道未给出独立验证的成本或质量结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。