企业 AI 烧钱失控：从特斯拉到花旗，开始给员工设额度

据 The Information 等多家媒体报道，从 7 月 6 日起，特斯拉将员工在 AI 工具上的支出限制在每人每周 200 美元以内。这并不是个例——从亚马逊、Atlassian，到 Adobe、花旗银行，越来越多的企业开始给员工的 AI 使用「上锁」。这轮变化背后，是 AI 真正进入工作流之后，一张越来越难忽视的账单。

把 AI 当成未来的公司，也开始给 AI 设限

特斯拉是一个相当有反差感的案例。它一面在强化自己的 AI 叙事：6 月在奥斯汀小范围上线 Robotaxi，2026 年预计资本开支超过 250 亿美元，用于自动驾驶、Robotaxi、人形机器人 Optimus 与 AI 基础设施。按这套讲法，特斯拉本该是最愿意为 AI 烧钱的公司。

但现实是，特斯拉同期为员工 AI 调用设了每周 200 美元的上限（折合每人每年超过 1 万美元），远高于普通 AI 订阅每月几十到几百美元的水平，明显指向工程师群体。

• 特斯拉此前推出内部 AI 平台 Bottle Rocket，集中接入 OpenAI、Anthropic、xAI、Cursor 等模型与工具，鼓励员工调用。
• 据 Investing.com 转述，部分软件工程师的 AI token 账单已经达到每周数千美元。
• AI 编程 Agent 一项任务往往拆成几十轮模型调用，叠加长上下文、多文件检索、代码审查与并行 Agent，token 消耗会被迅速放大。

特斯拉的本质选择是区分两类 AI 花费：自动驾驶、机器人、数据中心等战略性投入仍可套用未来叙事，而员工调用外部模型、跑 AI 编程 Agent 这类日常性消耗，则需要直接对应到每周、每人、每个团队的账单。

员工用起来之后，账单反噬工作流

这一轮收紧发生在企业已经成功把 AI 推进日常之后。

• 协作软件公司 Atlassian 结束了内部 AI 工具的无限制使用，并上线成本看板。其 AI 月度支出从 2025 年 8 月的约 500 万美元，涨到 2026 年 5 月的超过 1500 万美元。
• 据 404 Media 报道，Adobe 不再续订 Claude 的无限制访问权限。
• 花旗银行一度关闭 Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7、GPT-5.5 等高价模型访问，要求员工「为任务选择合适模型」，并明确提醒减少 Opus 4.7 的调用，因为每次交互比中档模型消耗更多额度。
• 亚马逊更早曾用 KiroRank 排行榜追踪员工 AI 使用量，但排行榜带来「tokenmaxxing」式的攀比压力后被关闭，员工随即发现自己触发了此前不透明的 token 使用限制。

这些公司并没有说「不要用 AI」，它们仍然希望员工继续用 AI，只是不再愿意让每个人都以最高成本用 AI。正如亚马逊一名员工在 Slack 中吐槽：「我们从『不再搞排行榜』到『真的开始限制使用』，中间只过了两周。」

从「用得多」到「用得巧」：企业 AI 进入精细化管理

企业开始把过去对云资源做的那一套，搬到 AI 上来。

第一步是模型分层。花旗银行的做法较为典型：简单提问、概念解释、普通代码生成用便宜模型；代码审查与标准聊天用中档模型；架构推理等复杂任务才使用高价模型。值得注意的是，OpenAI、Anthropic、Google 等模型提供方自身也在推动这种分层——一边发布旗舰模型证明技术上限，一边不断推出便宜、快速、适合高频调用的版本。

第二步是额度管理。特斯拉的每周 200 美元是一种直接的个人级预算；Atlassian 上线成本看板让员工看见自己的 AI 支出；据 404 Media 报道，GitHub 也在考虑测试按用户计费，把 AI 预算分配到具体个人，而不是放在团队或不限量池子里。

第三步，也是最难的一步，是算清 ROI。404 Media 报道显示，一家娱乐公司的开发者本月用掉了全公司近一半的 ChatGPT 配额，「看不出明显 ROI」；Accenture 也发现，大量 token 消耗并非来自高产工程师，而是把 PDF 转成演示文稿这类普通任务。

在这一背景下，AI Agent 公司 Cognition 选择主动帮客户算账：在销售阶段就把工程价值与客户支付的费用对齐，推出最高 1000 万美元的 Productivity Guarantee，未达到承诺价值则返还使用 credits。

从「员工愿不愿意用 AI」到「员工用 AI 用得划不划算」，企业 AI 的考核标准正在重写。真正的 AI-first 公司未必是最舍得烧 token 的公司，而是最清楚哪些 token 值得烧的公司。