IT之家 11 月 11 日消息，据《商业内幕》报道，在过去几年不断鼓励员工拥抱 AI 技术之后，包括高盛、思科和摩根大通在内的企业，正开始采取更有针对性的 AI 部署策略。从设定使用预算、追踪调用量，到限制特定员工或工具的访问权限，这些不同的管理措施背后，是企业在不断加大 AI 投入的同时，也希望降低相关安全风险。

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麦肯锡公司（McKinsey & Company）技术、媒体和电信业务高级合伙人拉里 · 哈马莱宁（Lari Hämäläinen）表示，越来越多的企业意识到，员工使用 AI 的频率正在“大幅上升”，因此有必要为其设定明确的使用规范和限制。

高盛董事长兼首席执行官戴维 · 所罗门（David Solomon）本月表示，尽管该银行正在迅速扩大 AI 工具的覆盖范围，让旗下 4.5 万名员工都能使用更多 AI 产品，但并没有必要让所有员工每天都能访问最先进的模型。

他在接受彭博电视采访时表示：“某些工作确实需要最前沿的模型，尤其是网络安全领域。”但他同时指出，“很多工作并不需要最前沿的模型”，普通 AI 工具就足以帮助员工提高效率。

另一些企业则在最初采取相对宽松的政策推动员工使用 AI 后，开始限制相关开支。

思科首席产品官吉图 · 帕特尔（Jeetu Patel）上个月在 CXOTalk 播客节目中，将公司早期的 AI 推广策略比作学习骑自行车。当时，思科允许开发团队连续数月无限量使用 AI 编程工具的 Token，让员工先熟悉并掌握 AI 技术，而不是一开始就考虑使用效率。

随着使用量不断增长，帕特尔表示，他计划为旗下拥有 3.2 万名员工的团队中的各级管理人员设定 Token 使用预算。

此前，《商业内幕》报道称，摩根大通已于今年 9 月对部分工程师使用 Anthropic 旗下 Claude Code 的额度设置了限制，每月上限为 2,000 美元（IT之家注：现汇率约合 13,376 元人民币）。

该银行发言人表示，公司正在将 AI 使用成本与生产效率、工作质量、风险降低程度以及实际业务影响挂钩。

企业开始加强对员工 AI 使用情况的管理，距离一些公司公开炫耀员工消耗了多少 Token，其实还不到几个月。

Visa 曾表示，公司每月的 Token 使用量从今年 2 月的 1 万亿增长至 3 月的近 2 万亿，并为 AI 使用量最大的员工提供奖励。

今年 3 月，英伟达首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）表示，公司计划每年为工程师使用 Token 投入最高 20 亿美元（现汇率约合 133.76 亿元人民币）。他甚至开玩笑称，如果一名年薪 50 万美元（现汇率约合 334.4 万元人民币）的工程师只使用了价值不到 25 万美元（现汇率约合 167.2 万元人民币）的 Token，他会“感到非常担忧”。

与此同时，一些企业还推出了数据看板，让管理层能够更直观地了解员工使用 AI 的情况，有时也借此鼓励更多员工参与。

例如，今年 4 月迪士尼推出的 AI 使用数据看板显示，公司使用 AI 最频繁的员工平均每天会发起数百次请求，Token 消耗量达到数千万级别。

类似地，毕马威美国（KPMG US）今年 5 月表示，希望通过为咨询业务部门推出数据看板，鼓励旗下约 1 万名员工更加频繁、更加深入地使用 AI。

不过，随着员工逐渐将 AI 融入日常工作，毕马威目前已经停止通过该数据看板监控 AI 使用情况。公司发言人透露，相关工具已经完成了原本的推广任务。

企业开始追求每个 Token 的实际价值

如今，AI 开支持续攀升，促使企业将管理重点从扩大使用规模转向提高投资回报。

风险投资机构 Menlo Ventures 的一项最新研究显示，截至今年 9 月，企业在 AI 部署方面的支出已达到 1,770 亿美元（现汇率约合 1.18 万亿元人民币），而 2025 年全年这一数字仅为 330 亿美元（现汇率约合 2,206.96 亿元人民币）。

但投入增长并不意味着企业已经获得相应回报。Gartner 在今年 5 月至 7 月对约 2000 名科技行业高管进行的一项调查显示，只有 13% 的受访者表示，其所在企业已经从 AI 技术中获得了显著价值。

Millennium Alliance 联合创始人亚历克斯 · 索博尔（Alex Sobol）表示，企业 AI 账单不断膨胀，部分原因在于员工缺乏控制使用量的动力。

Millennium Alliance 是一个面向企业高管、采取邀请制的交流组织。索博尔指出，如果企业不设定使用限制，员工“就会想尽一切办法使用 AI”。

此外，如果使用不当，向员工开放广泛的 AI 访问权限还可能带来安全隐患，这也是企业开始更加谨慎管理 AI 使用情况的另一个原因。

毕马威 2025 年针对 1000 多名美国员工开展的一项调查显示，44% 的受访者曾在未经授权或不恰当的情况下，在工作中使用 AI；另有 46% 的受访者曾将公司敏感信息或知识产权上传至公开 AI 平台。

人力资源管理软件初创公司 Rippling 也采取了类似措施。今年 8 月，公司开始对 AI 工具设置月度使用上限。此前，公司预计 Token 支出可能达到研发团队整体人力成本预算的 40%。

Rippling 表示，通过实施使用限制并优化模型调用路由，Token 支出占比的预测值已经降至 10% 至 15%，而 Token 使用量仍基本维持在此前的峰值水平。

Rippling 首席产品官马特 · 麦金尼斯（Matt MacInnis）强调：“我们的目的不是削减 AI 成本。只要这些支出能够带来实际生产价值，我们完全可以接受成本继续增长。”