硅谷大厂，员工人均月花5万养 AI

作者 | 华卫 昨日，Ramp 发布了最新的 AI Index，一个令人难以消化的核心数据是：最积极采用AI的公司，每月每位员工在AI工具上花费7500美元，约合50807元人民币。 该指数自推出以来，一直专注于追踪最基础的企业AI采用情况。如今，使用 AI 的企业占比正迅速逼近 100%。Ramp首席经济学家Ara Kharazian表示，其结果还很可能低估了实际采用率，因为许多企业在使用免费的 AI 工具，或者员工使用个人账户调用 AI 服务来完成工作任务。 即便在 Ramp 内部，相比去年其 AI 使用量增长了 6300%。团队中有 99.5% 的人都在使用 AI 工具，84% 每周都会用编程代理。在 Ramp 内部平台上，6 周内上线了 1500 多个应用，来自 800 多位不同的“构建者”；非工程师发起的生产代码 PR 已占到 12%，每月达到数千个，他们使用的是自研编程代理 Ramp Inspect。 因此，Ramp 经济研究团队的关注重点正在转向对“采用强度”的追踪，当前样本包括超过7万家美国企业和数十亿美元的企业支出。 五万月薪没到顶，上月就涨了14.1%？ 根据 Ramp AI Index 的最新研究，美国按 AI 采用程度排名前 1% 的公司，每位员工每月在 AI 工具和算力上的支出达到 7500 美元，Ramp 将这前 1% 的公司称为“AI-pilled”（AI 上头）。 而且，它们已经且还将投入足够长时间。每过去一个月，这些公司都在将 AI 更深地嵌入工作流、积累专有数据，并训练团队使用那些中位数公司甚至还没有认真预算的工具。可以说，处在分布顶端的公司，并不是在“试验”AI，而是在“构建”。仅在过去一个月，这一群体的人均 AI 支出就增长了 14.1%。 据了解，这些“AI 上头”公司通常采取混合策略，并不押注单一平台。他们在多个来自 Anthropic、OpenAI 等厂商的前沿模型之间来回切换，同时使用通过 Fireworks AI、fal AI、DeepInfra 等推理平台接入的低成本开源模型，包括来自中国、与 OpenAI 和 Anthropic 竞争的 DeepSeek。 而这种模式并不仅限于头部用户。Ramp 的采用数据表明，Anthropic 已覆盖 41% 的美国付费 AI 企业用户，成为企业端采用率最高的模型提供商；OpenAI 基本持平；DeepSeek 则在 2026 年 6 月的趋势厂商榜中位居第一。一个清晰的趋势是：最成熟的 AI 采购方，往往也是最不愿被单一供应商锁定的那一群。 但Ramp 指出，这些公司目前还没有在 AI 上花得比在人身上更多，美国软件工程师月薪大约为 16000 美元，是 7500 美元的两倍多。也就是说，最激进的 AI 使用者，尚未跨越“AI 成本超过人力成本”的门槛。 关键在于：7500 美元这个数字，是天花板了吗？如果智能体 AI 持续扩大企业自动化的边界，而 token 支出逐渐成为继人力和软件之后的第三大成本中心，那么今天的前 1%，很可能在几年后就会变成中位水平。 token便宜98%、账单翻了三倍，比员工支出都多了 随着企业不断烧掉各自的 token 预算，一个关键问题浮现：公司在 AI 上的支出，是否已经超过了对人的投入？ “对我的团队来说，算力成本远远超过员工成本。”英伟达应用深度学习副总裁 Bryan Catanzaro 近日在采访中表示，AI 并没有降低用工成本，至少在当下，它的成本甚至高于企业现有的人力。 上周，Mercor 的 CEO 也称，这家初创公司在内部智能体的 token 开销上，花的钱已经超过了员工人力成本。Mercor是一家市值100亿美元的初创公司，帮助OpenAI和Anthropic等公司通过其人类专家网络训练AI模型，自2023年成立以来，已成为AI生态系统中增长最快的公司之一。 的确，token 越来越便宜了。如今，实现 GPT-4 同等级性能的成本，大约是每百万 token 0.40 美元，而 2022 年末这一数字约为 20 美元，下降了 98%。然而，根据多项行业分析，企业 AI 总账单却上涨了约 320%。企业平均 AI 预算，也从 2024 年的每年 120 万美元增长到 2026 年的 700 万美元。 问题出在，用量一点都不便宜。自 2025 年 11 月以来发布的一系列智能体 AI 工具，包括 Anthropic 的 Claude Opus 4.5、OpenAI 的 GPT-5.1，以及 Google 的 Gemini 3 Pro，显著放大了单个任务的 token 消耗。2023 年，一个简单的线性流程每次交互成本约 0.04 美元；而到 2026 年，一个编排良好的智能体系统成本约为 1.20 美元，增加了约 30 倍。 这种模式几乎在各处重演：单个 token 的价格已经大幅下跌，但对自主 AI 智能体的追逐，却让总体用量暴涨。今年4 月，Uber 在 就花光了其 2026 年全年 AI 编程预算。微软在为开发者开通 Claude Code 六个月后，又收回了相关许可；在许可证被收回前，微软内部一些工程师每月在 token 上的支出高达 500 到 2000 美元。有公司甚至因为忘记设置使用上限，单月就跑出了 5 亿美元的 Claude 账单。据外媒报道，Priceline 一名员工表示，一次常规的 Cursor 合同续约，价格竟上涨了 4 到 5 倍。 “六个月前，我和客户的对话还集中在‘它能做什么？够不够好？’，现在的对话变成了：‘我们花太多钱了。你们能提供哪些可视化？有哪些 token 控制手段？’”OpenAI 企业业务负责人 Alexander Embiricos 表示。FinOps Foundation 执行董事 J.R. Storment 则更直白地描述了这一转变：“从 4 月、5 月开始，我听到公司在说：‘天啊，我们已经超出 2026 年全年 token 预算的 3 倍了，而现在才 4 月。’整个讨论从‘尽量多用、尽快推进’（tokenmaxxing + go fast），转向‘我们需要护栏，怎么控制成本？’” 工程管理平台 Jellyfish 的研究负责人 Nicholas Arcolano 表示，过去 9 个月中，每位开发者的 token 消耗量大约增长了 18.6 倍。使用 token 最多的工程师，生产力大约是轻度用户的两倍，但为此消耗的 token 却高出 10 倍。“极高的支出是否值得，最终取决于代码产出的商业价值，而大多数公司目前仍无法衡量这一点。”他说道。 那些此前沉浸于“无限量订阅”的公司，如今正拼命搞清楚钱到底花去了哪里，以及这些投入是否真的带来了回报。Priceline IT 财务高级总监 Chris Reed 将这种现象类比为电信计费时代：“这就像‘可卡因成瘾’。他们先让你免费试用让你上瘾，然后你就离不开了。”该公司已经开始对部分团队设置 token 使用上限。Reed 表示，他已经看到供应商报告的使用量与公司内部数据之间存在差异。 高盛预测，到 2030 年，全球 token 使用量将增长 24 倍。 AI