一个月内七起“AI越狱”事件,性质已经悄悄变了
美研究机构:DeepSeek最新模型成本远低于其他模型
Cloudflare 发布 Kitesurf AI 智能体专用云端浏览器 算力开销优于 Chromium
Rippling 数月在 AI 上烧钱数百万后,推出员工 AI 投资回报率工具
张一鸣罕见定调:字节跳动拒绝"蒸馏捷径",宁舍短期也要走自研路
美国科研转向AI优先是一场豪赌
Meta 发布 Muse Code 编码工具 对标 Claude Code 与 OpenAI Codex
Adobe 大规模能力接入 ChatGPT 支持图片视频批量编辑与 PDF 处理
研究:多数读者偏爱 AI 生成文字 AI 模型学习人类写作风格是关键
OpenAI 推送 GPT‑5.6 系列模型,ChatGPT 免费版取消文本对话次数限制 admin 发布于:2026-08-08 06:30:33 栏目:新闻 Rippling 因内部 AI 代币开销疯狂暴涨,推出 AI 支出控制台,统计各岗位 AI 花费与产出效率,搭配 AI 网关调度高性价比模型,大幅压缩成本。企业若无法衡量效率,或将不再全员开放 AI 权限。
人力资源软件服务商 Rippling 本周发布 AI 支出控制台,一款遏制 AI 代币疯狂消耗的产品,帮助企业追踪并管控 AI 开销。该工具最亮眼的功能之一,可统计员工、团队、岗位各自的 AI 花销,判断他们是否真正提升工作效率,还是单纯产出大量 AI 劣质内容。
该公司在博客中表示,这款工具能够展示 “哪些工程师 AI 开销居高不下,但同事在代码评审中却频繁要求其返工”。
这款工具诞生的背景是:今年年初 Rippling 和众多企业一样疯狂消耗 AI 代币,随后发现员工在 AI 上的开销失控。产品首席官马特・麦金尼斯还记得 3 月份高管会议上,首席财务官亚当・斯维奇茨基报出的数字震惊了所有人。
Rippling 的 AI 代币开销预计将占到研发人力预算的 40%,也就是说,在 AI 代币上花的钱等同于该部门员工薪酬总支出的 40%,达到数百万美元。(大多数科技企业的研发部门包含工程团队。)
月度开销环比涨幅达到 80%,如果该趋势延续,下一年 AI 代币开销几乎将追平高薪研发部门员工薪酬,占比达到 90%。
“我们完全不敢相信。” 麦金尼斯接受 TechCrunch 采访时表示。
他称管理层立刻启动紧急项目,梳理开销明细,评估资金带来的实际收益。这款新产品的宣传广告里,斯维奇茨基坐在凳子上,员工将大把钞票丢进碎纸机。
(该视频因技术错误无法播放。错误代码:102006)
Rippling 开展内部分析后在博客中披露一组数据:大约 10‑15% 的员工消耗了 60% 的 AI 总开销,有一名工程师单月 AI 开销就高达 5 万美元。
Rippling 并不打算禁止员工使用 AI,而是要大幅管控使用规模。公司首先对 Cursor、OpenAI、Anthropic 等所用工具协商设置消费上限。同时发现一个明显问题:员工不管什么任务,都直接调用最新、最贵的前沿大模型。
“事实就是,Anthropic、OpenAI 这类推理服务商完全没有动力帮你控制成本。它们反而希望企业开销不受约束,现实情况也正是如此。它们不会提供完善的使用数据,各家之间也不会协同。” 麦金尼斯说道。
这是 2026 年初企业普遍遇到的问题。时至今年 8 月份,企业已经摸索出部分经验。第一,企业需要多家 AI 厂商不同价位的多款模型,其中也包括国产开源权重前沿模型。
Rippling 创始人兼 CEO 帕克・康拉德上个月表示,公司内部基准测试显示 SpaceX 的 Grok 综合表现最佳,但 “GLM 5.2 价格低 85%,性能却几乎可以对标前沿大模型”。(SpaceX 现已收购 Cursor,该工具支持调用 Grok 以及数十款其他模型。)Z.ai 的 GLM 5.2 如今成为科技企业编码场景十分青睐的国产模型,Databricks 也在大力推广该模型。
第二,企业需要 AI 网关,为不同任务匹配性价比最优的模型。Rippling 也得出同样结论,于是自研 AI 网关,集成进这款新产品。麦金尼斯表示,企业即便已经在用其他网关,依旧可以使用 AI 支出控制台;但如果要启用开销管控功能,则必须使用 Rippling 自家网关。
AI 支出控制台生成可视化仪表盘(代币疯狂消耗时期被戏称为排行榜),综合每日提示词数量、工作产出(代码行数、合并请求)以及开销等维度打分。
Rippling 介绍,上线该工具后,代币开销从占人力预算 40% 下降至 15%,但 AI 使用量并未缩减。麦金尼斯透露,CFO 发出风险警示的那个月,代币峰值用量 6050 亿。7 月内部代币使用量再次达到 6000 亿,但是 “7 月代币成本仅为 4 月的 37%”。
“核心原因就是现在我们会自动路由调用性价比更高的模型。” 他还调侃道,“我们不会让销售团队动用 Fable 模型只改改语法。”
Rippling 表示,仅靠技术方案还远远不够。公司筛选出 AI 使用效果出色的员工,任命为 “AI 负责人”,协助公司其他同事。
麦金尼斯称,工程之外的业务部门落地 AI 还处在摸索阶段,目前工程师是 AI 的主要使用者。公司正在把这套方案推广至客户对接团队,实现邮件、数据核对等任务自动化。仪表盘会以新增客户数量衡量该岗位工作效率。
“我们必须把行政职能、客户业务岗位的代币消耗和工作效率挂钩。如果做不到这点,就无法向全体员工开放 AI 能力。” 麦金尼斯说。
以 Rippling 为参照,疯狂消耗代币的乱象正在迎来反转,企业员工使用 AI 或将不再像使用 Slack、邮箱那样无门槛开放。如果无法衡量产出效率,部分员工就拿不到 AI 使用权限。
麦金尼斯介绍,AI 支出控制台包含在 Rippling 人力资源订阅套餐内,但会产生额外 AI 使用费用;也可以单独采购,对接其他人力资源系统。
原创视频
AI视频
热词

