Rippling 是一家提供 HR 软件服务的公司。今年年初，公司内部大力推行 tokenmaxxxing（指大量使用 AI 工具最大化 token 消耗的工作方式），结果很快发现员工在 AI 上的支出已经失控。
今年 3 月，CFO Adam Swiecicki 在高管会议上报出一个让团队震惊的数字：按当时的趋势，Rippling 全年在 AI tokens 上的花费将高达 R&D 人力成本的 40%——也就是说，花在 AI 上的钱相当于整个研发部门员工薪酬总和的四成。支出还在以每月 80% 的速度增长，照此下去，下一年 AI 开支将逼近 R&D 人力成本的 90%。
"我们简直不敢相信，"CPO Matt MacInnis 事后对 TechCrunch 表示。
管理层的即时反应是：必须搞清楚钱花在了哪里、花得值不值。
核心发现：少数人烧掉了大部分预算
经过内部数据分析，Rippling 发现了几个令人意外的事实：
- 约 10%–15% 的员工贡献了公司 60% 的 AI 支出；
- 某一位工程师每月在 AI 上的花费高达 5 万美元；
- 大多数员工默认使用最新、最贵的旗舰模型处理所有任务，包括完全不需要高端模型的简单工作。
Rippling 还注意到一个关键问题：Anthropic、OpenAI 等推理提供商没有任何动力帮企业控制成本，相反，让 AI 支出失控才符合他们的商业利益——几乎不提供用量洞察，各工具之间也不互通。
应对策略：谈判限价 + 自建 AI 网关
Rippling 决定在不削减 AI 使用的前提下遏制支出。具体的做法包括：
- 与各工具谈判设定消费上限：包括 Cursor、OpenAI、Anthropic 在内，逐一签订最大消费额度；
- 建立自研 AI 网关：自动将 prompts 路由到最适合当前任务、且性价比最优的模型。
MacInnis 提到，构建 AI 网关还有一个行业背景：2026 年初，许多企业已经意识到需要同时接入多个 AI 厂商的模型，并按任务类型动态选择——比如 SpaceX 自研的 Grok 在综合评测中领先，但中国智谱的 GLM 5.2 性能几乎持平，价格却低了 85%，在编程场景中尤其受欢迎。Rippling CEO Parker Conrad 也在内部基准测试中确认了这一点。
接入 AI 网关后，Rippling 将 AI 支出占 R&D 人力成本的比例从 40% 大幅压降至约 15%——而实际 AI 使用量并未减少。MacInnis 分享了一个具体数据：4 月峰值月消耗 6050 亿 tokens，到 7 月用量几乎持平（6000 亿 tokens），但成本仅为 4 月的 37%。
"因为现在我们把请求路由到了更有效的模型，"MacInnis 打趣道，"总不能还让销售团队用 AI 改语法错误吧。"
非技术手段：设立"AI 船长"
除了工具层面，Rippling 还推行了人员层面的举措——从内部找出 AI 使用效率高的员工，授予"AI 船长"（AI captains）身份，由他们指导团队其他成员。
不过目前 AI 的主力用户仍然是软件工程师。Rippling 正在将 AI 应用扩展到客户 onboarding 团队，用 AI 自动化邮件数据核对与数据对账任务，日后也会在仪表板上追踪这些团队的效率提升。
"我们必须把 G&A 和面向客户的 function 中的 token 消耗与生产力挂钩。如果做不到这一点，普通员工就别想用 AI 了，"MacInnis 说。
这也暗示了一种趋势：如果企业无法衡量 AI 投入的回报，AI 访问权限可能不再是全员标配——它可能变得像企业软件中的"高级功能"一样，需要申请和审批。
产品信息
AI Spend Console 已面向 Rippling 的 HR 订阅用户开放（使用过程中会产生额外的 AI 用量费用），也可作为独立产品接入其他 HR 系统。
短讯：马来西亚关闭 Balaji Srinivasan 网络学校 / YouTuber Hank Green 称 AI 使用"不健康"
马来西亚关停 Balaji Srinivasan"网络学校"
据多家媒体报道，马来西亚相关部门已下令关闭由 Balaji Srinivasan 创办的 Network School 项目。该项目曾在科技圈引发关注，提供以数字资产和去中心化为核心理念的线上教育与社群活动。马来西亚监督&管理机构的此次行动，被视为对跨境数字教育与加密社群活动加强合规审核&查验的信号。
YouTuber Hank Green 反思 AI 使用"不健康"
知名 YouTuber Hank Green（同时也是作家、播客主理人）在公开场合表示，自己当前的 AI 使用状态"不健康"。他并未透露具体用量数据，但坦言对 AI 工具的依赖程度已超出预期，引发创作者社区对"AI 辅助创作边界"议题的又一次讨论。
影响与建议
两则消息看似独立，却共同指向同一趋势：无论是加密教育项目还是内容创作工具，监督&管理层面与个人层面的"边界感"正在同步收紧。建议读者关注：
- 跨境数字教育合规风险：类似 Network School 的项目，在不同司法管辖区的监督&管理待遇差异正在扩大
- 创作者 AI 使用边界：Hank Green 的反思对个人开发者与内容创作者而言，是一个值得自我审视的参考坐标
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