Rippling 数月在 AI 上烧钱数百万后，推出员工 AI 投资回报率工具

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。

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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。