高盛、思科、摩根大通开始为员工 AI 使用设限

思科首席产品官 Jeetu Patel 计划为 3.2 万名员工团队中的各级管理者设定 Token 使用预算；此前公司曾允许开发团队连续数月无限量使用 AI 编程工具。Rippling 从 8 月起对 AI 工具设月度上限，并通过优化模型调用路由，把 Token 支出占研发人力预算的比例从预测的 40% 降到 10% 至 15%，使用量却基本维持峰值。管理收紧的另一个原因是安全：毕马威 2025 年对 1000 多名美国员工的调查显示，44% 的人曾在工作中未经授权使用 AI，46% 曾把公司敏感信息上传至公开 AI 平台。

这与几个月前的风向形成反差：英伟达 CEO 黄仁勋曾表示每年为工程师 Token 投入最高 20 亿美元，Visa 也曾为 Token 用量最高的员工提供奖励。Menlo Ventures 研究显示，截至今年 9 月企业 AI 部署支出已达 1,770 亿美元，而 Gartner 对约 2000 名高管的调查发现只有 13% 的企业从 AI 中获得显著价值。企业管理的重心正在从扩大使用规模转向追求每个 Token 的实际回报。

不能再随便用：高盛、思科等企业开始对员工 AI 使用设限

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。 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。”

This report is categorized under AITOP's "Industry" desk, focusing on US frontier AI labs and Silicon Valley technology leaders. Within our cross-regional analytical framework, it directly maps to AI developer toolchains, coding agents, and engineering workflows. Key entities and technical topics under continuous tracking include Claude, Claude Code, 高盛, 思科.

Source attribution: curated from IT之家. Cross-source corroboration: 11 independent sources have covered this development (including Claude Code: GitHub Releases, Gary Marcus, lmarena.ai), confirming industry-wide signal strength.