Ing. Calogero Bono
据Bloomberg报道，TechCrunch、MacRumors和9to5Mac随后转载，苹果正在降低员工每天可用于人工智能的花费额度。十月，部分工程师的每日上限已从300美元降至200美元，还有更多削减即将到来。这一消息之所以重要，是因为它表明，即便是大公司也开始正视人工智能在工作中的真实成本。
在进入正题前，先了解几个术语。 Token是AI模型衡量读取和生成文本的单位，也是计费的依据。Tokenmaxxing指尽可能多地消耗token的做法，常被当作生产力的衡量标准。支出上限是每位员工每天可以消耗的额度。设备端AI指在本地设备上运行的模型，每次请求无需支付外部服务费用。
苹果对AI支出上限做了什么决定？
据TechCrunch引用Bloomberg的报道，苹果已于十月将工程团队的每日上限从300美元降至200美元。更多削减正在筹备，部分额度可能会降至每天100美元。
据MacRumors报道，工程之外的许多团队已经是100美元的上限。苹果曾考虑对部分团队设定仅25美元的上限。
团队日常使用AI会有哪些变化？
部分团队被鼓励改用成本更低的模型，或在本地设备上运行的模型。需要更多预算的人可以向管理层申请豁免。
工程师的额度最高，因为用AI写代码会消耗大量token。据9to5Mac报道，苹果员工可以使用Anthropic的Claude、OpenAI的ChatGPT和Google的Gemini。目前尚不清楚新上限会影响哪些工具。
苹果为何偏偏此时削减？
背景是CEO John Ternus推动的成本削减，他自9月1日起担任该职务。报道称，他希望减少层级和低效环节，以更少的人力做更多的事。苹果还为部分部门聘请了外部生产力顾问。关于这次高层更替，我们在John Ternus担任CEO后的首个季度财报一文中已有报道。
与此同时支出却在增长。据9to5Mac，在2026财年，研发支出同比增长32%，达到458亿美元，其中包括基础设施和AI方面的投入。全年的财务数字可以参考我们关于4788亿美元营收的文章。
tokenmaxxing的时代结束了吗？
据TechCrunch报道，年初时许多公司在推动员工尽可能多地使用AI，理由是效率提升，但定义并不清晰。这一阶段很短，因为账单随之而来，限额管理显得更为合理。
9to5Mac提到，Meta曾推出内部排行榜（虽非官方），以token使用量为依据。据传Accenture已将中央Claude配额降至每位员工每月29美元，其余费用由各个项目自行承担。
需要注意的局限
这一切都基于Bloomberg引用的匿名消息来源，而且至少就我们掌握的来源而言，苹果尚未作出回应。我们不知道能省下多少钱，因为有些员工甚至没有用满300美元的上限。涉及哪些工具，以及100美元和25美元的削减是否会成为定局，也都还不确定。据描述，公司内部的反应也不一致。
对数字工作者意味着什么
对企业来说，这个教训很实际。没有上限也没有成果衡量的AI支出会迅速增长，而token的消耗量并不等于生产力。更合理的做法是为团队设定阈值，对合理的例外情况保留审批通道，并根据任务而不是模型名气来选择模型。如果你想了解如何控制基础设施成本，可以参考我们关于生产环境中的Kubernetes HPA的深度文章。对于简单任务，本地模型也正成为切实可行的选择。
我们的看法
这项削减可以理解，但数据讲述的故事比标题平淡得多。如果只有少数人用满了整个额度，那么这项措施更多是一种纪律信号，而非真正的省钱。真正的风险在别处。对所有人一视同仁的上限，会惩罚那些从AI中获得实际价值的人，却奖励使用很少的人。管理层批准的例外有所帮助，但也增加了繁琐的流程。真正的问题仍然是衡量收益，而不是统计token。
常见问题
苹果的工程师每天能在AI上花多少钱？
这取决于团队。部分工程师的上限已从300美元降至200美元，可能会降到100美元。工程之外，许多团队已经是100美元，还有人提议25美元。
最先报道这则消息的是谁？
原始来源是Bloomberg，它引用了要求匿名的知情人士。TechCrunch、MacRumors和9to5Mac于2026年11月4日转载了该消息。
苹果确认了这些削减吗？
就我们掌握的来源而言没有。TechCrunch写道曾就此联系苹果征求评论，但未报道任何回复。
苹果员工使用哪些AI工具？
他们可以使用Claude、ChatGPT、Gemini等模型。部分团队被鼓励改用更便宜的模型或在设备上运行的模型。
可以超过上限吗？
可以，但需要申请。需要更多额度的人可以向高级管理层申请豁免。
关注企业AI成本的走向
苹果的案例是一个线索，而不是已经得到证实的趋势。未来几个月，真正的节省效果以及对工作的影响才是关键。
- 留意苹果是否确认削减，以及是否会出现超过100美元的新上限。
- 关注其他大公司是否效仿Accenture，从集中配额转向按项目分配预算。
- 核实今后几期财报中与AI相关的研发支出占比如何变化。
