沃尔玛如何利用人工智能降低成本并提高利润率

据报道，沃尔玛已经开始 限制员工使用名为 Code Puppy 的内部人工智能助手 由于支撑该工具的大型语言模型 (LLM) 所面临的需求远超预期，沃尔玛最初鼓励员工不受任何限制或使用上限地使用 Code Puppy，但现在已改为给每位员工分配一个 固定数量的AITokens这实际上限制了每个人使用该工具的次数。

Code Puppy 在公司内部被推广为一款能够协助完成以下任务的生产力工具： 电子表格分析， 制作演示文稿以及其他可自动化的工作场所活动。

📋 关键背景： 沃尔玛雇佣了大约 210万人 在全球范围内，即使是每位员工少量的 AI 查询，累积起来也会产生可观的运营成本——尤其是在 LLM 提供商从固定费用订阅转向按次付费模式之后。 按使用量付费模式。

内部政策的变化主要体现在以下方面： 成本控制措施随着人工智能推理提供商逐渐从固定价格、近乎无限量的订阅计划转向基于消费的定价模式，像沃尔玛这样的企业正在实时感受到财务压力。

沃尔玛目前对员工的指导重点是使用人工智能。 它真正创造价值的地方该公司已发布指导方针，说明员工应如何为特定任务选择合适的AI工具。员工还可以继续使用公司资助的其他AI平台。

💰 “Tokens最大化”的真正成本

沃尔玛此前曾 扩大人工智能工具的应用 在公司内部以及 提供培训 沃尔玛致力于帮助员工有效利用人工智能，并积极鼓励员工进行试验，找出成功的应用案例。如今，每一次人工智能交互都意味着直接的经济成本，沃尔玛也加入了越来越多大型企业的行列，这些企业都在努力平衡生产力提升与实现这些提升所需的成本。

部分问题可能在于如何衡量人工智能驱动工作流程中的生产力。跟踪 数量和复杂性 将人工智能工具交互作为生产力的替代指标，导致许多员工操纵其关键绩效指标（KPI）——这种现象被称为…… “Tokens最大化”。

💬 最近 2025年4月，一位合伙人 红杉资本 讲述 《华尔街日报》： 我们都应该最大化Tokens数量 ——这种做法催生了公司内部的人工智能排行榜，以表彰那些最大量使用人工智能软件的公司。

这种表演性行为如今会带来可衡量的经济后果。成本与……成正比。 人工智能任务的数量和复杂性 以及所使用的具体型号。更大 思维模型 — 执行递归推理步骤的查询 — 每次查询消耗的令牌数量明显更多，导致最终用户账单更高。

沃尔玛的指导方针鼓励员工 仔细选择型号 这是直接尝试限制在昂贵的前沿人工智能模型上花费资金，用于相对低复杂度的任务，例如电子表格格式化和幻灯片制作。

🤖 多智能体人工智能与隐性成本风险

多智能体人工智能工作流程 引入了另一层不可预测的成本。当员工启动跨多个人工智能代理的迭代循环以达到预期结果时，次优结果的成本——以及反复改进和重新提交提示的成本——可以直接用真金白银量化。

⚠️ 行业整体转变： 两个都 Anthropic 和 OpenAI 他们已经将更高级别的企业套餐迁移到按Tokens计费模式。 微软 开始对其收费 GitHub Copilot 截至目前，开发工具 6月1日 ——这与人工智能行业正在迅速形成的新的财务规范相符。

大型企业已经开始显现出这些后果。 优步 最近披露，它已耗尽了其 2026 年人工智能预算在头四个月内全部落实完毕 年度最佳案例——生动地展现了快速演变的定价模式如何影响企业终端用户。

🎯沃尔玛Tokens上限的真正含义

通过实施 每个员工的Tokens限额沃尔玛正在追求三个相互关联的目标：

• ✅ 控制持续运营成本 与大规模人工智能推理相关的
• 🧠 鼓励更审慎、更周全地使用 在其员工队伍中使用人工智能工具
• 📊 建立更清晰的投资回报率指标 评估其人工智能投资的真正回报

随着人工智能行业的成熟和基于消费的定价成为标准，沃尔玛的做法可以作为大型企业如何重新调整人工智能访问政策的基准——在创新和财务责任之间取得平衡。

📸 图片来源：Pixabay， 执照。

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