整理 | 郑丽媛
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
上个月底，Salesforce 公布了其 2027 财年第二季度财报：单看营收，113.5 亿美元，同比增长 10.8%，基本符合华尔街预期；调整后每股收益 5.90 美元，比分析师预期的 3.27 美元高出 80%；全年营收指引还从 460.5 亿美元小幅上调到了 462.5 亿美元。
财报发布后，Salesforce 股价还应声上涨 11.8%——怎么看，都是份漂亮的成绩单。
但问题藏在细节里：Salesforce 的 GAAP 营业利润率从去年同期的 22.8% 掉到了 20.5%，全年的利润率指引更是只有 20.1%。
这下投资者懵了：营收在涨，利润反而被压缩了？那钱花哪了？
问题的答案，在最近的一场投资者会议上被揭开了。Salesforce 副 CFO 兼财务负责人 Mike Spencer 直言不讳——钱都烧在了Anthropic的Claude模型上。
六个月前把Claude“放了出来”
“大约六个月前，我们在研发周期中全面放开了 Claude 的使用。”Mike Spencer 在会议上说。“这就是为什么我们没有上调全年利润率指引的部分原因——我们需要覆盖不断增加的 Token 支出。”
翻译一下就是：Salesforce内部对Claude的用量，已经大到影响了公司的利润表。
但 Mike Spencer 强调，这是有意为之的“战略投资”。Salesforce 的策略很简单：先把 Claude 全面铺开，看看研发团队能用它做出什么突破，看看产品路线图能加速到什么程度。“最坏的情况下，大不了就把投入收回来。”他说。
事实证明，这个“最坏情况”并没有发生——Claude带来的效率提升让Salesforce舍不得收手。
但问题变成了另一个：怎么让这笔巨额支出花得更值？
面对3亿美元的AI账单，进入“精打细算”模式
早在今年 5 月，Salesforce CEO Marc Benioff 就在 All-In 播客上透露过一个惊人数字：公司预计2026年在Anthropic的Token上花费约3亿美元，几乎全部用于编程场景 。
3 亿美元是什么概念？按 Anthropic 的年化营收从 2025 年底约 90 亿美元增长到 2026 年 3 月约 300 亿美元的速度来看，Salesforce 很可能是 Anthropic 最大的企业客户之一。
Marc Benioff 当时就提到，AI 编程代理已经带来了“前所未有”的效率提升。他甚至透露，AI 驱动的生产力提升让 Salesforce 把客服团队从 9000 人缩减到了 5000 人。如今同样的逻辑正在研发端发挥作用——更快的产品迭代、更低的开发成本、以前不可能实现的产出速度。
但3亿美元的账单摆在面前，任谁都得掂量掂量。
于是，Salesforce 现在的策略变了。“我们正在进入‘精炼模式’（refinement mode）。”Mike Spencer 说。“核心就是为具体任务选择合适的模型——不是每个任务都得用上最新、最强大的模型。”
他的逻辑很简单：软件开发或复杂技术栈的搭建，可能确实需要最前沿的模型；但对“绝大多数”任务来说，第二梯队或第三梯队的模型也完全够用。
这种优化不仅限于模型的选择，还涉及跨供应商的调度。Mike Spencer 透露，Salesforce 内部同时使用OpenAI、Cursor和Claude的模型，最近还在试验X的Grok。“不同模型有不同的成本结构，我们正在摸索最优的组合方案。”
这套“为任务选模型”的思路，和 Marc Benioff 几个月前在播客上呼吁的“中间路由层”不谋而合——把复杂的推理任务交给Claude这类前沿模型，简单任务则交给更小、更便宜的模型。
AI Coding 可能正在进入“算账时代”
回头看 Salesforce 过去半年的经历，其实很有代表性：
第一阶段，企业最关心的是：AI 到底能不能提升效率？于是最强模型先用起来，Agent 先跑起来，研发团队先全面拥抱 AI。
第二阶段，当 AI 真正进入日常工作之后，问题开始变成：效率提升到底能不能覆盖成本？于是企业开始统计 Token、比较模型、优化路由，甚至重新考虑开源模型。
最终，第三阶段可能就是Salesforce现在正在进入的“精细化时代”：AI 不是越强越好，而是要在正确的任务上使用足够强、同时又足够便宜的模型。
最重要的是，Salesforce不是唯一在算这笔账的公司。
今年 6 月，数据库公司 Cockroach Labs 的 CEO Spencer Kimball 就对媒体表示，他们内部正在用更多开源AI模型来优化支出，还在探索通过持久化记忆架构来减少 Token 浪费——让AIAgent记住上下文，不用每次都在提示中重新发送，这样既提速又省钱。
Gartner 也预测，到2028年，AI编程工具的成本将超过普通开发者的薪资。其数据显示，23% 的技术领导者已经在为每个开发者每月支付 200-500 美元的 AI 编程 Token费用。甚至，在极端情况下，单个开发者的月Token账单可能高达2万美元。
Gartner 高级首席分析师 Nitish Tyagi 直言，AI 编程账单正从每月 20-100 美元暴涨到 2000-5000 美元。但 “Token 消耗的增长和生产力提升之间没有直接关系”——简单来说，用得越多不代表产出越多。
对于这个现象，他的建议和 Salesforce 正在做的事基本一致：采用模型路由策略，把简单高频任务交给小模型，只有复杂高价值工作才动用前沿模型。
那么，你对于“如何让每一个 Token 都花在刀刃上”这件事，又有什么心得和建议呢？
参考链接：https://www.theregister.com/ai-and-ml/2026/09/03/salesforce-blames-its-claude-addiction-for-denting-profit-margin-guidance/5294219
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