AI投资回报存疑之际,Anthropic推出Claude企业版成本工具

- 2026年10月28日,Anthropic为Claude Enterprise全面推出了智能报告、应用内调查和共享组预算功能,为管理员提供了追踪Claude使用情况、列出价格成本以及员工反馈价值的工具。
- 这些功能对于难以控制AI账单并证明投资回报的企业至关重要,但它们衡量的是支出和活动量,而非经过验证的生产力或利润。
- 毕马威(KPMG)发现仅有12%的企业会持续将AI价值与成本进行对比,因此在跟踪支出与证明投资回报率之间仍存在差距。
2026年10月28日,Anthropic推出了Claude Enterprise的三项新功能。通过这些功能,组织可以了解员工如何使用Claude、使用所产生的成本以及其实际效用。此次发布正值企业面临日益增长的压力,需证明其AI投资效率之际。
这三项工具的实际作用
这三项新功能分别是:智能报告(Smart reports)、应用内调查(In-app surveys)和共享组预算(Pooled group budgets)。
智能报告(自9月10日起处于测试阶段)可帮助管理员了解员工如何使用Claude。管理员可选择团队、一个或多个Claude应用,以及最长28天的报告周期。随后,智能报告将分析所选团队和应用中Claude对话记录的样本,并对员工使用Claude完成的任务进行分类。
智能报告展示员工的工作产出,并根据Anthropic的标准定价(折扣前)计算使用成本。此外,它还能识别诸如工具调用失败等问题,并建议可转化为可复用技能的重复性工作流。
智能报告默认关闭。其设计目的是指导投资决策,而非用于评估员工表现。每个组织每月可免费生成10份报告。
应用内调查则询问员工 Claude 帮助他们实现了哪些目标、对其工作时间产生了何种影响,以及若没有它工作会受到哪些阻碍。管理员可以编辑问题并导出答案。
共享组预算允许团队共享每月支出限额,同时为每位员工保留独立的限额。当员工发送提示词或使用 Claude 时,费用将同时从这两个限额中扣除。任一限额用尽时,使用量将被暂停。当支出达到团队共享预算的 50%、75%、95% 和 100% 时,管理员会收到警报。
测量差距所在之处
更关键的问题是,企业是否获得了与其投入相匹配的价值。智能报告可以展示员工借助Claude产出的成果及其成本,但无法证明这些工作带来了收入增加或支出减少。美联储的研究也表明,感知到的生产力提升可能领先于实际可衡量的改善。
KPMG的第三季度全球AI脉搏调查了来自20个国家的2,131位高层管理人员,结果清晰地揭示了这一差距。尽管89%的高管表示其公司从人工智能中受益,但其中仅有12%的人将收益与成本进行了持续对比。而在那些已经从中获得一定收益的公司中,这一比例跃升至48%。
另一项研究也指出了类似的鸿沟。麦肯锡发现,80%的企业报告称个人生产力有所提升。然而,只有37%的企业将任何企业层面的EBIT影响归因于人工智能。与此同时,BCG发现,尽管在人工智能技术上的支出占到了收入的3.3%,但近一半受访企业正在从人工智能中创造价值。

为何此时出现
高管们此前已经在努力控制人工智能的费用。KPMG的第二季度调查发现,随着人工智能部署的扩大,29%的企业难以理解或管理运营成本。Cryptopolitan在7月报道了这一发现。
Axios上出现了一则更令人担忧的报道。一位顾问声称,某家未具名的企业在未能设置使用限额的情况下,单月内产生了高达5亿美元的Claude账单。然而,该客户的身份及其计费记录均未公开。因此,这一说法仍未经证实。
更严格的问责制可能带来的改变
Anthropic有充分的理由帮助企业管理其AI支出。根据Ramp的AI指数追踪的企业数据,Anthropic在令牌支出中的份额从9月25日的51.3%上升至10月23日的60.5%。
与此同时,全球AI支出持续增长。Gartner预测,到2026年将达到2.7万亿美元,较前一年增长49.5%。基础设施占据最大份额。更好的报告功能可以帮助企业了解AI预算的去向以及哪些工作能带来价值。但了解AI成本并不等同于证明其投资回报。
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常见问题
Anthropic 何时发布智能报告、调查和共享预算?
Anthropic 于 2026 年 10 月 28 日将这三项功能全面开放给 Claude Enterprise 用户。Claude 的版本说明指出,智能报告自 2026 年 9 月 10 日起处于测试阶段。
Claude 智能报告究竟衡量什么?
它们抽样团队使用 Claude 的对话记录,将活动归类为工作流,并附上按目录价计算的交付成果、摩擦点和预估支出。Anthropic 表示,这些工具用于采用和投资规划,而非评估个人绩效。
这些工具能否证明人工智能带来了投资回报?
不能。它们仅捕获使用情况、输出内容、目录价格成本以及自我报告的时间节省数据,这与经过验证的生产力提升或利润影响并不等同。KPMG 发现,89% 的组织报告称实现了可衡量的 AI 价值,但仅有 12% 能够持续将该价值与成本进行比较。
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Ibiam Wayas
Ibiam Wayas自2019年起一直负责加密货币新闻报道。他在尼日利亚国家开放大学攻读计算机科学专业。他的作品曾刊登于多个加密货币新闻平台,包括Coinfomania、Crypto News Australia和AltcoinBuzz。凭借其在计算机科学领域的背景,他目前专注于加密货币、机器人技术和长寿领域的新闻。
















