据 Business Insider 报道，Anthropic 内部使用 AI 的规模，若按零售价格折算，其价值已经超过该公司支付给员工的薪酬总额。报道以“零售价格”为口径，即把公司内部消耗的模型 token 按对外售卖时的定价来计价，而非按自身推理的实际成本计算。
这一说法的关键不在于绝对金额，而在于它揭示的结构性变化：一家 AI 公司自身就是自家模型最重度的用户之一。当内部使用按对外价格计量时，AI 调用从“员工效率工具”变成了一项可与人力成本并列的支出科目。对 AI 原生公司而言，这意味着成本结构正在被重新定义——过去以人力和算力资本支出为主的开支表，如今多出一条随使用量线性增长的推理开销。
从行业视角看，这一对比提供了两个观察点。其一是内部渗透率：如果内部 token 消耗能达到如此量级，说明模型已深度嵌入工程、研究、运营等日常流程，而非停留在试点阶段。其二是定价与成本的差额：按零售价计价的内部用量之所以显得庞大，部分原因在于对外定价与自身推理成本之间存在空间，这也解释了为何模型厂商愿意以低价换取使用量。
需要说明的是，该对比的具体统计周期、折算方式和覆盖范围，仍需以完整报道或官方信息为准；内部使用不产生实际对外收入，因此这一数字更适合作为使用强度的参照，而非财务指标。对于正在评估 AI 投入的企业，这一案例的启示是：当使用规模化后，token 预算应当像人力预算一样被单独规划和审计。