今年六月，行业的焦点从“追求Token最大化”转向了“削减Token用量”。《纽约时报》报道称，Meta、Uber、沃尔玛和亚马逊都在限制员工使用AI，Uber在四个月内就耗尽了其2026全年的AI预算，Satya Nadella也开始将这一议题定义为人力资本与Token资本的对抗。
这些全都是事实，但没有一个能回答CFO的问题，限制Token用量只是控制输入的杠杆，而非衡量产出的标准，而人力与Token对立的框架只指出了两种劳动力来源，但现实中却有四种。
企业现在拥有4种劳动力来源
第一种是纯人类，第二种是AI辅助的人类，第三种是与AI协同工作的人类，第四种则是管理AI的人类，后三种来源本质上都是不同强度的受监督机器劳动力——它们无一例外都没有独立的账目细项、管理者或时薪标准。在我们发布的《2026年AI劳动力报告》中，78%的领导者将AI兼视为软件和劳动力，组织结构图还没跟上，损益表也是如此。
大多数企业都卡在“AI级别1(A-Level 1)”，对上述任何一种劳动力都没有进行账务核算，同时又在悄无声息地向“AI级别2(A-Level 2)”过度，岗位职责描述没有跟上，预算没有跟上，你无法为一个尚未被定义的岗位提升技能。
AI是现代企业购买过的唯一一种没有任何“记录系统”来衡量其产出的工作类别。
你实际运营的是受监督的机器劳动力
模型完成初稿，人类使其达到可用状态，我们调查的领导者中，100%的人表示AI的工作在发布前需要经过人工审核，34%的人表示需要进行大幅修改，这本质上是一支没有管理者、没有时薪标准、在利润表上也没有独立细项的劳动力队伍。
会计核算在3个层面同时失效
在通用会计准则(GAAP)下：如果有助于产品生产则计入营业成本(COGS)，如果为你执行工作则计入营业费用(OpEx)，同一个工作流可能同时触及这多个类别。例如，一次一级技术支持的解决过程包含了人类的薪水(OpEx)、AI消耗的Token(如果技术支持属于交付的服务，则计入COGS)以及督导人员的复核时间(OpEx)，三个账目类别，同一份工作，却没有任何对账机制，来自Anthropic或OpenAI的Token账单寄到后，被直接归类为“OpEx-软件”，因为这张账单看起来就是这个样子，审计合伙人最晚到明年就会开始质询这个问题。
把AI称为工具时，你会像记账软件一样记账，把AI称为劳动力时，你就必须追问这是哪种劳动力、它正在创造什么。
每员工平均指标是错误的衡量单位
按每位员工计算AI支出，是将整支劳动力队伍压缩成了一个人均平均值，它掩盖了唯一重要的数字：AI在每个工作流内部究竟创造了什么。
Lanai测量了同一个财务部门内部的两个团队，面对相同的每月准备工作和差异分析，AI花费了相同的时间产出了质量相当的结果，唯一的变量是各个团队默认调用的模型——这是一个没有任何人特意做出决定、在被测量之前也没有任何人察觉到的选择。
在有人发现之前，这种差距已经存在了好几个月。
“信仰式预算”——在组织层面等同于把钱塞进筹款盘里然后祈祷上帝带来ROI——正是导致这一差距隐形的原因。
AI劳动力孤儿化
这不仅是一个测量问题，更是一个类别错误，我们称之为“AI劳动力孤儿化(AI Labor Orphaning)”，AI完成了工作，产出成果却归功于批准它的员工，Token账目落入“OpEx-软件”，而监督耗费的时间则被吸纳进没有任何人去审计的月薪工时中，87%的领导者承认，AI的产出有时或总是完全归功于人类员工，这是AI时代的反向“末次点击归因(last-click attribution)”问题。
什么填补了这一真空?是信念，43%的人假设只要有AI参与，它就做出了贡献，只有12%的人拥有明确的衡量方法，79%的人担心AI预算会被削减，因为他们无法将支出与结果联系起来。预算削减并不是因为AI不起作用，而是因为没有人能证明它起作用了。
限制Token看起来像是一种负责任的管理手段，但这就像关掉一台有杂音的收音机，而不是去调准电台频道。在2026年削减AI预算的公司会在2027年发现，他们把那些高效协同的工作流与无效的工作流一并砍掉了。
真正应该怎么做
那12%能够回答CFO问题的组织，像对待其他所有劳动力类别一样对待AI——计算出“每AI工时成本”，并由一套对绩效标准负责的AI助手、Copilot和Agent来进行核算。
分别审计四种劳动力来源： 每个AI级别都有不同的Token经济学、SaaS影响以及人类角色重塑要求。
在下次续约前找出隐性的SaaS重定价： 调出你前20大合同，询问此前包含的AI功能现在是否需要额外计费。
在规模化之前，重新设计“AI级别2”的人类角色： 你无法为一个尚未被定义的岗位提升技能。
在构建下一个智能体之前建立记录系统： 从一个部门开始，试行两周，你一定会发现意料之外的情况。
停止称其为工具，开始称其为劳动力： 语言决定了会计科目表。
当你的AI综合工薪达到每小时22美元时，对话焦点就会从“我们在AI上花了34万美元”转变为“我们以每小时22美元的价格引入了一支高技能劳动力队伍”，后面这句话是站得住脚的，而供应商的账单却不行。
能在2027年讲出站得住脚的AI故事的CIO，正是那些在2026年重新定义了工作的人，这并非因为技术发生了变革，而是因为他们终于建立了能清晰洞察这一切的会计体系。
