上个月底，Salesforce 透露了其2027财年第二季度的财务数据：公司营收达到113.5亿美元，同比增长10.8%，基本符合市场预期。同时，调整后的每股收益为5.90美元，超出分析师预测的3.27美元，全年营收预期也小幅上调，从460.5亿美元增至462.5亿美元。在财报发布后，Salesforce的股价应声上涨11.8%，显现出整体的良好业绩。然而，问题则隐藏在更深的财务细节之中：公司的GAAP营业利润率从去年的22.8%跌至20.5%，全年利润率的预期仅为20.1%。投资者感到困惑：营收在增加，但利润却在压缩，这笔钱到底花在哪里了？在最近举行的一场投资者会议上，Salesforce副CFO兼财务主管Mike Spencer明确表示，主要开销都源自于对Anthropic的Claude模型的投入。

他提到，六个月前，Salesforce全面开始使用Claude，“这正是我们没有上调全年利润指引的原因——我们需要支付日益增加的Token费用。”换句话说，Salesforce在Claude的使用上，已经显著影响了公司的财务表现。但Spencer强调，这是一项有意进行的“战略投资”。Salesforce在实施这一策略时，旨在广泛推广Claude，以观察研发团队可以实现的进步，以及产品路线图能加速到何种程度。“最坏情况下，只需回收投入。”他指出。令人欣慰的是，结果未如最坏情况下发展，Claude带来的效率提升让Salesforce难以放弃。但新问题随之而来：如何最大化这笔巨额支出的价值？

面临3亿美元的AI账单，Salesforce现在进入了“精打细算”模式。今年5月，Salesforce CEO Marc Benioff曾在播客中透露，预计2026年在Anthropic的Token支出将达到大约3亿美元，这几乎全部用于编程场景。若按照Anthropic的年化营收从2025年末约90亿美元增长到2026年3月的300亿美元来看，Salesforce极可能成为該公司的最大企业客户之一。Benioff当时称，AI编程代理提升了“前所未有”的效率，甚至使Salesforce的客服团队从9000人减少至5000人。

如今，这一逻辑同样在研发部门发挥作用，实现更快的产品迭代和更低的开发成本，但面对3亿美元的支出，无论如何都必须把这笔账算清。因此，Salesforce的策略已经发生变化。“我们正进入‘精炼模式’（refinement mode）。”Spencer表示，关键在于为特定任务选择合适的模型，而并非对所有任务都使用最新、最强大的模型。他指出，软件开发或复杂技术堆栈的构建确实需要顶尖模型，但对“绝大多数”任务来说，次梯队或第三梯队的模型完全可以满足需求。

这种优化不仅限于模型选择，还包括跨供应商的调度。Spencer透露，Salesforce内部同时使用OpenAI、Cursor和Claude的模型，最近还在尝试X的Grok模型。“不同模型有着不同的成本结构，我们正在探索最佳组合。”这种“为任务选择模型”的思路，与几个月前Marc Benioff在播客上提到的“中间路由层”相呼应——把复杂的推理任务交给Claude等前沿模型，而简单任务则交给更小、更经济的模型。

回顾Salesforce在过去半年中的经历，这实际上具有很强的代表性：最初阶段，企业关注的是AI能否提高效率，因此采用了最强模型，并开始全面拥抱AI；第二阶段，AI真正融入日常工作后，企业开始关注效率提升能否弥补成本，在这一阶段，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，第三阶段则是Salesforce正进入的“精细化时代”，强调在正确的任务上使用适度强大且经济的模型。值得注意的是，Salesforce并不是唯一在审视这笔支出的公司。