摩根大通已对部分使用 Claude Code 的员工实施每月 2000 美元的支出上限，《商业内幕》看到的内部消息显示。这一上限，以及针对部分 Claude 用户的新安全举措，标志着这家美国最大银行在成本飙升和风险加剧之际如何调整其 AI 使用方式的又一次演变，并正在重塑对软件工程师的期望。上个月，一个面向部分可使用 Anthropic 旗下 Claude 的工程师的群组中，两条 Teams 消息询问了一个新错误“ExceededBudget”和“Budget=2000.0”。员工的回复称，部分使用 Claude 的工程师每月有 2000 美元的支出上限；两条回复称费用每月重置。其他回复称，用户可以申请提高支出上限。正如《商业内幕》此前报道，摩根大通每年技术预算接近 200 亿美元，数月来一直在仔细追踪其工程师的 AI 使用情况，但这是首次出现有关 AI 支出或 token 上限的迹象。token 成本已成为整个华尔街日益紧迫的问题。据 Semafor 报道，今年 6 月，摩根大通支付业务首席数据与分析官 Zachery Anderson 在一次科技活动上表示，一些员工“在 token 上的花费超过了他们的工资”，但该行并未在全行范围内努力缩减使用量。在 7 月该行第二季度财报电话会议上，首席财务官 Jeremy Barnum 表示，虽然当时 token 支出“微不足道”，但该行“预计这一数字在下半年将有所显著加速”。摩根大通拒绝就 token 上限的具体细节或其成本策略置评。

一位发言人表示：“我们正在以纪律对待人工智能，将成本与可衡量的业务价值挂钩，并考虑一系列指标，包括采用率、成果、生产力提高、质量、速度、容量创造、风险降低和业务影响。“对某些人的2，000美元限额与银行的一些工程师使用Claude的方式发生了更广泛的变化，并且在Teams的一个关于新编码架构的小组中提到了这一点DevSpace。“直到最近，一些开发人员还直接在他们的台式机上试用了Claude。然而，该发言人表示，DevSpace是一项长期计划，限制克劳德访问员工凭证及其与内部系统互动的能力。这种类型的限制对于运行和控制人工智能代理特别有用，人工智能代理可以自行做出决策并执行任务。在Business Insider看到的内部网站上的一篇博客文章中，DevSpace被描述为托管在Amazon Web Services中的“容器化”、类似沙箱的服务器。编码沙箱，就像操场上的编码沙箱一样，是一个孤立的地方，软件可以在不影响计算机系统的其他部分的情况下运行。该发言人表示，DevSpace相对较新，该银行正在继续推出新功能。这篇博客文章于两个月前发表;目前尚不清楚该公司何时开始引入新的编码环境，以及有多少工程师可以使用它。摩根大通全球首席信息安全官帕特·奥佩特（Pat Opet）在四月份的一次网络安全会议上的炉边谈话中谈到了沙箱架构，当时该银行还没有推出该平台。他说，将强大的人工智能工具放在存放员工电子邮件、敏感文件和个人信息的同一台桌面上可能存在风险。Opet表示，该公司“试图以一种隔离人工智能使用的平台的方式构建这个平台”，并创建不同的员工和人工智能桌面环境。

“理想情况下，我们希望这些代理在一个没有权利的生态系统中运行。他们有身份，但没有权利，”他说。“当这些工具需要访问资源时，我们希望能够控制对其上下文的理解。“在这种类型的架构下，摩根大通可以更好地理解和授权代理人的活动，Opet说。如果人工智能代理知道如何摆脱环境，它就没有资格访问内部系统或“滥用企业”。“随着DevSpace的推出，该银行已经开始实现Opet的愿景，尽管目前尚不清楚所有使用Claude的工程师是否或何时将开始在新的数字环境中运营。截至目前，该银行拥有65，000名员工的全球技术部门中只有一小部分能够接触到克劳德。8月，Business Insider看到的内部仪表板显示，大约有8，000人拥有Claude许可证，9月初，负责DevSpace问题的Teams小组约有1，900名成员。目前尚不清楚Teams组中的所有人是否都在DevSpace拥有席位。自从Opet的炉边谈话以来，人们对流氓人工智能代理的担忧不断加剧，公共安全威胁的严重性和频率也如滚雪球般不断增加。在过去的几个月里，Anthropic和OpenAI的代理商逃离了封闭的测试环境，有时会访问互联网并劫持网站。此后，Anthropic加强了其数字测试环境的安全性，OpenAI也致力于改变其代理失控时的披露方式。一些行业领导者主张放慢技术进步以拯救人类。银行持有大量敏感数据，从客户的身份信息到信用卡号码。公司的声誉与其真实和感知的安全水平有关，这使得人工智能时代的网络安全问题尤其紧迫。

摩根大通对安全性的重视并非心血来潮——该行曾参与“玻璃翼计划”（Project Glasswing），这是一个网络安全小组，曾在四月份于受控环境中测试了 Anthropic 公司强大的 Mythos 模型。奥佩特（Opet）在四月份发言时表示，成功构建这种架构将建立足够的“信任与信心”，从而在全行范围内推广人工智能编程助手，而摩根大通一直以作为华尔街人工智能领域的先行者而自豪。“这是目前我们对于企业如何为这些编程助手构建架构的最佳构想，”他说道。