全公司一個月的 AI 帳單跟我個人一樣多：a16z 合夥人給企業的三帖處方

本文整理自《a16z Podcast》2026 年 6 月播出的單集，由 SCAN Health Plan 執行長 Sachin Jain 對談 a16z 合夥人 Anish Acharya。

在一場董事會上，Anish Acharya 做了一件讓全場安靜下來的事：他請創辦人當場打開公司的 Claude 使用儀表板，看看每個人上個月的 AI 用量。數字出來了，整間公司一個月總共花了 625 美元的 token 費用。「我個人上個月也花了 625 美元，」Acharya 說，「這樣的消費量遠遠不夠。」一個人的用量等於一整間公司，在他看來是企業 AI 成熟度嚴重不足的信號。

Acharya 是創投巨頭 a16z（Andreessen Horowitz）的合夥人。a16z 管理 500 億美元資產，投資組合涵蓋 Coinbase、Airbnb、OpenAI、Mistral 和 Databricks。他受邀到 SCAN Health Plan 的內部高管會議演講，對象是這家 1977 年成立的非營利醫療計畫的兩百多位主管。他的訊息很直接：AI 不是未來式，是現在進行式，而且多數企業用得太少、太保守、太沒有野心。他開出三帖處方，每一帖都是「現在就能做」的事。

把 AI 當思考夥伴，不只是代筆機器

多數人對 AI 的使用停留在一個層級：丟一段文字進去，讓它幫忙改寫或潤飾。Acharya 認為這是「好」的用法，但離「好極了」有一段距離。真正該做的是把 AI 當成思考夥伴，讓它介入工作的整條鏈路，從構思到執行、從研究到決策。他自己每天用 Claude 消化投影片簡報、做市場研究、釐清組織內部的不同意見、產生會議用的素材。不是在最後一步用 AI 打磨成品，而是讓它參與每一步的思考過程。

這裡有一個判斷標準。如果你只在產出最終成果（比如一封郵件）時才打開 AI，那你只用了它最表面的能力。但如果你在構思策略方向時也跟它對話、在準備重要會議前讓它幫你彙整不同觀點、在面對棘手決策時讓它當你的反駁者，那你才真正把它當成了工作夥伴。Acharya 的區分很清楚：前者是「代筆」，後者是「共想」。代筆省時間，共想改變工作品質。

他的第一個具體建議因此很簡單：讓每位員工都裝上 ChatGPT 和 Claude 的桌面應用程式。不是當作可選的附加軟體，而是像 Outlook 和 Slack 一樣的標配工具。IT 部門的角色不是守門員，而是為好奇心建基礎設施。「最重要的是讓每個人都開始用，」他說，「因為這些工具不用，會覺得陌生；一旦用了，馬上就會懂。」

程式碼已經從稀缺變成廉價

Acharya 接著做了一個大膽預測。他環顧一屋子的醫療保健高管，問：「在座有誰是工程師？」只有零星幾隻手舉起來。「十二個月後我再來問同樣的問題，」他說，「我希望所有人都舉手。」在他的觀察裡，程式碼正在經歷一場根本性的轉變：它從稀缺、昂貴的資源，變成了充沛、便宜的資源。

過去，一個部門如果需要一個小工具來自動化某個流程，得先寫需求文件、排隊等工程團隊有空、經過好幾輪審核，通常幾個月後才能拿到成品。現在用 Lovable、Replit、Cursor 或 Claude Code 這些工具，不懂程式語法的人也能產出可運行的軟體。你不需要理解程式碼本身，只需要知道你想解決什麼問題。每個團隊都應該把自己當成軟體團隊，不管成員的技術背景如何。

他引述了一個令人印象深刻的例子。Google 內部的軟體團隊已經幾乎清空了待辦事項清單，原因是 AI 讓開發速度快到根本不需要做優先排序，想做的全部都做完了。這個現象正在擴散到非科技產業。Acharya 的建議是，每個部門辦一場黑客松，挑一個平台，讓團隊實際建出一個可能用在日常工作中的小工具或流程自動化。不需要完美，先動手再說。

客服正在融合成跨功能的成長引擎

十八個月前，業界對 AI 客服的劇本是：用聊天機器人取代真人客服，省下人事成本，體驗可能打折扣但至少便宜。Acharya 說這個劇本從頭到尾沒有上演。實際發生的情況複雜得多，也有趣得多。

AI 客服代理確實接手了大量低價值的查詢：查帳單餘額、更改地址、確認預約時間。但結果是人類客服被釋放出來，去處理最複雜、最高價值的對話。更重要的變化是，客服正在跟銷售、營運、催收融合成同一個功能。因為 AI 能在一通支援電話裡順便做交叉銷售，而人類客服則不再被行政瑣事綁住，可以流暢地在支援、銷售、營運之間切換角色。過去這些功能之所以分開，是因為它們需要不同類型的人：客服需要有耐心、善於傾聽；銷售需要衝勁、善於說服。但現在 AI 可以補足其中一邊，讓人類專注在自己擅長的那一邊。

他用物流業來說明這個趨勢。DHL 和 FedEx 不是什麼前沿科技企業，但他們發現，當 AI 處理掉行政工作之後，客服人員有時間帶重要客戶去吃牛排、理解他們的真實需求、做出能創造企業價值的事。客服從成本中心變成了營收驅動器。Acharya 建議 SCAN 跟客服供應商談話時，不要問「怎麼處理最低價值的工作」，而是問「怎麼讓客服來推動會員體驗和營收成長」。這個問題的重新框架，就是一切的起點。

不夠有野心，才是最大的問題

Acharya 認為多數傳統企業在 AI 上犯的最大錯誤，不是投入太多，而是不夠有野心。他舉了 C.H. Robinson 作為非科技業的標竿。這家美國上市的貨運經紀公司深度導入 AI，但並沒有大幅裁員。他們的做法是要求員工每天都使用 AI 工具，把 AI 素養推進整個組織，然後把省下來的時間和產能導向更有野心的目標。重點不在「省了多少人力」，而在「我們能做到什麼原本做不到的事」。

他給 SCAN 的建議也是同一個邏輯：先想像一個沒有任何限制的、A+ 等級的會員體驗長什麼樣子，然後再倒推需要什麼技術和組織改變來實現它。起點是野心和想像力，不是預算表。如果你只是盯著「怎麼從 8% 的薪資成本削到 5%」，那是把一把威力巨大的創新武器對準了最低價值的目標。

他離場前留下了一份行動清單，刻意簡單到任何組織都能立刻執行。第一，讓每位員工裝上 ChatGPT 和 Claude 桌面應用程式。第二，辦一場黑客松，讓每個團隊用低程式碼工具建一個實際工作流程。第三，重新定義客服目標，從降低成本變成驅動營收。「三個月後我們再來一起檢視成果，」Acharya 說。「就這麼簡單。」對一間近五十年歷史的非營利組織來說，這三件事不需要創投資金，不需要重大組織改造，需要的只是開始。