超支 Claude Code 費用就加薪：Nexar 怎麼用 12 週把全公司變成 Agent 化組織

本文整理自 Aleph 的 Invested Podcast 2026 年 2 月播出的單集。

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如果你問我 2026 年初聽到最讓我驚訝的企業 AI 轉型案例，我會說是 Nexar。不是因為他們是一家 AI 公司，而是因為他們的非技術員工比工程師還積極地在用 Claude Code 寫程式，而且公司的激勵機制設計得聰明到讓人想偷學。

CEO 的第一個 App：RFP 自動抓取器

Nexar 的 CEO Zach Greenberger 不是技術背景出身。他之前在 Tesla 做過，後來當了 Lyft 的 Chief Business Officer。加入 Nexar 之後，共同創辦人 Eran Shir 和 Bruno Fernandez-Ruiz 對他說了一句話：「不，你要自己去搞定，去吃苦。」於是 Greenberger 坐下來，花了一段時間自學 Claude Code，然後做出了公司內部排行榜第一名的應用程式。

這個 app 做的事很具體：它會去掃描所有公開的政府招標案（RFP），自動過濾出跟 Nexar 產品和服務相關的案子，然後生成初步的投標回覆文件。整個流程從發現招標到回覆，幾乎不需要人工介入。Greenberger 自己承認，目前還沒靠這個工具贏到標案，但它已經大幅加速了銷售團隊的工作節奏。

這裡的重點不是這個工具有多厲害，而是它帶來的示範效應。Greenberger 在 Podcast 上說得很直白：他從來不會要求員工做自己不願意做的事。當 CEO 自己在用 Claude Code 寫工具、共同創辦人是全公司部署程式碼最多的人，其他員工就沒有理由不試。

非技術員工衝得比工程師快

這個示範效應的結果超出了所有人的預期。Eran Shir 給出了一個驚人的數據：在 Nexar，使用 Claude Code 的非技術員工無論是絕對人數還是佔比，都超過了開發者。70% 的非技術員工在過去一個月內部署了至少一個完整的應用程式。

Shir 被問到為什麼工程師反而沒有衝在前面，他的解釋很有意思：工程師也在用，但非技術員工衝進來的速度更快。這其實不難理解——工程師已經有一套自己的開發工具和工作流程，Claude Code 對他們來說是錦上添花。但對非技術員工來說，這是從「完全不能寫程式」到「能自己蓋一個完整工具」的跳躍。被壓抑的需求一旦有了出口，爆發力當然更強。

具體的例子遍布各部門。CFO 做了一個預算預測和分析工具，讓他能用自己想要的方式處理財務數據，不再受限於 Excel 的格式。客服團隊把原本用試算表管理的硬體庫存追蹤和三級支援流程，全部搬到了自建的應用程式上。但最讓我印象深刻的是業務團隊的做法：他們在跟客戶通話的過程中，當場用 Claude Code 建造客製化的 prototype。不是「我們回去做給你看」，而是「你現在看著我做」。

Token 獎金：你超支多少，薪水就加多少

如果說以身作則是推動力，那 Nexar 的獎金機制就是加速器。

Anthropic 的 Claude Code 訂閱有一個基本的 token 額度。Nexar 為全公司購買了 Claude Code 帳號，每個員工都有一定的免費使用量。但重點來了：如果你的使用量超過基本額度，公司不但不會限制你，還會把超出的費用一比一加到你的薪水裡。花一百美元超額 token 費，薪水就多一百美元。

聽起來像是在鼓勵浪費？Shir 解釋了背後的邏輯，這個設計比表面看起來聰明很多。Anthropic 對 Claude Code 的定價方式，讓一個「線性工作」的使用者很難超過基本額度。所謂線性工作，就是你一個人坐在電腦前，一行一行跟 Claude Code 對話寫程式。在這種模式下，你的 token 消耗其實很節制。

唯一能讓 token 消耗爆增的方式，是啟動多個平行的 agent——讓好幾個 AI 代理同時工作，包括在你睡覺的時候也在跑。Shir 的原話是：「你能真正花到錢的唯一方式，就是你吞了紅色藥丸，從線性工作切換到了 agent 化工作。」換句話說，超額的 token 費用本身就是一個行為訊號，代表這個員工已經真正學會了用 agent 的方式工作。Nexar 不是在獎勵消費，是在獎勵行為模式的轉變。

「Agent 資本」取代人力資本

Greenberger 在這場對話中提出了一個我覺得很有前瞻性的概念：agent capital（agent 資本）。

過去企業談資源，談的是人力。你需要多少工程師、多少業務、多少客服。現在 Nexar 開始用 agent 的數量和能力來思考資源配置。Greenberger 的原話是：「你不一定需要擴張人力資本，你可以擴張 agent 資本。」在 Nexar，agent 已經在全公司各部門運作，從產品設計、產品部署到創意文案都有。

這改變了整個公司的營運方式。Greenberger 說最大的轉變有兩個。第一，計畫的需求大幅降低。以前做一個專案要跨部門協調、排優先順序、寫需求文件。現在每個人都能自己快速建造，不需要等別人。第二，端到端的所有權變得更重要。當一個人能從頭到尾自己把事情做完，跨團隊的交接和溝通成本就消失了。專案不再需要在組織之間接力傳遞，而是一個人或一個小團隊直接搞定。

Greenberger 從 Lyft 這種大型上市公司轉到 Nexar 這種新創，他形容最大的文化衝擊是：「先做再說，做壞了再修。」每個員工都知道公司的使命和客戶需要什麼，放手去建造就好。他開始期待一定程度的失敗，因為失敗是快速建造的副產品，而快速建造是 agent 化組織的核心能力。

當資料護城河遇上 Agent 化工具

Nexar 的 agent 化轉型不只是內部效率的提升，它直接改變了公司的商業模式。

Nexar 坐擁全球最大的真實世界駕駛資料庫之一，但過去他們只能做「公約數」產品——坑洞偵測、停止標誌監控這些每個城市都需要的功能。原因很簡單：他們沒有足夠的工程人力去為每個客戶建造客製化的應用。俄亥俄州哥倫布市想要偵測路面黑冰，洛杉磯想要追蹤遊民帳篷和倒塌的路樹，每個城市的需求都不一樣，但你不可能為一千個不同的需求各寫一套軟體。

Shir 用 Amazon 的長尾理論來解釋這個轉變。傳統書店只能賣暢銷書，因為書架空間有限。Amazon 讓任何利基需求都能被滿足。Nexar 過去就像傳統書店，只能提供通用產品。Agent 化工具讓他們變成了 Amazon：底層是同一個資料護城河，但上面可以快速建造無限多的客製化應用。

主持人 Michael 的總結很精準：軟體層變成了大宗商品，真正有護城河的是底下的資料。當軟體可以用 agent 快速生成，軟體本身就不再是競爭優勢。誰擁有獨特的、不可複製的資料，誰就擁有持久的商業價值。

Opus 4.5 那一天，所有公司都欠了一筆債

Shir 在訪談中說了一段讓我印象很深的話。他認為 2025 年 11 月 27 日——Anthropic 發布 Opus 4.5 的那一天——未來會被當成一個標誌性的日子。他的論點是：在那一天之前成立的每一家科技公司，都累積了一筆「技術債」需要清償。因為一旦 AI 能夠真正解決軟體開發的瓶頸，建造科技公司的整個經濟學就徹底改變了。

他舉了一個具體的例子。傳統的產品開發流程是：產品經理定義需求、設計師設計介面、來回迭代到滿意，然後交給工程師寫程式。在今天的 Nexar，設計師是在產品建好之後才介入的。他們不在 Figma 裡工作，而是直接在 Git 和 GitHub 上修改已經用 agent 建好的產品。整個流程倒過來了。

這個觀察跟 Figma CEO Dylan Field 最近說的話形成了有趣的呼應。Field 說 AI 讓建造的成本趨近於零，但決定建造什麼的成本反而上升了。Shir 在 Nexar 看到的是同一個趨勢的另一面：當建造的成本趨近於零，你不再需要在建造之前花大量時間計畫和設計，而是先建出來再修改。這是「先開火再瞄準」的哲學，在 agent 時代變得比以往任何時候都更合理。

我的觀察

Nexar 的 agent 化轉型故事裡，我覺得最值得其他公司學習的不是具體的工具選擇，而是三個設計原則。

第一，領導者必須自己先用。這聽起來是老生常談，但執行的深度不一樣。Nexar 不是 CEO 在全員大會上說「大家要用 AI」，而是 CEO 自己花時間學 Claude Code、自己蓋工具、讓創辦人保持全公司最高的程式碼部署量。當組織的最高層持續展示行為，中間層就沒有空間說「我太忙了，等一下再學」。

第二，用經濟激勵去偵測行為轉變，而不是強制行為轉變。token 獎金機制的精妙之處在於，它不是在獎勵「使用量」，而是在獎勵一個特定的使用模式——平行 agent 工作。你不能靠硬刷對話量來超支，只有真正學會了 agent 化工作流程的人才會觸發這個門檻。這讓激勵機制自動篩選出了行為已經改變的人。

第三，把 agent 化能力直接連結到商業價值。Nexar 的業務團隊在客戶電話上現場建造 prototype，這不是一個「效率提升」的故事，而是一個「以前不可能、現在可能」的故事。客戶看到的不只是一家回應速度快的供應商，而是一家能當場滿足你獨特需求的公司。這種體驗差異會直接反映在成交率上。

但我也有一個擔心。Nexar 是一家大約 200 人的新創，文化扁平、決策快速。這套玩法在大型組織裡能不能複製，是個問號。大公司有合規要求、資安考量、層層審批流程。你不可能讓 CFO 自己用 Claude Code 寫一個連接生產資料庫的財務工具而不經過 IT 部門的審核。Nexar 的故事很激勵人，但適用範圍可能比它看起來的要窄。真正的考驗是：當 agent 化的文化和企業治理的需求發生衝突時，哪一邊會讓步？