十月十六日，天猫公布今年双11的打法，除了拉长周期、简化规则，还做了一件过去没有的事，上线 AI 空间站充值中心，联合芯片厂商首发五十余款 AI 电脑、上百款 AI 硬件，同时开了一个 Token 站，几家国内大模型厂商入驻，用户可以批量采购 Token。同一天京东也在讲自己开放 AI 生态，把能力打包给品牌商家。
平台把 Token 摆上货架这件事，对服装企业的意义不在于能不能买到，在于它承认了一件事，模型调用是一种可以按量采购的耗材，价格会随供需浮动，跟布料、跟运费、跟电费同类。
企业内部的预算表还没跟上这个变化。多数集团把 AI 支出记成一次性投入，走固定资产或者项目投资的口子，审批一次管三年。真实的花费是按月流出的，调用越多花得越多，效果好的场景消耗得最快。等到第三个月账单超预算，财务才发现这笔钱的性质被记错了。
记错科目带来三个后果。一是预算批得不够，场景刚跑顺就断粮；二是没人对消耗负责，业务部门用起来不心疼，因为不占它的费用；三是年底复盘时算不清单位经济，不知道一条素材、一次客服会话、一个选款建议到底花了多少钱。
希纪在给服装企业做 AI 项目的进场诊断时，会先要三样东西，近半年的云账单、模型调用明细、场景清单。三样里通常只有第一样拿得出来，另外两样要用两周时间补。补的过程中往往能发现，某一个不太重要的场景吃掉了四成的调用量。
正确的做法是给 AI 建一张三栏的预算表。第一栏是人，驻场的、内部接手的、外部顾问的，按人月算。第二栏是调用与算力，按月度消耗上限管，超出要审批。第三栏是场景改造，按交付物结算。三栏各有各的审批人，各有各的复盘口径，混在一起就一定会失控。
有了三栏，还要设一个上限机制。给每个场景一个月度消耗上限，到了八成预警，到了上限自动降级，不自动追加。这条看起来小气，作用是逼业务方把场景做窄，先证明一个窄场景能算出钱，再谈扩量。
还有一条更细的，把 Token 单价写进合同的重谈机制。模型价格这两年降得很快，签一年锁价的合同，到下半年就高于市场价。要求对方按季度提供单价对照，市场价下降超过一定比例时自动调整。这件事谈起来不体面，但省下来的钱是真金白银。
这里有一个时点问题值得说透。平台把 Token 做成商品，意味着价格会公开、会波动、会比价。企业的采购部门迟早会像比布料一样比 Token，谁家贵、谁家便宜，都会变成一张表上的数字。现在就把计量口径建起来的公司，到时候只需要换个供应商；没建的，要从头学一遍怎么比。
还有一件小事，多数企业没有做。给每个场景配一个用量看板，按周更新，业务负责人和财务都能看。看板不复杂，三列就够，本周调用量、本周产出、单位产出成本。有了它，关于 AI 值不值的讨论就会从观点之争变成数字之争。
一家做童装的企业去年做了一个智能客服，上线三个月效果不错，问题解决率从六成提到八成。第四个月账单涨了三倍，原因是它把全渠道会话都接进来了，包括大量与售后无关的闲聊。后来把入口收窄到售后场景，解决办法一样，消耗降回原来的六成。这件事跟技术无关，是采购口径的问题。
给董事长一个可以当场问的问题。让信息部门把这套东西的月度账单拉出来，按场景分一分，然后问一句，花钱最多的那个场景，去年给公司多赚了多少钱或者少花了多少钱。答不上来的场景，下个月就该关掉。
模型的单价还会继续往下走，平台把 Token 做成商品之后，比价会变得像比布料一样日常。企业的能力不在于买到最便宜的 Token，在于知道自己的每一个场景值多少钱。
采购单上有没有这一栏，决定这笔投入是投资还是消耗。
希纪 · 服装产业观察