特斯拉在全面推动内部AI普及后迅速调整策略，限流对员工AI工具使用支出设定严格上限。拉也这一举措深刻反映了当前科技巨头在激进AI投入与精细化成本控制之间面临的开始严峻平衡挑战。

据The 限流Information最新报道，特斯拉已于上月通知全体员工，拉也自7月6日起，开始将AI工具使用的限流周支出上限锁定为200美元，超额部分必须经过主管审批。拉也此前数月，开始部分软件工程师的限流AI Token消耗量曾飙升至每周数千美元。另有知情人士透露，拉也xAI产品的开始测试版本目前暂未计入上述限额。

这一政策转向发生在特斯拉加速全公司AI渗透的限流大背景下，同时也与Meta、拉也Uber、开始沃尔玛等企业的演变路径高度一致——这些行业巨头均经历了从“鼓励全员拥抱AI”到“迅速收紧开支”的快速转折。

对于特斯拉而言，此次调整意义非凡。马斯克多次强调，特斯拉未来的核心价值将取决于Robotaxi网络和Optimus人形机器人上AI的大规模落地，而非单纯依赖传统汽车销售。在此战略导向下，如何提升AI投入的边际效率，已成为管理层必须直面的核心议题。

从个人账号到统一管控：特斯拉收紧AI访问权限

据四位知情人士透露，特斯拉去年推出了名为“Bottle Rocket”的内部AI统一访问平台，旨在整合OpenAI、Anthropic、xAI以及Cursor等主流模型的访问权限，其中甚至包含部分未公开发布的测试版本。在此之前，大量员工主要依赖个人账户使用各类AI工具，导致数据分散且难以监管。

尽管平台已上线，但公司层面的AI使用政策长期处于分散状态，相关规范主要由各业务部门副总裁或总监自行制定，缺乏统一标准。

今年春季，特斯拉开始推行全公司范围内的统一管控：
1. 限制访问：禁止员工通过公司电脑和内部网络访问Bottle Rocket以外的AI模型。
2. 合规宣导：开展内部培训，明确禁止将公司机密信息输入未经批准的AI系统。

在组织架构方面，前IT副总裁Raj Jegannathan曾主导特斯拉的AI推广工作，推动AI应用从研发部门扩展至销售和服务领域（如部署AI客服代理）。然而，在其离职前数月，其部分职责已被调整。今年2月Jegannathan离职后，Tony Tran开始直接向马斯克汇报，全面负责IT、AI及云基础设施业务，标志着AI管理权进一步集中。

AI工具普及推进参差不齐，Grok内部接受度有限

特斯拉推动AI工具普及的过程并非一帆风顺，内部存在明显的冷热不均现象。

今年早些时候，部分团队上线了追踪Token使用情况的内部仪表盘，一方面鼓励工程师增加AI使用频率，并对各部门Token消耗最高的员工进行排名；另一方面，管理层也不断提醒员工需合理控制成本，并谨慎处理敏感数据。

马斯克本人则持续通过邮件和公开言论推动员工使用旗下公司的AI产品：
* 4月：随着xAI与Cursor达成深度合作，马斯克向全体特斯拉员工发送邮件，鼓励试用Cursor的编程模型Composer。
* 6月：马斯克表示，SpaceX和特斯拉正在测试xAI最新模型Grok 4.5。

然而，据知情人士透露，Grok在特斯拉内部的接受度并不高。许多工程师仍更倾向于使用Anthropic的Claude来完成日常开发工作，显示出员工对模型效果的实际偏好与高层战略导向之间存在偏差。

系统性推进AI全员应用，Nova平台成内部统一引擎

特斯拉的AI部署范围远超软件工程团队，正逐步渗透至全业务流程。

公司去年推出了基于内部数据训练的AI平台Nova，并持续进行迭代升级。Nova旨在为全公司提供统一的知识与流程支持：
* 日常应用：员工可查询休假政策等行政信息。
* 复杂业务：利用AI协助处理工厂生产线故障排查等深层业务流程。

特斯拉车辆工程副总裁Lars Moravy近期在接受采访时表示，公司正积极将AI融入工程开发全流程，包括利用AI代理调用工程知识库，以及通过AI自动检测下线车辆的质量问题。

整体来看，特斯拉正试图在全公司范围内系统性推进AI应用。但随着AI使用规模的指数级扩大，如何在提升应用效率、控制投入成本以及保障数据安全三者之间取得动态平衡，已成为越来越多大型企业共同面对的管理课题。