摩根大通正在加緊對內部 AI 編程工具的使用管理。有內部消息稱，該行已對部分使用 Anthropic Claude Code 的員工設定了每月 2,000 美元的支出上限，同時推進一套新的隔離式開發環境，以降低 AI 访問內部系統所帶來的安全風險。

部分工程師出現預算報錯

報導提到，上個月在一個針對部分工程師的 Teams 群組中，有人詢問新出現的錯誤代碼「ExceededBudget」，並顯示「Budget =2000.0」。多名員工回覆稱，部分工程師的 Claude 使用額度是按月重置的，若有需要可以申請提高上限。

這是摩根大通首次被曝出對內部 AI 工具設定明確的支出或 token 限額。此前，該行雖已持續追蹤工程師的 AI 使用情況，但外界並不清楚是否存在具體的預算控制。

華爾街開始關注 token 成本

隨著大模型在投行和交易業務中的加速落地，token開支正成為華爾街新的成本項。摩根大通支付業務數據與分析負責人Zachery Anderson在今年6月曾表示，一些員工在AI、token上的花費甚至高於其薪資。

不過，摩根大通管理層此前對這項支出的態度仍較謹慎。該行首席財務官在7月第二季度業績電話會上表示，當時成本仍屬「較小規模」，但預計下半年會明顯上升。

摩根大通未就具体額度安排置評。該行發言人表示，銀行正以更嚴格的方式推進 AI 的應用，並將成本與業務價值、採用率、效率提升、質量、速度、產能和風險控制等指標掛鉤。

Devspace 限制 AI 接觸內部系統

與預算上限同步推進的，還有一套名為 Devspace 的新架構。報導顯示，摩根大通此前曾讓部分開發者在個人桌面上試用 Claude，但 Devspace 計劃將 AI 工具遷移到更隔離的環境中，限制其接觸員工憑證以及內部系統。

根據內部技術博客，Devspace是一個部署在亞馬遜雲計算技術上的容器化沙箱環境。它相當於一個獨立的編碼空間，軟件可以在其中運行，而不会直接影響企業的其他系統。

這種設計特別適合 AI 代理。因為這類工具不僅能生成代碼，還可能自主執行任務。摩根大通全球首席資訊安全官 Pat Opet 在今年4月曾表示，將強大的 AI 工具直接放置於存有郵件、敏感文件和個人信息的員工桌面上，存在明顯風險。

他當時提出，理想狀態下，AI 代理應擁有獨立身份，但預設不具備系統權限；當其需要訪問資源時，企業應能清楚了解訪問背景並進行授權。按照這一思路，即便 AI 代理突破測試環境，也无法直接調用內部憑證或濫用企業系統。

覆蓋範圍仍有限

目前，Claude在摩根大通內部的覆蓋範圍仍不算大。報導提到，該行全球技術部門約有6.5萬人，而今年8月內部儀表盤顯示，約8000人擁有Claude許可。9月初，圍繞Devspace的Teams討論羣約有1900名成員。

這意味著，摩根大通仍處在逐步擴大 AI 編程助手使用規模的階段。一方面，該銀行希望藉助 AI 提升工程效率；另一方面，隨著外界對失控的 AI 代理的擔憂加劇，金融機構也在同步加強隔離、授權和審計能力。

對於大型銀行而言，客戶身份信息、信用卡數據以及內部業務系統均屬於高敏感資產。若要讓 AI 工具在更廣的範圍內得到部署，成本的可控性與安全隔離就變得同樣重要。