软件工程师在 AI 上的支出 ROI 是多少？

一位软件工程师所在的公司正在梳理自身在AI工具上的支出情况，他最近向我抛来一个非常及时的问题：其他公司在每位工程师身上会投入多少AI相关费用？

他们也迫切想了解，在引入AI之后，这些公司的PR（代码合并请求）产出效率有何变化。

今年与我交流的各家科技公司，其在AI代理上的投入都在迅速膨胀。随着2027年的临近，许多企业正试图为自己的AI支出给出一个更贴近实际的数字。

PR产出效率的变化是一个非常直观的指标，也是几乎所有公司都能“随手拿到”的数据之一。而且目前看来，这一指标尚未被开发者刻意“调优”，因此可以较为可靠地比较“AI之前”和“AI之后”的表现。

为了深入探究并解答这位读者的疑问，我多方走访，与27家企业的工程负责人及资深工程师进行了交流，并汇总了来自CodeRabbit和Gitar的公开数据。

本文将对调研结果进行总结，内容涵盖：

1. 来自CodeRabbit和Gitar的数据统计。使用AI代码评审工具的开发者，其每周提交的PR数量较一年前增长约两倍；与此同时，Gitar数据显示，“纯AI驱动”的团队每周每位开发者可提交60+个PR。
2. 27家公司的AI支出模式。设定支出上限的做法很普遍，且公司规模与AI支出之间并无明显关联。
3. 高支出群体（每月1,000美元以上）。某量化交易公司自1月以来AI成本已增长15倍；一家仅有两名开发者的.NET初创公司，每位开发者月均支出达3,000美元；此外还收录了另外六家公司的详细情况。
4. 大型科技公司的AI投入。Meta和NVIDIA鼓励开发者大力使用AI，而苹果的工程师则要谨慎得多。
5. 中等支出群体。五家每名开发者每月支出300–500美元的公司详情。
6. 低支出群体。月均每位开发者支出低于300美元的公司，其中不少采用了补贴订阅模式。其中包括一家上市公司、一家非营利机构、金融科技公司Lendscape（英国），以及初创公司Lonestone（法国）、Paulina24（德国）等五家。
7. AI的投资回报如何？这是一个目前鲜有企业能明确回答的问题。

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1. 来自CodeRabbit和Gitar的数据统计

CodeRabbit团队对平台上的数据工程师进行了问卷调查，并对数据进行了匿名化处理后慷慨分享给了我们。他们观察到，每周PR数量增长了113%：

月度PR数量则提升了127%：

在追踪同一组2万名开发者时，平台整体的增长幅度几乎一致：128%：

从不同客户群体来看，PR提交频率似乎存在明显的“梯队”差异。以下是Gitar（Sonar的AI代码验证助手）针对数百家客户统计的每周每位开发者PR数：

我认为这很大程度上与企业文化有关：当你加入一个新团队时，往往会很快适应那里的节奏。如果所在公司认为每周提交约5个PR就算高产，那么新成员也会逐渐习惯这个速度；反之，如果大家普遍每周向生产环境推送20–30个PR，新成员自然也会跟上这样的步调！

2. 27家公司的AI支出模式

我收集了27家不同公司的AI支出及其PR产出变化情况。应受访者要求，大部分公司名称已做匿名处理。概览如下：

从这些数据中可以归纳出几个共性：

• 公司规模与AI支出无关。在样本中，一家仅有两名开发者的.NET初创公司，每位开发者每月支出3,000美元；而一家拥有1,500名工程师的上市公司，则将每位开发者的AI支出上限设为150美元。
• 支出在夏季达到峰值，目前正在回落。几乎所有公司在6月和7月都经历了月度支出的高峰，采用API计费方案的企业成本已大致减半。Opus 5.5的普及以及转向开源模型是多数公司支出下降的主要原因。
• 中等及以上支出水平的企业普遍设有支出上限。对于中等及以上支出的公司而言，通常会设置支出上限，超出部分需额外审批。不过大多数人表示，这一限制并不难绕过。
• 订阅模式掩盖了真实的AI成本，但部分补贴即将结束。多家公司提到，其享受的AI订阅补贴即将到期，因此不得不准备优化成本，否则账单可能会激增5–10倍。
• Claude和Opus 5.5似乎是首选模型。在本次有限的调研范围内，关于主要支出去向的回答以Claude和Opus 5.5为主，Cursor、Codex和GitHub Copilot也被提及。

3. 高支出群体（每月1,000美元以上）

以下是一些每月在AI编码工具上投入巨资的公司详情。

量化交易公司，约5,000名员工（其中约2,000名为开发人员）

这家公司的AI总支出大幅攀升：9月已达800万美元/月，较1月的50万美元/月增长了16倍！

平均每位开发者每月支出1,600美元（较1月的约80美元显著提升）。大部分资金用于Claude，而最大的支出主体并非开发人员，而是交易员。

一位在职工程师告诉我：

“很多交易员都在用Claude。工程部门正在学习如何为那些无意间运行昂贵查询却未察觉的交易员设置速率限制。”

该公司为每位员工设定了25,000美元的AI支出上限，这一额度极为宽松，甚至高于NVIDIA！该工程师解释道：

“过去几年，对交易公司来说总体极为有利可图。对我们而言，去年是史上最赚钱的一年，而今年我们已经有望再创新高。因此，AI支出完全在公司可承受的范围之内。”

预计AI开支还将继续增长：该公司正在自建GPU和CPU集群以运行各类模型，并据称正在研发有望超越当前最先进（SOTA）模型如Fable的自研版本。

交易公司的ROI衡量方式有所不同。任何支出的ROI都由交易台的盈亏决定，AI支出已成为成本的一部分。只要交易台利润上升，便不会有人质疑这笔开销。

小型.NET初创公司，2名开发者，欧盟

在大型科技公司动辄出现每人每月上万美元的AI支出之外，欧洲一家仅有两名开发者的.NET公司，其人均支出堪称最高。这家机构为一家专注于细分市场的全球人力资源平台开发测评类游戏，全部基于C#和Blazor构建，运行于Azure之上。

他们表示，统一技术栈是个明智的选择，尤其是在当下。

他们的人均AI工具支出高达3,000美元/月（折合2,500欧元/月），主要用于Claude Opus和GitHub Copilot。其中一名开发者告诉我：

“我们现在几乎不用手写代码了。我们既在推进大量新功能，也在集中清理积压的任务。我们的系统大多已有5–10年历史。现在我们每周每位开发者能提交约60个PR（即每天10–15个）。令人惊叹的是，我们清理近十年积压的速度如此之快。如果你有很强的自主性和清晰的开发目标，这段日子真是乐趣无穷！”

PR提交频率：提升5–10倍。正如这位工程师所言：

“以前我们每天只提交1–2个PR，现在则多达10多个。感觉我们两个人干的活，以前得需要5–7个人才能完成。”

D轮融资，酒店业，1,000名员工（其中约200名为工程师），美国

默认的支出上限为每位开发者每月1,500美元,但开发者可申请提高额度。一位在职软件工程师透露，他们在9月的月支出达到了2,200美元，当时使用的是Opus 5版本。

随着最新版Opus 5.5的推出，这位开发者预计支出将减半。

PR提交频率变化不大。该工程师表示：

“我们在PR的大小和质量方面仍力求维持原有标准。不过我们也开发了一个辅助工具来审查PR，例如指出过大的PR、冗长的代码等问题，这部分效果不错。”

上市公司，SaaS领域，约2,500名员工（其中约600名为工程师），美欧

每位开发者每月的预算上限为1,200美元,但该公司的一位高级工程师反馈称，真正触及这一上限的开发者不足5%。

PR数量：有所增加（无具体数据）。然而，PR的合并速度似乎并未发生显著变化！同一位工程师补充道：

“我们团队的代码库相当复杂，即便是像Opus 5.5这样的前沿模型，在交由它们处理某些任务时仍会出现一些奇怪的表现。我们仍然坚持人工评审PR，因为它们能发现许多代理或自动化评审遗漏的问题，比如完全不必要的变更，或者规模远超预期的改动。”

该工程师列举了AI带来显著帮助的几个领域：

• 客户问题的分类与优先级排序。过去有时需要一整天的工作，如今借助AI代理配合最多一小时的人工核验即可完成。
• 信息检索。开发者可在几分钟内通过Slack、设计文档或PR历史获取代码背后的原因说明，而此前往往需要花费一两天时间手动查阅。
• 概念验证（POC）原型开发。产品经理用来试玩的复杂功能POC，如今几小时内就能搭建完毕，而过去则需一到两周。

当重点放在质量而非速度时，开发效率未必会有大幅提升。该工程师观察到：

“总体而言，我身边确实出现了更多‘赶工式’的产出。然而，当团队重视生产代码的质量并希望保持AI之前的水准时，实际的开发速度并没有显著加快。”

上市公司，25,000+名员工（其中5,000+名为开发人员），美欧

据一位工程负责人介绍，每位开发人员的平均月支出约为1,000美元。虽然尚未正式实施，但公司正在考虑设立1,000美元/月的软性支出上限。

PR提交频率：翻倍。2025年每位开发者每周约提交4个PR；如今这一数字已接近8个。该负责人注意到，与一年前相比，资深工程师的PR提交量增加了2–3倍。

上市公司，5,000名员工，美欧

每位开发者的支出上限为1,000美元，这是全公司统一的标准，开发者可自由选择服务商和使用方式。这是一项“柔性”上限，申请更高额度也很简单：只需填写一份简短的说明表，理由充分的话很快就能获批。

一位现任团队负责人向我分享了他们的观察：

• 大多数后端工程师每月使用约1,500美元；
• 大多数团队负责人及高级工程师每月使用约2,500美元。

PR提交频率：持平。该负责人未观察到与去年相比有明显变化。

PR规模：增至三倍。与此同时，PR的代码行数也呈爆炸式增长，每次变更的代码量是过去的三倍。我不禁怀疑，这是否与LLM在编码时过于冗长有关。

AI SaaS公司，约100名员工，美国

每位开发者每月的AI支出额度为2,000美元，通过Claude或Codex Max订阅以及额外积分实现。

这家公司设有公开的#ai-limits Slack频道，会自动提醒接近限额的用户及高支出者注意控制用量，这种做法颇有些“公开羞辱”的意味。

申请额度提升比其他公司更为复杂。一位在职工程师向我解释道：

“若需提高限额，你需要运行一个AI技能，它会分析你可能过度消耗token的常见原因，比如循环次数过多、使用子代理等，并提出改进建议。如果该技能未能发现问题，你就需要向主管提交预算增加申请。就我个人经验而言，这类申请很少获批，因此大家都把2,000美元当作硬性上限。”

开发速度：未变。该工程师表示，他并未看到任何环节比以前更快：

“也许在个别地方我们稍微快了一点点。AI并未从根本上改变我们的任何流程，我想这也是原因之一。老实说，大多数人对AI仍持观望态度，采纳速度非常缓慢。当然也有少数例外，比如我和几位同事，尤其在新建项目或没有OSS依赖障碍的场景下，确实能推动更多的工作。”

跨国公司，10,000+名员工，美欧亚

每位开发者的月支出上限为4,000美元，属于硬性约束。该公司工程师可使用GitHub Copilot，并在多种模型间自由选择。据一位现任团队负责人介绍，目前Opus 5.5是全公司最受欢迎的模型。

尽管如此，从这位负责人的观察来看，平均支出约为1,000美元/月，距离4,000美元的上限尚有较大余地。

PR提交频率：增至四倍。仅就他所领导的团队而言，与年初相比有了显著提升，该负责人告诉我：

“1月份我们每位开发者每周约提交1.5个PR，如今已增至每周4个。不过这个数字有些失真，因为我们有一位工程师的生产力飙升，而其他人并未见太大变化。”

故事完成速度：提升至三倍。这位负责人多年来一直采用Scrum和Kanban方法，因此能够比较“交付的业务价值”，而不仅仅是PR数量。他说道：

“过去五年我们一直使用Scrum加Kanban，并始终配备计划看板。自今年二三月以来，我们每月完成的用户故事数量平均增加了三倍。这表明我们交付的业务价值确实在提升。而且，我们首次实现了完成的故事多于新增的故事！需要注意的是，这一切发生时，团队尚未全面拥抱AI。”

4. 大型科技公司的AI投入

在大型科技公司中，既有对AI最为狂热的阵营，也有态度最为审慎的实践。以下是Meta、NVIDIA和苹果的相关情况：