白话说
AI 每用一次都要花钱，而且不同模型的成本差别很大。所以要把 AI 当作其他基础设施来管理：为每个任务选对模型，给每个团队定预算，并核算回报。
Jenks 为什么这样认为
- 作为 Babylon Labs 的 AI Lead，他负责全公司的 AI 基础设施与 AI 运营预算。
- 他直面“钱”的问题——例如，每位开发者每年约 $20k 的 AI 预算何时真正回本？团队与模型之间该如何分配这笔花费？
他怎么做
- 把每个任务发送到“足够好且最便宜”的模型（model routing）。
- 按团队设定预算，先做质量测试再大规模推广。
- 跟踪回报：节省的时间、交付速度与质量。
这对你意味着什么
在扩大 AI 应用前，先明确谁拥有 AI 预算，以及你将如何衡量其价值。否则成本会悄然上涨，且没人能说清是否有效。