拒绝AI快餐产品，Tigshop全产品线累积Token消耗正式突破800 亿，AI模型支出已达200 万元！

各位合作客户、合作伙伴朋友们：

今天不谈产品功能，只想和大家分享我们团队过去一年真实的研发投入，聊聊做企业电商系统的现实思考。

当下各类 AI 模型层出不穷，无论是行业团队还是各大厂，都在用 AI 辅助开发。面对 AI 技术快速迭代，我们始终只选用同期行业顶尖模型深耕研发：团队目前标配 Claude Fable 5.1、Claude Opus 5.0、GPT-6 Astra 以及 Claude Code 全系主力工具。

自AI开发时代开始，我们团队累计 Token 消耗正式突破 800 亿，近 200 万预算全部投入在模型调用、Token 消耗上，专门用于产品迭代的 AI 赋能。

很多人看到 AI 可以快速生成代码，可能会产生一个认知误区：有了 AI，自研一套商城系统成本很低。但我们想抛出一个值得思考的行业问题：如果企业打算自主借助 AI 搭建商用商城，是否预估到了模型调用、代码审核、系统迭代背后的成本？

我们深耕企业级电商系统整整 16 年，在长期项目实践中总结出一个结论：AI 是高效的辅助工具，但一套稳定可商用、支持二次开发的企业级电商系统，无法单纯依靠 AI 独立完成。系统能否长期平稳承载业务，核心依靠工程师多年沉淀的技术功底，以及规范化的研发流程。

人机协同开发有着清晰的权责边界，不能放任 AI 自由输出内容：
AI 更适合承担重复、繁琐、机械化的基础开发工作。但决定系统稳定性与业务命脉的核心环节，依旧需要资深工程师人工把控。

像系统整体架构搭建、微服务模块拆分、数据库底层设计等核心业务逻辑，需要团队反复论证、人工编写、多层审核，关键决策不能交由 AI，从源头规避代码缺陷和系统安全隐患。

尤其是设计、前端、用户体验交互板块，流水线式 AI 产出的成果往往缺少业务思考，结合真实业务场景、用户使用感受打磨每一处交互细节，这也是商用系统能落地长久运营的关键。

所有由 AI 生成的代码，不会直接上线投产、合并到主项目。必须经过工程师逐条审阅、优化重构，再经过多轮测试校验，达到企业级商用标准，才能够投入使用。

很多企业在评估自研商城项目时，只看到 AI 快速出代码的优势，却容易忽略模型调用开销、人工代码审查、系统持续迭代、BUG 修复、长期运维这一系列隐性成本。如果想要自主搭建一套企业级商城，这些资金、人力、时间成本，都需要提前纳入评估范围。

如果大家想要了解电商系统架构、源码选型、AI 自研成本评估相关问题，欢迎随时交流沟通。