三个月前，Shopify CEO Tobi Lütke发布全员信宣布"All in AI"，将AI技术应用列为员工基本要求。如今这家电商巨头的AI实践已形成完整方法论——预算不设上限、法务默认放行、统一技术基建，其副总裁Thawar首次披露的三大反直觉策略，正在改写企业数字化转型的规则手册。
当多数企业将高阶AI工具限定于技术团队时，Shopify选择全员开放所有AI资源。工程副总裁Thawar透露，公司采购的3000个Cursor授权中，增长最快的用户来自客服和销售部门。这种"创新民主化"策略背后，是高层达成的关键共识：法务团队默认开绿灯。"如果规则模糊就等于禁止，我们选择把'同意'设为默认选项"，Thawar强调。这种自上而下的支持，使得GitHub Copilot等工具引入时零阻力，与同行遭遇的法务困境形成鲜明对比。
Shopify建立了两大核心基建：统一LLM Agent平台和MCP服务器系统。前者整合所有模型接口，后者将内部数据全部转化为可调用模块。更激进的是其"预算无上限"政策——Thawar定期公布Cursor的token消费排行榜，首席技术官曾因高效使用跻身前十。"纠结每月多花1000美元提升10%效率是种误区"，他直言某些公司因成本控制错失机会，而Shopify鼓励员工"刷榜"证明工具价值。
与追求"无痕AI"的潮流相反，Shopify刻意展示AI的推理过程。其开源框架Roast要求AI逐步解释代码审查逻辑，周报系统则保留AI初稿与人工修改的差异对比。这种"情境工程"设计使员工深度参与决策，数据显示50%的AI生成周报无需修改即可使用。在销售场景中，新手利用AI工具开发的网站审计系统，将原本耗时的手动分析压缩至分钟级，彻底重构了销售漏斗。
这场实验已显现结构性变化：2024年Shopify将工程实习生规模从25人扩招至1000人，因新人展现更强的"AI半人马"特质；产品原型尝试量提升5倍，CEO要求团队"在一万种解法中寻找最优"。Thawar用丰田生产体系类比指出，AI真正的价值不在于加速旧流程，而是重构工作逻辑——当网站审计成本趋近于零时，整个销售模型的底层假设都将被颠覆。