企业质疑AI成本，Token消耗激增引发开支压力
随着AI使用成本飙升，尤其是复杂推理任务中的Token消耗量大幅增加，许多科技公司开始收紧内部AI支出。Uber、OpenAI等企业面临预算超支困境，业界开始转向“代币经济学”（tokenomics），寻求更具战略性和成本可控的AI应用方式。
据CBC News报道，曾全力推广内部AI使用的科技公司如今正因高昂的成本而收紧支出。上个月，Uber承认其在2026年前四个月就已花光全年AI预算，首席运营官表示内部AI成本“越来越难以合理化”。OpenAI CEO Sam Altman也于本月初表示，AI成本已成为客户的“巨大问题”。这一问题不仅影响大型企业，加拿大初创企业领袖在近期会议中也表达了类似担忧。
成本激增的核心在于“Token”的使用——即AI处理提示和生成输出所需的数据单元。随着“Tokenmaxxing”（尽可能多地消耗Token）现象的兴起，企业消耗的Token数量急剧上升。例如，Meta和亚马逊的员工曾一度通过内部排行榜比赛谁使用Token最多，将其视为生产力象征。然而，复杂推理任务如编程和链式思考所需的Token量可达简单查询的500至1000倍。
为此，企业开始探索“Tokenomics”（代币经济学），即更智能地管理Token成本。咨询公司CEO Nestor Maslej建议企业进行“微实验”，评估AI在具体部门中的实际效果和成本。他指出，AI在人力资源、法律和工程等不同部门的应用方式各异，没有统一解决方案。
与此同时，AI行业正面临转折点。若Token消耗量无法持续，AI公司可能无法实现预期收入。Anthropic的企业计划已采用固定费用加按Token计费的模式，微软旗下的GitHub Copilot也在6月初调整了定价。而据《华尔街日报》报道，OpenAI正考虑降低Token单价以吸引用户，中国初创公司DeepSeek则宣布其主要模型降价75%。
Maslej认为，这显示了AI技术仍处于早期阶段，其定价模式也在不断演变。“我认为企业仍愿意支付一定成本，”他说。但如何在创新与成本之间取得平衡，将是未来AI应用的关键挑战。