Token烧钱太快预算告急，美科技公司陷入AI账单焦虑

从年初开始，硅谷就刮起了一股“Token最大化”（tokenmaxxing）的风潮。说白了，就是把AI的Token消耗量直接跟员工的KPI挂钩，消耗得越多，就说明生产力越强。亚马逊内部搞了个排行榜，按员工使用AI的频率来排名；Meta也不甘示弱，内部系统让员工比谁“吃”掉的Token更多。这股风潮一度被捧为效率革命的核心指标。

但问题很快就来了——这些昂贵的AI账单，开始让企业感到“肉疼”了。

据英国《金融时报》6月30日的报道，美国打车应用公司Uber就经历了一次典型的“翻车”。员工们热情拥抱AI编程工具，结果短短四个月，就把原本计划用到2026年全年的AI预算给烧光了。管理层不得不紧急踩刹车，现在每位员工每月能用在这类工具上的费用被限制在1500美元。毕马威5月份对2145名全球企业领导者进行的一项调查显示，将近一半的受访者表示，因为成本高于收益，他们已经削减了对AI智能体的使用。

OpenAI首席执行官山姆·奥特曼在6月初的一番话，道出了很多人的心声：“今年年初，一个从来没人提起的问题，突然变成了一个巨大的问题……我的公司，第一季度就花掉了2026年的预算。”

那么，到底是哪里出了岔子？

表面上，Token的单价确实在降。但问题在于，AI公司的定价模式正从过去的固定订阅，转向按使用量收费。任务的步骤越来越多，输入的内容越来越长，每项任务的Token消耗量变得难以预估。企业面对的不是稳定的成本，而是一张张难以预测、价格高昂的账单。

咨询机构Gartner预计，到2028年，AI编程的成本将超过一名普通开发者的平均年薪。这还不算完，Gartner的调查发现，3/4的高管预计今年的技术预算会增长，其中近半数预期会实现两位数增长。成本在涨，预算也在涨，但问题在于：涨幅跑不跑得赢回报？

这听上去有点离谱，对吧？但更核心的问题是：是不是每一块钱的Token，都必须花到最贵的模型上？

答案显然是否定的。飙升的Token账单迫使企业开始重新审视AI支出的每一分钱。微软CEO萨蒂亚·纳德拉和网络安全公司Palo Alto Networks的CEO尼科什·阿罗拉等科技巨头的高管，最近都纷纷出来表态：更小、更便宜的模型，其实完全能满足企业大部分的需求。换句话说，杀鸡何须用牛刀。

企业软件公司Atlassian就是其中一个典型的例子。他们给每位员工在固定时期内设定了Token使用上限，员工如果觉得不够用，需要申请并由经理审批。CEO迈克·坎农-布鲁克斯说得一针见血：“很多公司基本上就是选最贵的模型，想怎么用就怎么用。这相当危险，因为它会教出非常糟糕的习惯。”

于是，企业开始转向OpenRouter这样的AI市场平台来“精打细算”。简单任务就用性价比高的系统来处理，编程这种复杂任务才交给高端模型。开源模型成了降低AI成本的重要武器。有意思的是，OpenRouter上目前最受欢迎的四个模型全部来自中国，DeepSeek排在首位。

硅谷AI搜索初创公司Perplexity的CEO阿拉文德·斯里尼瓦斯说得很直白：“如果一个开源模型能在90%的情况下完成任务，而它的成本比前沿模型便宜得多，那我就选它。”他补充道，前沿智能的未来依然值得期待，但企业不会再像过去几个月那样不计成本地投入了。最终，能把Token消耗转化为最大经济价值的公司，才能获得最高的估值。

帮助企业运行AI模型的WEKA公司首席AI官瓦尔·贝尔科维奇，则用了一个很形象的比喻来总结：“开源模型以10%的价格，做到了90%的效果。我们真的不需要在每个环节都花费高昂的Token。”

说到底，这场“Token狂欢”的降温，或许是一个更理性的信号。企业正在学会如何聪明地花钱，而不是野蛮地烧钱。至于那些AI实验室，是继续高歌猛进，还是主动降价抢占市场？好戏还在后头。