商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導
儘管人工智慧（AI）模型的Token（用於衡量AI使用量的單位）價格持續下跌，但企業導入AI技術的實際成本卻持續飆升，原因在於AI廠商紛紛從固定訂閱制轉為按使用量計費的模式，加上AI任務本身的複雜度增加，導致每項任務所需的Token用量難以預估，企業帳單頻頻超出預期。
根據《USA Today》報導，微軟（Microsoft）執行長納德拉（Satya Nadella）、派拓網路（Palo Alto Networks）執行長尼科什·阿羅拉（Nikesh Arora）與Coinbase（Coinbase）執行長布萊恩·阿姆斯壯（Brian Armstrong）等多位業界高層皆指出，更小型、更便宜的AI模型，對於AI技術的廣泛採用至關重要。這反映了企業內部對AI策略的重新評估，過去常將「Tokenmaxxing」（極大化Token使用量，將其視為生產力指標）視為生產力指標的做法，如今已造成巨大成本壓力。
例如，Uber據報導在員工大量採用AI程式開發工具後，短短四個月就用完了其2026年全年的AI預算，迫使管理層不得不限制使用。高德納諮詢公司（Gartner）預估，到2028年，AI程式開發成本將超越一般開發人員的薪資。該機構的調查也發現，今年有四分之三的企業高階主管預期科技預算將增加，其中近一半預計會出現雙位數成長。
為應對成本飆升，越來越多企業轉向OpenRouter這類AI模型市集，以分配任務給最具成本效益的系統，並將高階模型保留給程式開發等複雜工作。根據花旗（Citi）銀行的一份報告，OpenRouter平台上處理的開源模型Token，從一月的34%大幅成長至六月的65%。
這股趨勢有利於DeepSeek等中國開源模型開發商。這些模型已在許多新創公司中廣泛應用，但因資安考量，過去難以打入大型企業。然而，花旗報告顯示，中國模型在能力上正迅速追趕美國頂級模型，且每百萬Token收費低至18美分，遠低於頂級模型的平均4美元。資產管理公司BlueRock的執行長Harold Byun表示，這些能力差距預計將持續縮小。
西諾弗金融公司（Synovus Securities）的金融顧問克里斯·布朗（Christopher Brown）分析，OpenAI和Anthropic兩大業者在爭取上市時間點的同時，將面臨價格戰的壓力。派拓網路的尼科什·阿羅拉上週也在社群平台X上發文，呼籲AI實驗室應採取「前瞻性定價」策略，以未來預期更低的Token價格向企業收費，以吸引更多客戶。WEKA首席AI官Val Bercovici指出，開源模型能以十分之一的價格達到九成的效果，企業不再需要為每個工作環節支付高昂的費用。
