BlockBeats 消息,6 月 15 日,瑞士银行(UBS)在最新研究报告中表示,企业 AI 采用正面临 Token 和算力成本快速上升带来的新摩擦,但这一问题更多源于使用量激增而非单价通胀,整体风险或被市场高估。报告指出,随着 AI 编码代理等高强度工具的部署,企业 Token 消耗远超预期,这一现象已在投资者讨论中频繁出现,并引发对 AI 技术在企业端扩散速度可能放缓的担忧。
瑞士银行通过对约 13 家企业 IT 高管的访谈发现,约 60% 的受访组织已将 AI Token 和算力成本视为实质性问题,尤其在从简单聊天机器人转向自主运行的代理应用后,成本从固定 SaaS 支出转变为可变消费支出,预算可预测性大幅下降。
多数企业已或计划引入护栏措施,包括 Token 池化、模型降级使用、浪费提醒以及对重度用户的限制,以消除明显浪费而非全面遏制采用。部分高管明确表示不愿大幅限制员工使用 AI,强调「我们的目标就是让员工开始用 AI」,因此选择通过削减外部 IT 服务、整合云支出等方式优化其他预算来平衡上升的 AI 成本。报告强调,几乎所有受访企业都提到 AI 采用率正在加速,尤其在开发者团队,这表明成本上升主要由使用量增长驱动,而非单位成本通胀。
瑞士银行认为,这种情况属于企业正常的成本管控行为,并非 AI 采用受阻的信号,即使如 Uber 这类已将全年 AI 预算在一个季度内用完的公司,依然保持高 Token 限额并全力推进 AI 应用,同时通过提升工程师效率来对冲成本。
瑞士银行进一步分析称,AI 模型提供商和超大规模云服务商正加速推动 Token 效率提升,这可能限制近期价格上涨,并对云服务商份额分布产生影响,Google Cloud 和 AWS 凭借自研芯片与模型或在成本控制上获得优势。
同时,企业对使用量定价模式的抵触可能加大,或导致非 AI 软件支出环境进一步承压。结合此前进行的 140 家企业 AI 调查,报告指出「不明确的投资回报」仍是采用最大障碍,而「缺乏预算」尚未进入前五,但随着 Token 成本问题凸显,这一动态正成为企业更务实地优化 AI 部署的关键因素。