Coinbase 首席执行官 Brian Armstrong 近日表示，公司通过多种措施将 AI 相关支出“几乎减半”，同时 token 使用量却呈指数级增长。这一数据来自 The Information 6 月 28 日的简报，Armstrong 称此举为其他企业提供了可复制的“基础设施 playbook”。[[1]](https://www.theinformation.com/briefings/coinbase-cuts-ai-spending-half-usage-rises-armstrong-says)
这一调整发生在 AI 资本开支普遍高企的背景下。多家大厂正将数十亿美元砸向数据中心与模型训练，而 Coinbase 的案例显示，精简模型选择、优化工作负载与采用更廉价推理方案，能在不牺牲规模的前提下大幅控本。Armstrong 同时指出，80% 的 AI 工作负载有望转向成本低 99% 的模型，这与此前行业“烧钱换规模”的叙事形成鲜明对比。
对比 OpenAI 与 Anthropic 等前沿实验室仍在强调前沿模型性能的路径，Coinbase 的实践更接近企业级落地现实。加密交易所的 AI 应用场景（风控、客服、合规监控）对延迟与成本敏感度更高，因此其经验对传统企业更具参考价值。数据显示，类似优化已在 Coinbase 内部实现 token 用量激增却开支下降，初步验证了“AI 营收能否覆盖折旧”的可持续性讨论。
下一步值得跟踪的是，这一效率信号能否扩散至更多非科技巨头。若传统企业跟进，AI 资本军备竞赛或将从“谁烧得起”转向“谁烧得值”，前沿实验室与应用层之间的分化或进一步加剧。[[2]](https://beincrypto.com/coinbase-ceo-ai-costs-bitcoin-market/)
信源：https://www.theinformation.com/briefings/coinbase-cuts-ai-spending-half-usage-rises-armstrong-says