5月29日，华尔街日报报道，Uber等大型企业已耗尽年度AI预算，不得不开始限量使用AI工具，转而寻找更低成本替代方案。计算token费用飙升正迫使企业重新评估投入产出。
这一现象折射出AI从“能力竞赛”向“经济现实”的转向。OpenAI、Anthropic等实验室仍以千亿美元级融资和万亿估值推动scaling，而下游企业面对每月数百万美元的推理账单已开始刹车。过去两年，企业AI部署多以试点为主，如今进入规模化阶段，成本曲线陡峭暴露了可持续性问题。
对比之下，Meta等公司正尝试订阅制变现AI聊天机器人，试图把成本压力转嫁用户；与此同时，部分企业转向开源或轻量化模型，寻找性价比更高的路径。根本驱动力在于训练与推理的算力需求呈指数级增长，而企业营收尚未同步跟上。
未来6-12个月，关键看谁能率先在“够用”与“省钱”间找到平衡。高效推理芯片、模型压缩技术或混合部署策略可能成为新战场；若成本继续失控，AI落地将从“全场景覆盖”退回“高价值垂直场景”，行业洗牌加速。
信源：https://www.wsj.com/tech/ai/corporate-america-is-starting-to-ration-ai-as-cost-skyrockets-1eb99d7a
