币圈界报道：

AI时代的新命题：代币消耗背后的经济可持续性

传统加密货币中的“代币经济学”聚焦于发行与分配机制，而在人工智能领域，这一概念已发生根本性转变——核心不再是如何发币，而是如何烧币。每一次模型调用都伴随代币支出，但这些成本是否真正转化为生产力提升，目前仍缺乏确凿证据。

从代币创造到代币燃烧：行业本质的重构

如果说区块链是产出代币的产业，那么当前的人工智能生态更像一个持续消耗代币的系统。其价值创造链条并非源于代币增发，而在于能否以可衡量的方式将消耗转化为实际产出。

关键发声者：优步高管揭示成本困境

全球最大网约车平台优步的首席运营官安德鲁·麦克唐纳在一次公开播客中直言，为人工智能投入辩护正变得愈发艰难。尽管企业内部对AI工具的采用率快速攀升，但尚未形成足够支撑其高成本的效能证据。他将这种现象定义为“代币最大化”，即对代币资源的过度消耗而未带来相应回报。

市场风向转变：从效能验证转向盈利逻辑

尽管模型性能仍在持续进步，部分工作流程也确实观察到效率提升，但投资者和企业决策层的关注点已悄然转移。曾经的“AI是否有效”问题，如今已被“AI能否赚钱”所取代，标志着产业进入更理性的评估阶段。

数据揭示的成本现实：预算4个月耗尽

据内部信息显示，优步在短短四个月内便用完了原定用于2026年的Claude Code预算。约5000名工程师参与使用，月度活跃率高达84%至95%。人均月账单跨度从150美元至2000美元不等。有传闻称，其首席技术官在一次两小时的演示中就消耗了价值1200美元的代币。

微软亦遭遇相似压力。自5月中旬起，公司逐步限制内部员工对Claude Code的访问权限，原因是按量计费模式下的成本急剧膨胀。为此，微软推动开发者转向自家的GitHub Copilot以控制支出。

与此同时，GitHub宣布自6月起将Copilot服务从固定订阅转为按使用量计费，理由是原有费率难以覆盖实际开销。有测算指出，一次基于智能体的编码会话可能耗费30至40美元，使得原本每月10美元的订阅制面临可持续性挑战。

价值转化率警报：1美元投入仅产18美分价值

开发平台Entelligence.AI的一项调查分析了2444家企业，结果令人震惊：每投入1美元用于AI代币，仅能产生18美分的实际用户价值。其余支出中，修复错误占44美分，返工占27美分，审查流程占11美分。这表明，当前许多AI应用并未减少工作量，反而创造了新的管理负担。

乐观派与悲观派的深层分歧

面对相同的数据，解读却截然相反。乐观一方视当前成本混乱为成长必经阶段，认为随着智能体普及和任务编排技术成熟，未来代币消耗将呈指数级增长，收入结构也将随之优化。高盛部分分析师预测，到2030年代币消耗或将扩大数十倍。

悲观阵营则强调成本结构内在脆弱性。他们指出，真正获利的是英伟达等半导体厂商，而模型提供商与云服务商则背负沉重的设备投资与运维成本。自ChatGPT发布以来，英伟达净利润飙升，但大型云服务商数据中心扩张带来的债务压力也在加剧。

更深层的问题在于营收质量。当前存在一种循环：模型公司获得云服务投资，再将资金以云费形式返还给云商。这种相互嵌套的投资—承诺—确认模式虽推动规模扩张，但其中有多少属于真实市场需求，仍有待检验。

OpenAI与Anthropic在微软、甲骨文、谷歌、亚马逊的大规模云订单中占据显著份额，甚至接近一半积压订单。这与其说是多元化的收入来源，不如说是对少数供应商的高度依赖，构成潜在战略风险。

韩国企业的应对困局：基础设施与成本博弈

这一趋势不仅限于美国。韩国企业同样面临类似挑战。Naver一季度设备投资同比翻倍，重点投向AI服务器与GPU，意图构建自主可控的AI生态。而Kakao则选择走低成本路线，采取外部模型与自研模型混合部署策略。

两家企业的路径不同，但核心命题一致：长期来看，是掌握底层基础设施更具优势，还是灵活组合外部能力更为高效？答案尚不明朗。但在代币成本持续上升、固定费率转向按量计费的趋势下，成本控制能力正成为未来竞争力的关键指标。

初创公司与系统集成商尤为敏感。资金有限的企业，其生存直接取决于代币支出效率。因此，混合使用低耗高性能模型、提示词缓存、本地大模型部署、国产NPU替代等方案被提上日程。

政府主导的K-Cloud与主权AI战略不应仅停留在技术自主口号层面。真正的核心不仅是模型自主，更是成本自主。对外部模型与云服务的依赖越深，企业就越容易受汇率波动与海外代币价格变动的双重冲击。

非泡沫，但理性回归已然开启

将当前AI热潮类比2000年互联网泡沫并不准确。AI具备实质性技术进展，并在部分场景中证实了生产力提升。主要模型公司短期内消失的可能性极低。

然而，投资逻辑的核心已发生迁移。六个月前，市场关注的是“扩张速度”。如今，焦点已转向“扩张是否可持续”。单一的代币消耗增长已无法构成说服力。

当燃烧1美元仅换来18美分的价值时，账单终将引发重新审视。未来的竞争，或将不再是性能竞赛，而是单位经济学的较量。谁能以更低成本、更高稳定性、更强可验证性产出成果，谁才可能成为真正的赢家。

AI热潮并未退去，只是火焰燃烧的代价，如今终于清晰可见。