币圈界报道：

企业转向成本导向：AI应用进入理性调控期

过去一年间，那些大力倡导员工广泛接入AI工具的企业，如今正面临来自财务部门的严格审视。首席财务官们要求对不断攀升的API支出提供可量化的业务回报，这一趋势正在冲击OpenAI、Anthropic等头部大模型厂商的增长预期。

从‘用得越多越好’到‘用得值不值’的转变

在财务压力下，企业开始重新定义AI使用逻辑。亚马逊已叫停内部员工AI使用排名系统，因管理层判断其催生的是“虚假效率”，而非实质产出。一位高级副总裁明确提醒团队：“请勿为使用而使用AI。”优步在四个月内耗尽2026年全部编码类AI预算；Meta向约6000名员工发出警告，指出AI调用量呈指数级增长，并预估内部成本将达数十亿美元。随后，公司为每位员工设定了每月1500美元的编码工具支出上限。

曾经的激励机制转为抑制行为

曾以“不使用AI即落后”为口号的咨询巨头埃森哲，如今正试图遏制员工在重复性任务中滥用资源。一段内部会议录音显示，高管坦言当前AI支出已“难以预测”，并指出高层管理者普遍质疑：“我们花的钱，到底换来了什么？”与此同时，IBM分析师指出，无论是追求“令牌最大”还是“最小化”，均偏离了核心目标——应聚焦于任务完成度、时间节省与错误规避等真实业务成果，而非单纯计算消耗量。

企业策略调整已波及行业格局

OpenAI和Anthropic的扩张蓝图建立在企业持续高密度使用模型的基础上。前者年化收入突破250亿美元，估值逼近万亿美元；后者虽规模较小，亦寄望于企业采纳实现盈利。然而现实正在改变：企业正将高端模型保留于复杂任务，日常操作则转向更轻量、低成本的替代方案。部分机构甚至将工作负载迁移至自建基础设施运行的开源模型，彻底摆脱按次计费模式。

国际数据公司(IDC)预测，至2028年，七成领先型AI驱动企业将采用多模型混合架构，不再依赖单一供应商。这将使大模型逐渐商品化，竞争焦点由性能转向价格与适配性。尽管如此，资金压力仍将持续。连OpenAI首席执行官Sam Altman也公开承认，当前客户最关切的问题之一正是高昂的AI运营成本。