今年出现了一个令人关注的趋势：一些科技公司开始根据员工使用的AI令牌数量来评估其生产力。这个被戏称为“tokenmaxxing”的现象，反映了硅谷对尽可能多使用AI的狂热追求，几乎不计成本。
然而，这种曾经几乎免费或低成本的使用模式可能即将终结。AI数据中心建设遇到的瓶颈问题暴露了行业最大的难题——获取支持前沿模型运算的宝贵计算资源。
随着成本持续上升，企业用户可能将不得不承担更高费用。OpenAI和Anthropic等公司已经开始考虑提高价格，以缓解部分资金压力。这是多年来免费或低价提供尖端AI服务后的一次显著转变，揭示了技术背后的真实成本。
乔治亚理工学院教授Mark Riedl向《The Verge》表示：“免费或接近免费的AI时代是否即将结束？现在还难以断言，但已有一些迹象。”
最近，Anthropic因其AI代理工具OpenClaw的系统负载过大，切断了数百万用户的访问。Anthropic的Claude代码负责人Boris Cherny在推特上表示，公司正在努力满足Claude需求的增长，但订阅服务并未设计为支持第三方工具的使用模式，因此他们优先保障直接客户和API用户的资源分配。
Anthropic已转向按令牌计费的API付费模式，用户需根据使用的令牌数量付费，而非无限制使用。
为了筹集资金并覆盖投入AI数据中心的数万亿美元成本，AI经济学专家、Gartner高级分析师Will Sommer告诉《The Verge》，到2029年，AI公司年收入需接近2万亿美元，达到“历史性回报”，远超当前水平。
根据现有经济模型，Gartner估算若令牌利润率为10%，行业令牌消耗量到2030年需增长5万至10万倍。
如此高速扩张极具挑战。目前，企业在令牌供应上仍面临巨大亏损，主要因数据中心成本飙升。更糟的是，随着AI模型日益复杂，计算需求也将进一步增加，尤其是AI代理的普及加剧了这一趋势。
目前，企业仍在争夺市场份额，Anthropic最近估值突破万亿美元，超过OpenAI。但大幅提价或引入广告可能吓跑客户，抑制增长。
Riedl指出：“一方面，他们希望令牌使用量增加，但要么承担成本（只要风险投资充足还能勉强维持），要么将成本转嫁给客户。现在的经济模式可能有些颠倒。”
简言之，AI公司正处于两难境地：要么继续投入最新技术，承担高昂令牌成本；要么降低技术标准以控制成本，但可能落后于竞争对手。
企业必须在成本转嫁与融资规模之间找到平衡。
专家警告，如果没有可行的长期商业模式，整个行业可能面临崩溃，这不仅对市场是灾难，也可能影响整体经济。
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