金融时报报道说，急于把 AI 工具交到员工手里的那些公司，正开始控制使用。随着大规模部署这项技术的成本开始考验企业预算，不得不踩刹车。
亚马逊、沃尔玛、思科、Uber 和 Meta 都是较早采用 AI 的公司。为了控制 AI 支出，已经开始设定上限，劝阻浪费性使用，或者推动员工转向更便宜的模型。
这一变化标志着企业采用 AI 进入新阶段。随着员工不再只是使用聊天机器人，而是转向 AI 代理，企业被迫审视每一次查询、每一项任务是否值得付出相应成本。
AI 代理可以自主完成复杂任务，但需要消耗多得多的算力。
随着 Anthropic 和 OpenAI 等公司，把部分服务从固定订阅改为按 token 计费，这种压力进一步加剧。
token 是模型处理数据的计量单位。这一变化让企业更直接地暴露在每条提示词和每个自动化流程的成本之下。
德勤全球生成式 AI 负责人科斯蒂·佩里科斯说：“算力成本现在开始进入首席财务官和董事会的考虑范围。消费者和企业一直被教育成认为 AI 很便宜，甚至免费，但事实绝不是这样。”
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OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼本月表示，今年成本已经成为客户面临的“巨大问题”。
他说：“去年从来没人提这个问题……人们对自己的支出金额完全满意。”
Uber 总裁兼首席运营官安德鲁·麦克唐纳表示，公司在 AI token 上的支出正变得“越来越难以证明合理”。
他最近在一档播客节目中说：“很难把某个统计数据和‘好，现在我们真的产出了多25%的有用消费者功能’之间画出一条线。”
这家网约车公司已经设置使用上限，把员工在单个 AI 工具上的每月 token 支出限制在1500美元以内。此前，公司到4月就花完了整个2026年 AI 预算。
美国零售巨头沃尔玛同样限制了自家内部 AI 代理的使用，对员工可使用的 token 数量设置上限。
沃尔玛全球首席技术官苏雷什·库马尔表示，公司 Code Puppy 氛围编程平台的使用量“确实飙升”。他说：“现在是我们退一步审视的机会。”
他还说，公司正在要求员工为不同任务找出合适工具。
思科总裁兼首席产品官吉图·帕特尔表示，企业不得不在使用这项技术部署代理的愿望，与 token 的成本和可用性之间取得平衡。
帕特尔说：“代理所需要的基础设施数量明显高于聊天机器人。每个人类员工可能对应10个、100个，激进一点甚至1000个代理……它们会不停工作，这会消耗相当一部分算力。”
高盛分析师上个月预测，到2030年，AI 代理的使用将导致 token 消耗量增加24倍，而需求大幅上升将在未来12至18个月加剧芯片短缺。
尽管企业的 token 使用量和 AI 支出仍在增长，但控制成本的努力可能拖累全球最大 AI 实验室的增长，例如 Anthropic 和 OpenAI。
这些公司计划今年晚些时候上市，估值接近万亿美元。
根据聚合平台 OpenRouter 的数据，今年以来，中国 AI 模型在 token 消耗量上已经超过美国同行。OpenRouter 允许用户访问多个 AI 模型。
中国更便宜的能源和更高效的模型，使中国 AI 实验室能够以低于美国领先公司的价格出售 token，让中国在 AI 战场上获得新的优势。
规模较小的公司也感受到了成本压力。软件公司 Workato 表示，去年夏天，1300名员工开始使用 AI 代理后，公司 AI 使用量激增。
首席信息官卡特·巴斯说：“它像野火一样蔓延开来，人们开始真正用代理改造自己的工作。”
但今年5月，Anthropic 切换到按 token 计费后，公司吃了一惊。
巴斯说：“第一天我们的支出就增加了7倍，我当时想，见鬼，我们造出了一个怪物。大型语言模型公司过去一直在补贴我们所有使用量，现在不再补贴了。按用户计费会帮你挡住这些成本。”
巴斯没有限制员工使用，而是试图控制支出，并把每周两次的 AI 赋能课程转向推广节省成本的方法，比如默认使用 Anthropic 较旧、较便宜的模型。
他说：“先别谈创新了，我们来谈谈 AI 财务责任。”
大型公司也开始改变围绕 AI 使用的激励机制和内部沟通。
亚马逊上个月警告员工，应该停止“为了使用 AI 而使用 AI”。此前，工程师们为了在内部排行榜上冲名次，开始部署代理。
为了遏制工具误用带来的成本，亚马逊被迫调整衡量 AI 采用情况的方法。Meta 在4月采取了类似措施。
亚马逊和 Meta 都已经构建并部署了自有模型，但也依赖 Anthropic 等第三方提供模型和 Claude Code 之类的工具。
AI 公司和平台正试图维持用户采用率，方法是在没有必要使用昂贵前沿模型时，引导用户转向便宜版本。
GitHub 首席运营官凯尔·戴格尔表示，微软在实施价格调整前，已经与客户沟通，和开发人员讨论“适配性和用途”。
他接着说：“用户需要问的问题是，哪些模型最适合这项工作？你并不总是在寻找前沿模型。”
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微软和其他 AI 平台提供商，包括亚马逊和谷歌，已经推出工具，可以把客户的查询和任务导向客户选定的一组模型中最相关的模型，从而更有效地控制成本。
与此同时，一些公司已经要求员工使用可以在自家服务器或个人设备上本地运行的开源模型，以减少向 AI 实验室和云服务提供商支付的账单。
但客户仍在权衡更高成本与自己向投资者做出的 AI 影响利润和提高员工生产力的说法。思科的帕特尔说：“我们的工程师想要更多 token……我们必须想办法为此提供资金。”
