AI變便宜反而更燒錢？Uber 4個月燒光預算 企業開始改用低價AI模型

記者彭夢竺／編譯

過去兩年，企業爭相導入AI工具，希望提升生產力與競爭力。然而，隨著使用量快速增加，許多企業卻發現一個意想不到的問題：AI模型價格雖然持續下降，但整體支出反而越來越高。這也讓企業開始重新思考一個問題—是否真的需要使用最昂貴、最強大的AI模型？

微軟（Microsoft）執行長納德拉（Satya Nadella）、Palo Alto Networks執行長Arora，以及Coinbase執行長Brian Armstrong等科技業高層近來都公開表示，較小型、成本較低的AI模型，其實已足以處理大量企業日常工作。

企業從追求「最強模型」轉向成本效益

這樣的觀念轉變，來自企業對AI成本的重新評估。過去許多企業鼓勵員工大量使用AI工具，甚至將Token消耗量視為生產力提升的象徵，市場一度將這種現象稱為「Tokenmaxxing」。

但如今，相關成本正開始對企業造成壓力。雖然Token價格持續下降，但AI業者正逐步從固定訂閱制轉向按使用量計費模式。這代表企業很難預估一項任務究竟會消耗多少Token，也讓AI支出變得更加不可預測。

協助企業管理AI系統的BlueRock執行長Harold Byun表示，許多企業對計費模式改變感到措手不及。「當授權模式改變後，很多人都相當意外。」他提到，公司接獲不少客戶反映，AI預算支出比原先規畫高出20%至30%。

Uber四個月燒光全年AI預算

企業成本失控的情況已開始出現。

根據外媒報導，Uber員工大量使用AI程式開發工具後，公司原本規畫的2026年AI預算，僅用了4個月便全數耗盡。最終管理層不得不限制員工使用量。

隨著AI工作流程越來越複雜，企業需要處理更多步驟、更大量資料以及更長的輸入內容，也讓實際支出遠超過最初預估。市場研究機構Gartner預估，到2028年，企業支付的AI程式開發成本將超過一名軟體工程師的平均薪資。

Gartner另一項調查也顯示，75%的企業主管預期今年科技預算將增加，其中接近一半預估增幅將達雙位數。

OpenRouter崛起 企業開始精算Token

面對成本壓力，企業開始尋找更具成本效益的解決方案。許多企業轉向OpenRouter等AI模型平台，透過路由機制，依照不同任務自動分配最適合的模型。例如，將程式開發等高複雜度工作交給高階模型處理，而一般文書、客服或內容整理工作則交由成本較低的模型執行。

換句話說，企業開始將AI模型視為雲端資源管理問題，而非單純選擇一家供應商。

花旗（Citi）報告顯示，今年1月OpenRouter平台上的開源模型Token使用量占比約34%，到6月已大幅提高至65%，顯示企業正在快速擁抱成本更低的開源模型。

DeepSeek等中國模型快速崛起

這股趨勢也讓中國AI模型獲得更多關注。目前OpenRouter平台最受歡迎的4款模型全部來自中國，其中DeepSeek排名第一。

根據花旗報告，中國模型目前每百萬Token最低收費僅約0.18美元，而美國頂尖模型平均價格約為4美元，雙方價差超過20倍。這也讓原本在新創圈較受歡迎、但難以打入大型企業市場的中國模型開始獲得更多機會。

BlueRock執行長Byun表示，過去開源模型與領先AI模型之間的能力差距超過一年，如今市場普遍認為，雙方差距已縮小至約4個月。他認為，未來這項差距還會持續縮小。

Palo Alto執行長喊話AI業者提前降價

Palo Alto Networks執行長Arora日前也在社群平台X發文指出，如果AI公司想贏得企業市場，就應該提前調降價格。他認為，AI實驗室應該直接按照未來幾年Token可能達到的價格向企業收費，而不是維持目前較高的費率，這樣才能加速企業導入AI。

OpenAI、Anthropic恐掀價格戰

面對市場開始轉向低價模型，OpenAI似乎也正在調整策略。市場傳出，OpenAI正評估大幅調降服務價格，包括Token使用費率，以因應競爭對手Anthropic可能採取的類似措施。

不過，降價策略也可能影響AI公司的營收成長速度。尤其是在OpenAI與Anthropic都被視為潛在IPO候選企業的情況下，市場格外關注2家公司未來獲利能力。

Synovus Securities財富管理顧問Christopher Brown表示，隨著OpenAI與Anthropic爭奪率先上市機會，未來AI市場很可能出現價格戰。「OpenAI與Anthropic之間，很可能會因為誰先上市而展開價格戰。」

科技股開始面臨AI投資回報疑慮

上週科技股普遍走跌，原因除了投資人開始重新評估AI產業估值之外，也包括市場對AI巨額投資是否能帶來足夠回報的疑慮。此外，SpaceX上市後股價表現不如預期，以及OpenAI可能延後IPO的消息，也進一步影響市場情緒。

儘管中國模型價格優勢明顯，但部分分析師認為，安全疑慮仍將限制其在大型企業市場的普及速度，特別是在資安、金融等敏感產業，企業對資料安全與法規風險仍高度重視。

因此，市場預期企業未來更可能採用類似雲端服務的多供應商策略。也就是同時使用多家模型供應商，依照價格、效能與應用需求彈性配置。

WEKA首席AI長Val Bercovici表示，許多開源模型如今已具備約90%的能力，但成本僅有頂級模型的10%。「我們不需要在每一項工作上，都使用最昂貴的Token。」

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資料來源：路透社