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来源：国际金融报
越来越多企业高管发现，大规模部署AI的实际成本远高于最初预期 ，用AI取代员工未必比雇佣员工更便宜 。
AI的应用前景也面临严峻挑战 。
技术层面 ，围绕算力 、硬件 、模型运行与基础设施的整体系统性投入不断攀升，使用AI越来越昂贵；商业层面 ，大量企业内部出现了关于AI工具“性价比”的讨论与质疑。一些公司开始意识到 ，他们无法长期维持当前的高额支出 。用AI替代员工的成本，实际上比此前普遍认为的要高 。
增长背后的算力账本
生成式AI用户增长迅速，但背后的运行成本同样在快速上升 ，而且很多成本并没有被用户直接支付。
随着免费使用和低价策略持续 ，这种“花得多、赚得不一定够 ”的矛盾正变得越来越明显，也让AI商业模式的可持续性开始受到关注。
2022年底OpenAI发布ChatGPT ，此后它迅速打破纪录 ，成为历史上增长最快的科技产品 。OpenAI 、Anthropic和谷歌等AI模型提供商最初采用人为压低的统一低价收费模式，以推动用户采用 、抢占市场份额 。他们相信 ，可以通过消耗投资者资金来培育用户依赖 ，然后再向已经形成依赖的用户群体实现商业变现。
然而，与自21世纪初以来采用这一策略的其他面向消费者的平台（如脸书、优步或Instagram）相比 ，生成式AI在两个关键方面有所不同 。
首先 ，每新增一位用户，都会带来巨额且持续的单次查询成本 ，而这种成本规模是任何社交网络都未曾有过的 。具体而言 ，这些聊天机器人需要消耗极其庞大的计算资源，而这些资源又依赖于电力、用于服务器冷却的水资源 、建设数据中心所需的土地，以及数十亿美元规模的硬件投资。
特别是AI系统需要超大规模数据中心 ，而这些数据中心会消耗惊人的电力和水资源 。国际能源署（IEA）今春警告称 ，仅2025年一年，数据中心的电力需求就激增了17% ，到2030年可能翻一番 ，而同期专注于AI设施的电力消耗量可能增长两倍 。变压器 、涡轮机、电网设备和输电基础设施的供应链正成为关键瓶颈。真正决定胜负的早就不是哪家模型“更聪明 ”，而是在于谁能拿到足够电力 。
其次 ，随着模型变得越来越先进 ，其运行成本也会越来越高 。从这个意义上说，它们更接近于亚马逊云服务（AWS）这样的云计算技术 ，而非传统互联网平台。
到2023年 ，据研究机构半导体分析（Semi Analysis）估算，ChatGPT的日运营成本已经达到约70万美元 。此后 ，模型的复杂度和资源消耗程度还在持续上升 。
截至2026年初 ，ChatGPT每周活跃用户已达到8亿至9亿人，而付费订阅用户仅为3500万人。在这一规模下，维持ChatGPT全球服务的年度成本约为170亿美元 ，相当于每天约4700万美元。
哈佛大学商学院教授安迪·吴认为 ，大多数人并未意识到AI究竟“昂贵到了何种程度” 。许多人知道其高昂的固定成本，却不了解模型每生成一张图片时都会产生的可变推理成本（variable inference costs） 。
OpenAI预计 ，仅推理成本一项 ，到2030年累计支出就将超过1500亿美元。在绝大多数用户仍然免费使用该平台的情况下，一个关键问题是：资源投入与收入之间的巨大缺口最终将如何弥合 ，以及这些成本最终将由谁来承担 。
“性价比 ”争论
不仅是OpenAI等大模型开发商面临高昂成本压力 ，那些此前积极推动AI应用 、寄望于以AI提升效率甚至替代部分岗位的企业，也开始重新审视这笔账 。越来越多企业高管发现 ，大规模部署AI的实际成本远高于最初预期 ，用AI取代员工未必比雇佣员工更便宜。
导致这一态度转向的原因在于词元（token）的使用 。
当员工向AI提出请求时，该请求会消耗数字词元 ，而这些词元正是大语言模型（LLM）的“计价单位 ” ，也是企业使用AI的核心成本来源 。
尤其在科技公司中，员工被鼓励提高自身的词元消耗量，这一行为被称为“tokenmaxxing ”。这种做法往往源于企业将AI工具与生产力直接挂钩的考核逻辑 。
在某种程度上 ，“tokenmaxxing”甚至成为员工之间的一种身份象征：通过大量使用AI消耗词元 ，来证明自己在绩效指标上“超额投入 ” 。
但“tokenmaxxing ”的成本并不低。
对于纯文本任务而言，计算相对简单：大约750个单词对应1000个词元 ，但一旦涉及图像 、视频、代码生成等任务 ，成本会显著上升，而且这些费用通常在任务完成之后才集中体现 。
这些成本正在让雇主措手不及 ，尤其是在越来越多“代理型AI”被用于自主执行任务的情况下 ，词元的消耗急剧增加，导致许多企业频繁超支其AI预算 。
优步的运营主管近期就对“tokenmaxxing ”成本表达了担忧 ，因为到4月 ，公司已经提前耗尽了2026年的全部AI预算。
微软已逐步取消内部员工Claude Code的使用权限，并要求他们改用自家的AI编程助手GitHub Copilot CLI。外界普遍猜测 ，这一决定与成本压力有关 。
英伟达内部有团队在数月内报告称AI成本已超过人力成本 。
亚马逊也取消了内部AI排行榜机制。
这种普遍的收缩表明 ，各公司对AI投资回报率（ROI）感到不满 。
过去几年，大型科技公司向AI基础设施投入了数十亿美元，希望它成为未来的核心生产力引擎；企业也将AI纳入工作流程 ，以在竞争中保持优势 。
尽管科技股仍然表现强劲 ，但一些公司开始意识到：他们无法长期维持当前这种词元级别的高额支出。
此前，企业一直希望通过AI让团队更精简 、更快速 、更高效 。裁员信息追踪网站Layoffs.fyi的数据显示 ，今年已有164家科技公司裁员约11.7万人 ，2025年约275家公司累计裁员近12.5万人 。
但围绕“tokenmaxxing”的反弹迹象表明，劳动力市场最糟糕的阶段或许已经过去。
自2月底以来 ，词元价格上涨约60% 。这一动向正在测试企业的边界：究竟愿意为AI支付多少成本 。
比成本更深层的问题在于：AI并不会自动带来生产率提升或可转化为财务收益的结果。
在这种情况下 ，AI更像是一种“可有可无的效率附加品 ”，而非不可替代的核心工具 ，尤其是在其成本如此高昂的情况下 。
优步的运营主管指出 ，没有证据表明“tokenmaxxing ”能够改善消费者端产品功能 。
目前，也没有一种公认的方法可以清晰衡量AI与生产率之间的真实关系。
亚马逊曾尝试追踪AI使用情况 ，并在公司范围内设置排行榜 ，但这一机制最终失败，因为员工开始“刷分”，人为夸大使用量 ，这也意味着其实际生产力可能并未提升。
另一个值得关注的问题是 ，即使未来AI使用成本下降，企业和用户对AI的使用量可能仍会持续增长 ，特别是在OpenAI和Anthropic等公司上市之后 ，商业化压力可能进一步加大 。
目前，这两家公司整体上仍未实现稳定盈利 ，但情况正在发生变化 。例如 ，Anthropic预计在截至6月的季度实现约5.59亿美元营业利润，主要受益于其广受欢迎的AI编程工具。
如果AI公司的盈利能力持续增强 ，市场对“AI取代人类 ”的热情也可能出现变化 。未来 ，企业或许会重新发现人类员工的价值，“由真人服务 ”甚至可能超过“由AI驱动” ，成为新的卖点 。
从长远来看 ，AI或许仍会对某些工作岗位构成威胁，但就目前而言，高昂的成本才是真正的阻碍或难题。机器可以变得智能 ，但代价依然存在 。
记者袁源
文字编辑 程慧 王哲希
