7 月 1 日,企业 AI 使用正在从「尽量多用」转向「有额度地用」。SemiAnalysis 在 7 月 1 日发布的 Token Budgeting 报告中称,年初一度流行的 tokenmaxxing,也就是鼓励员工尽可能多消耗 AI token 以提升生产力,正在被更现实的预算制度取代。但该机构认为,媒体关于企业削减 AI 支出的叙事被夸大了,OpenAI 和 Anthropic 的 API 业务在今年下半年并未面临实质性预算风险。
SemiAnalysis 团队称,他们通过 Slack、电话以及 Databricks AI Summit 与 50 多家企业客户交流后发现,大多数公司确实开始设置 AI 使用上限,但并没有形成统一标准。低端预算可能只有每人每月 250 至 500 美元,高端预算则可达到每月 2000 美元甚至数万美元。一家美国大型航空航天与国防制造商把部分员工的月度额度设在 250 美元,一家大型制药公司设在 500 美元;Workday、Stripe 等技术更前沿的企业,部分员工预算约为每月 2000 美元。
这与年初的「token 最大化」形成对比。报告提到,Meta 和 Salesforce 等公司曾鼓励员工大量使用 AI 工具。Meta 内部甚至出现过一个名为「Claudeconomics」的仪表盘,对公司前 250 名重度用户进行排名。数据显示,Meta 员工在 30 天内消耗超过 60 万亿 tokens,单个最高用户消耗约 2800 亿 tokens。该仪表盘在相关报道后两天被关闭。Uber 也被报道称在四个月内消耗完 Claude Code 和 Codex 的年度预算,随后设置了每人每月 1500 美元的限额,超额申请需逐案审批。
但 SemiAnalysis 认为,这些极端案例更多反映激励机制和管理松散,而不是企业 AI 支出整体见顶。报告称,前 10% 高消费客户贡献了 AI 实验室大部分收入,这些客户在今年剩余时间削减 API 支出的风险很低。即便 Meta 在 2 月每月消耗约 70 万亿 tokens,并且按标价计算每名员工每年花费接近 5 万美元,SemiAnalysis 估计其仍只占 Anthropic 收入的 3% 至 5%。
企业支出分布也高度不均。SemiAnalysis 引用 Ramp 数据称,前 1% 客户每名员工年均 AI 支出接近 9 万美元,前 10% 客户约为 7300 美元,而中位数客户仅为 136 美元。该机构还称,许多技术领先的财富 500 强公司每名员工年均 AI 支出仍低于 2000 美元,且大额支出主要集中在工程和数据科学部门。这意味着,企业 AI 使用的 S 曲线仍有很大增长空间。
预算制度的兴起正在改变员工使用方式。一些公司把默认模型从 Opus 切换到 Sonnet,关闭高级模型或快速模式;也有员工先用 Microsoft 365 Copilot 进行草拟和总结,再把更昂贵的 Claude 或 Codex token 用在关键任务上。一家全球旅游科技公司每年 AI 支出接近 1000 万美元,近期把默认 Claude 模型从 Opus 改为 Sonnet,但仍允许员工主动切换到 Opus。部分岗位默认预算只有每月 200 美元,但工程师或高级员工可以申请更高额度。
SemiAnalysis 的结论是,预算管理会长期存在,但它并不等于需求萎缩。相反,企业正在把 AI 从实验性工具纳入正式成本管理。编码是当前最强的需求垂直领域,SemiAnalysis 估计 OpenAI 和 Anthropic 目前超过 70% 的 ARR 可归因于编码场景。未来,网络安全、白领知识工作、企业协作和自动化办公,可能复制 Claude Code、Codex 和 Copilot 在开发者市场中的增长路径。
这意味着 AI 市场正在进入一个新阶段。早期企业可能愿意为「尝试 AI」支付模糊账单;现在,财务部门开始要求预算、额度和 ROI。但只要员工效率提升能够抵消成本,企业不会停止购买 token。对 AI 模型公司来说,风险不是客户突然不用 AI,而是它们必须证明每一美元 token 消耗都能转化为更快的代码、更短的招聘流程、更高的销售效率或更少的人力投入。
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