顶级经济学家警告：词元成本下降，企业AI支出却不降反升

专家表示，Meta等科技公司“烧词元”的时代已经结束。图片来源：David Paul Morris/Bloomberg—Getty Images

一位19世纪英国经济学家的理论，或许正在AI热潮中再次应验。

1865年，威廉·斯坦利·杰文斯发现，瓦特蒸汽机提高了煤炭利用效率，减少了完成同样工作的煤炭消耗量，但煤炭总消耗量反而激增。150多年后的今天，一位经济学家正借助这一被称为“杰文斯悖论”的现象，解释为何企业的AI支出仍将持续攀升。

根据Silicon Data词元支出指数（Silicon Data Token Expenditure Index），自2023年以来，单个词元的价格已下降逾90%，但企业在大语言模型上的支出自去年底以来却翻了一番。简而言之，作为AI处理文本的最基本单位的词元，其处理成本正不断下降，但企业对AI的总投入却创下历史新高。阿波罗全球管理公司（Apollo Global Management）首席经济学家托斯滕·斯洛克认为，这正是“杰文斯悖论”的又一现实例证。

斯洛克在最近的一篇博客文章中写道：“随着词元成本不断下降，企业并没有因此减少支出，反而部署了更多AI智能体、将更多工作流程自动化，并生成更多代码。结果是，尽管‘智能’的单位成本正在快速下降，但总支出却持续攀升。”

词元成本已成为企业竞相应用AI过程中的主要顾虑之一。Meta和亚马逊（Amazon）等公司激励员工使用AI，于是员工争先恐后地提高AI使用量，随之催生了一种被称为“烧词元”的风潮。然而，事实证明，单纯为了用而用的做法难以持续。网约车公司优步（Uber）的总裁兼首席运营官安德鲁·麦克唐纳近期表示，由于公司越来越多地使用Claude Code，其在今年前四个月就耗尽了全年AI预算。据彭博社报道，优步如今已将员工每月AI支出上限设定为1,500美元。

还有一些企业开始意识到，科技巨头们曾承诺能提升生产效率的AI，其使用成本目前仍高于人工。英伟达（Nvidia）应用深度学习副总裁布莱恩·卡坦扎罗近日在接受Axios采访时表示：“对我的团队来说，算力成本远远高于员工成本。”

杰文斯悖论与AI热潮

新一代AI模型的效率提升，使词元价格持续下降，“烧词元”的时代或将结束，但这未必能解决企业的AI预算危机。

贝恩公司（Bain & Company）一组分析师在上周发布的一份简报中印证了斯洛克的观点。他们发现，从2024年12月到2025年12月，词元成本下降了一半，但同期词元消耗量却增长了450%。

分析师认为，这种悖论背后的原因在于企业的竞争焦虑：面对技术迭代，企业往往有一种必须升级AI模型的紧迫感。它们不愿意守着现有模型，把节省下来的开支收入囊中。此外，随着AI智能体处理复杂任务的能力增强，单次查询所消耗的词元数量也在增加。而正如斯洛克所说，一旦团队相信AI能够胜任更重要的工作，他们就会向AI提出更多要求，从而消耗更多词元。

简报写道：“模型成本越来越低，使用量越来越大，最终支出依然居高不下。”

词元成本只是AI热潮中出现“悖论式”经济现象的一个缩影。斯洛克此前还发现，尽管AI已经能够自动完成客服人员86%的工作内容，但过去十年间，菲律宾呼叫中心从业人数实际上几乎翻了一番。放射科医生这一群体也呈现出类似趋势。由于AI具备自动分析医学影像的能力，这一职业一度被认为面临被取代的风险，但过去十年，美国放射科医生数量反而增长了10%。

斯洛克上个月写道：“单次交互成本下降，并不意味着交互次数减少。相反，这意味着企业能够服务更多客户、开辟更多渠道，并进入更多值得开拓的市场。这项原本被认为会缩小行业规模的技术，反而成为行业扩张的助推剂。”

贝恩公司预计，未来企业运营支出结构将发生明显变化：约70%来自人力成本，另外30%则来自词元支出。分析师警告称，为了确保这一转型的可持续性，企业必须学会掌控AI支出的不确定性。这要求企业不仅要制定AI支出预算，更要明确使用不同AI工具带来的真实财务回报，以此来衡量词元支出是否物有所值。

分析师表示：“运营支出从人力成本向词元成本转移，并不是一个预算问题，而是一场结构性变革。”（财富中文网）

译者：刘进龙

审校：汪皓

财富中文网所刊载内容之知识产权为财富媒体知识产权有限公司及/或相关权利人专属所有或持有。未经许可，禁止进行转载、摘编、复制及建立镜像等任何使用。