AI支出增速骤降，AnthropicIPO前现隐忧
Token使用量上涨，AI支出却停摆
企业使用人工智能的规模达到前所未有的高度，但这股热潮并未转化为相应的资金投入。
Ramp发布的最新报告揭示了一个令人意外的现象：过去数月间，尽管token消耗量持续攀升，AI相关支出却基本原地踏步。这一信号表明，随着价格战愈演愈烈以及客户愈发精明，OpenAI与Anthropic等公司的营收天花板正在显现。数据显示，8月至9月期间token支出增幅仅为1.5%，相比之下7月的环比涨幅曾高达42%。
Anthropic冲刺IPO前的冷静期
正值Anthropic筹备上市之际，这份数据或许会泼一盆冷水——投资人盲目押注AI行业能够维持狂飙突进式增长，未必是明智之举。
Ramp首席经济学家Ara Kharazian向TechCrunch坦言：”几乎全部AI支出都来自获得风投支持的高成长性科技企业。只要这笔预算继续膨胀，一切尚可，但若因市场环境或其他因素开始萎缩，这些企业将同步减速，引发连锁反应。”
头部企业的支出收缩
- Kharazian观察到，最”深度沉迷AI”的顶尖1%企业在8月和9月的支出已出现小幅回落，略低于夏季峰值时期的人均每月1万美元水平。
- 即便整体用量在增长，仅靠这一群体的减速便足以拉低总收入。
Ramp的数据还显示，中等规模和头部10%企业的支出虽有增长，但体量相差悬殊——中等企业每月每人仅花费12至15美元，前10%企业则花费600至1000美元，远不足以弥补头部客户的缩水部分。
非所有行业都能砸钱买AI
Kharazian指出，当下绝大多数AI应用场景尚未清晰到能让每家公司都达到头部企业那样的人均万元月耗水平。尽管软件和金融等行业对AI编程智能体的需求旺盛，但一家诊所或汽车经销商未必有如此高的投入意愿和能力。
“超级增长的黄金时代或许已经结束，而我们从那1%头部群体身上能榨取的潜力也已接近极限。”
十月小幅回暖难掩下行压力
10月份token支出环比增长8.9%，出现一定程度的回弹，但Kharazian强调，阻碍支出增长的逆风依然强劲。
他在系列博客《AI叙事出现裂痕》中分析，当前增速放缓并非需求疲软所致——AI使用量仍在上升。真正的症结在于市场竞争格局的剧烈变化。
价格战让买方市场形成
OpenAI和Anthropic的降价策略无疑让消费者受益，但也直接压缩了自身收入空间。今年9月，OpenAI将GPT-6 Sol和GPT-6 Luna的API价格腰斩；Anthropic随之大幅下调Fable 5.1和Opus 5.5的价格，其近期文件透露这一决定使年收入增长减少约6亿美元。
两家公司虽推出企业折扣方案以锁定客户预算，实际效果却在侵蚀营收目标。Kharazian表示，这已经完全转变为一个买方市场。
竞争者众，补贴策略失效
历史上，大型科技公司惯用补贴来培养用户习惯——回想早期网约车平台极其低廉的乘车费用，一旦寡头格局确立，价格便会大幅上涨。然而在AI领域，这种路径难以复制，因为入局者实在太多。
Meta和Nvidia正在推出包含廉价模型或开源模型的 enterprise 解决方案；来自中国和美国的大量开源模型公司同样构成压力；此外，由ChatGPT发明者创立的新公司Jev也凭借轻量级任务分流工具受到开发者热捧，其在Ramp平台上已成为表现最佳的产品之一。
“许多AI应用只需简单的二元判断，”Kharazian解释道，”企业可以直接调用已有的低价模型，再通过Jev之类工具进行分流，成本自然更低。”
企业更懂得如何省钱
以更低成本完成工作负载的能力，是另一个压制支出的重要因素。除了厂商降价，企业自身在AI使用的成本控制上也日趋成熟：
- 员工更倾向于使用默认配置，避免在长时间任务中调用昂贵的高端模型
- 为团队成员设定明确的AI使用预算上限
- 通过路由系统将部分任务从标准轻量模型切换到更廉价的模型层级
Notion联合创始人Akshay Kothari近日公开的内部数据与Ramp的观察不谋而合，他总结得极为精辟：”token用量蹭蹭涨，成本支出哗哗降。”
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