近期，瑞银分析师团队在一份研报中指出，企业高管对人工智能相关支出的管控意识正显著提升。该团队通过与十几位企业信息技术负责人深入交流后发现，约六成企业已采取措施收紧人工智能领域的开支，以应对持续攀升的成本压力。
词元调用成本已成为企业，尤其是大型企业的核心关注点。随着首席财务官和首席技术官发现人工智能相关账单不断上涨，成本优化被提上日程。Uber运营总监安德鲁·麦克唐纳在5月公开表示，人工智能投入的回报率过低，持续增加的成本已难以证明其合理性。
瑞银分析师团队自6月初启动多轮走访调研，初步判断行业正面临温和的逆风。后续访谈进一步证实了这一趋势，但不同企业受到的影响程度存在差异。团队在报告中提到，绝大多数企业已将词元调用成本优化列为重点工作，部分企业因此大幅放缓了人工智能投入的增长速度。
不过，并非所有企业都受到同等影响。瑞银指出，两类企业受到的冲击较小：一类是人工智能应用尚处于早期阶段的企业，另一类是已深度布局AI业务但不愿限制员工使用权限的企业。这些企业要么能通过AI获得可观回报以抵消成本，要么将创新视为战略核心，因此持续推动人工智能落地。
分析师认为，短期内，OpenAI、Anthropic等人工智能模型厂商将面临最大的开支缩减压力。与此同时，DeepSeek等开源模型和中国本土大模型有望成为受益者，尤其适合有非代码类业务需求的企业。这些模型在成本控制和灵活性方面具有优势，可能吸引更多企业采用。
尽管行业普遍削减AI相关支出，瑞银分析师强调，这一趋势属于“良性调整阵痛”，无需过度担忧。他们指出，没有企业完全停止人工智能的落地应用，适度优化开支是行业常态。下一代芯片训练的全新模型有望进一步降低词元调用成本，行业前景依然乐观。
头部人工智能企业正积极应对这一趋势，纷纷宣传自家模型的词元使用效率，部分厂商还推出了主打降本的新模型。例如，谷歌推出了Gemini 3.5 Flash模型，Anthropic于周二发布了Claude Sonnet 5，官方称该模型可自主完成复杂任务，而此前需要规模更大、成本更高的模型才能实现类似功能。
瑞银采访的一家企业表示，行业已告别盲目试水人工智能的阶段。该企业受访者称：“现在的核心问题不是是否调用词元资源，而是如何高效利用。成本优化已从应对预算危机的临时举措转变为常态化的技术研发工作。”
另一家受访企业透露，其首席技术官早年全力布局人工智能业务，如今却在缩减采购的AI工具数量。该企业发言人表示：“我们内部原本上线了五款AI工具和多款大语言模型产品，但年度词元预算大半已提前消耗完毕。目前我们仅保留两款AI工具，并严格管控使用量。”
