AI 價格戰升溫，推論成本失控上升

一家名為 Swan AI 的四人初創公司每月支付 113,000 美元用於 AI 運算。四個人，每月計算費用達六位數。這不是人力問題，而是定價問題。

到 2026 年中，運行 AI 工作負載的經濟狀況變得如此嚴峻，以至於各規模的公司都在做大型模型供應商極不希望他們做的事：實時比價。企業現在會動態將查詢路由至多個 AI 模型，挑選能處理每項特定任務的最便宜選項。

這些數字講述了一個應讓任何財務長感到不安的故事。2024年，企業對人工智慧的投資達到了2523億美元，這筆驚人的金額表明該行業正大膽押注於變革性的回報。問題在於？大多數採用人工智慧的公司報告的成本節省低於10%。

而運營層面更為糟糕。Uber 的首席技術長透露，公司已在第二季度耗盡了整個 2026 年的 AI 預算。並非部分超支，也非輕微估算錯誤，而是整個預算在夏季前就已用罄。

Swan AI 每月 $113,000 的開支，考慮到這家初創公司的規模，尤其引人注目。對於一支四人團隊來說，僅 AI 成本就高達每人每月約 $28,250，尚未計算薪資、辦公空間或其他任何維持業務運作的開支。

2026 年中期的數據顯示，企業對 AI 路由和編排工具的採用將大幅增加，這些工具能根據成本和能力自動切換模型。並非每個查詢都需要最強大的模型。簡單的文字分類任務不需要與生成複雜法律分析相同的計算能力。

中國AI模型的競爭壓力為這一趨勢提供了強勁動力。字節跳動在2024年提供的AI服務價格甚至低於GPT-4的99.8%。於2025年初推出的DeepSeek低算力模型，進一步加速了成本效益的提升。

據報導，OpenAI 正考慮大幅降低其企業代幣定價。Anthropic 預計將跟進。

對於關注此領域的投資者而言，保證金壓縮的影響重大。如果兩家最突出的西方 AI 模型供應商被迫同時與中國競爭對手及開源替代方案展開價格戰，實現盈利的路徑將顯著延長。2024 年流入企業 AI 的 2523 億美元，是基於對定價能力的假設，而這些假設如今看起來越來越脆弱。