从“Token消费”到“Token节俭”：月人均支出7500美元，巨头们被迫刹车
企业在AI领域的从T出美支出正在经历一场逆转。先前鼓励员工大量使用Token的消费科技公司，如今纷纷设定AI使用上限，节俭均支"tokenmaxxing"（极限消费）转变为"tokenminimizing"（极限节约）。月人元巨这一趋势正席卷AT&T、头们Meta、被迫Uber、刹车沃尔玛、从T出美亚马逊等福布斯500强企业的消费预算管理。
根据《The 节俭均支Information》的报道，AT&T已限制部分员工访问微软的月人元巨GitHub Copilot；Meta则收紧员工在AI服务上的支出，形成了与数月前员工争相使用Token的头们反差。彭博社此前报道指出，被迫Uber和沃尔玛也对AI工具的刹车使用设定了上限；英国《金融时报》提到，亚马逊已取消了基于AI使用量的从T出美内部排行榜。
这一转变主要是由于成本压力的加剧。使用AI最频繁的企业，每位员工的月支出已经达到7500美元。尽管单个Token的价格持续下跌，但反复调用模型的智能体工具使得AI账单较之前增长了三倍，这种成本压力超出许多公司的预算承受能力。
这一变化正在重新定义AI市场的受益者。能够帮助企业监控和优化AI支出的工具需求急剧上升，微软、Databricks和英伟达投资的Factory等公司正迎来新的增长机会，软件供应商Palantir和Snowflake也被认为是此结构性转变的潜在受益者。
账单大幅上涨：成本失控重塑预算逻辑
成本压力的积累并非偶然。Uber是最极端的例子——该公司在2026年4月便耗尽了全年AI编程预算，目前将每位员工每个工具的月支出限制调整为1500美元。沃尔玛和亚马逊也对内部AI智能体的使用设定了上限，后者在发现员工为争排名大量消耗算力后，直接取消了相关排行榜。
个人层面的消耗同样令人瞩目。微软的数据显示，部分工程师在Claude Code上的Token费用每月达到500至2000美元。
问题的根源在于，智能体工具的普及改变了Token的消费模式。不同于用户手动发送单条指令，这些工具会在完成任务时反复调用模型，导致实际用量大幅上升。这意味着，尽管单Token价格下降，企业整体账单仍旧居高不下。
反应分化：收紧预算还是继续投资？
并非所有企业都选择收紧拨款。Box的首席执行官Aaron Levie对此颇感自豪。他表示："我们从未考虑过tokenmaxxing，因为没有排行榜，避免了错误激励。"
与之对立的是Databricks。该公司工程负责人Nikita Shamgunov表示，Databricks对工程师的AI预算不设上限，"因此tokenmaxxing依然存在"。这种立场反映出一种观点：对于信任员工能够高效使用AI的公司，限制使用未必是最佳选择。
这种分歧揭示了Token节约政策内部的矛盾：控制使用量虽然能降低成本，但也可能会同时削弱AI对生产率提升的承诺，这正是企业支出的主要理由。
基础设施受益：成本管控工具的结构性需求增长
"Token节约"的另一面，是对于成本控制基础设施的需求快速增长。
越来越多企业将简单任务从高价模型迁移至更便宜或开源的替代方案，以在不降低实际使用量的情况下控制成本。Palantir和Box的高管均表示，来自企业客户的此需求正在显著上升。
基础设施提供商迅速填补这一空白。微软和Databricks推出"网关"工具，帮助企业监控AI使用并实施支出上限。英伟达旗下的AI软件开发公司Factory则推出新款模型路由器，以自动将低复杂度任务分配给成本更低的模型。
微软首席执行官Satya Nadella在社交媒体上提到，应当让AI模型像商品一样灵活。他表示："我们并不希望看到所有行业的价值都被少数模型占有。"这一观点的背后反映出技术巨头面临来自竞争对手的压力。
微软两面应对：推出新定价机制，强调"可控成本"
在积极回应客户成本控制需求的同时，微软本周推出了新AI产品Copilot Cowork的定价机制，其收费逻辑与Anthropic的类似。
Copilot Cowork依托Anthropic的模型，用于自动完成复杂任务，用户需持有月费30美元的365 Copilot授权，并根据实际使用量付费。这种"授权+消耗"计费模式与Anthropic的收费方式相似。
面对企业客户对AI成本飙升的担忧，微软执行副总裁Charles Lamanna表示，客户"可以选择控制成本的方式"，包括为员工设定使用上限。同时，微软还计划允许客户将Copilot Cowork中的Anthropic模型替换为OpenAI或其他自家模型，声称可在相似效果的前提下实现更低成本。这一布局表明，在"Token节俭"时代，如何保持产品竞争力的同时缓解客户的成本压力，已经成为企业软件市场的新焦点。
本文转载自“华尔街见闻”APP，作者：张雅琦；官网编辑：宋芝萦。