生成式AI正在瓦解软件行业最稳固的经济假设之一：产品一旦建成，服务一个额外客户的成本几乎为零。

传统软件往往需要巨额前期投入，但开发者可以以极低的边际成本分发成品。生成式AI则不同。每一条提示词、每一个生成的答案、每一项智能体任务，都必须重新生成并重新付费。

今年早些时候，Stripe联合创始人Patrick Collison提出，在AI时代，“软件应该像披萨一样”，在使用的那一刻按单制作。然而，按单制作的软件也带来了按单制作的成本。

互联网经济在很大程度上是围绕人类意图设计的：人们搜索、点击、订阅、结账，企业围绕这种行为进行优化——获取客户、将其转化为订阅者，并以低成本大规模服务。如今，AI智能体可以代表个人或企业进行研究、编写代码、调用API、执行任务，甚至完成支付。这承诺了速度与规模，但自动化活动可能迅速将消耗和成本推高至远超企业预期和惯常管理水平的程度。

所有人都在关注AI推高算力账单，却很少有人留意谁在白嫖。免费试用滥用和多账户滥用是AI单位经济模型的隐形杀手，企业往往在利润率消失之后才发现损失。挑战不再是单纯降低算力成本，而是确保使用量转化为收入，而非让意外或恶意消耗侵蚀利润率。

亚洲正体现了这一转变如何从实验迅速走向行动。Stripe 2025年的一项调查发现，82%的企业领导者已经在实施或计划实施智能体AI，半数受访者预计到2030年将有更大比例的销售额通过AI驱动的渠道实现。据贝恩咨询统计，85%的东南亚消费者已在使用或考虑使用AI工具来指导购物决策。

代币成为新的商业计量单位

在AI时代，两个不同的用户可能产生截然不同的工作负载，每一次交互都承载着真实成本。代币——AI模型将语言切分而成的小段文本——已成为衡量和计量消耗的关键单位，推动AI企业走向按用量或混合定价模式——这类定价更好地反映消耗成本，使企业能够实时跟踪使用量并收取费用。

使用Stripe的AI软件开发平台Lovable正是这一转变的例证。该公司最初提供订阅服务，但随后转向按用量计费：当客户超出其套餐的免费额度后，将根据其AI代币消耗量进行收费。

这种模式带来了新的漏洞：代币盗用。滥用者通过创建多个账户、钻免费试用的空子、在无意付费的情况下消耗AI代币来钻系统的空子。白嫖者消耗的每一个代币，都会给企业带来一笔永远无法收回的即时运营成本。

Stripe研究发现，超过六分之一的AI公司注册账户与多账户滥用有关。按这一比例，滥用会随增长而扩大：AI公司获取用户的速度越快，混入合法用户中的白嫖账户就越多。

时机至关重要。AI公司不能等到支付请求失败时才采取行动；到那时，用户早已离去。相反，滥用必须在注册环节就被发现，在第一个代币被消耗之前。Stripe凭借Stripe Radar等解决方案——一款基于全球数百万企业数据训练的反欺诈AI工具——去年在新加坡阻止了13亿美元的欺诈行为。

保护利润率

挑战不仅在于检测代币盗用或欺诈，更在于决定如何应对。企业需要更清晰地了解利润率在何处暴露，同时拥有灵活设定自身风险容忍度并针对不同行为定制应对策略的能力。例如，反复创建新账户窃取免费AI代币的人，应与用量突然激增的普通付费用户区别对待。

需要关注的指标非常具体：被标记为多账户滥用的新注册比例、免费额度被耗尽的速度，以及滥用是在注册时被发现，还是仅在支付失败时才暴露。随着AI改变服务客户的成本结构，保护利润率不仅取决于更便宜的算力，还取决于确保每一枚被消耗的代币都物有所值。

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