根據 Ramp AI 指數近期發布的一項研究，美國企業支付的人工智慧費用持續下降，使用量卻不斷增加。該指數追蹤大量美國企業的支出與使用情形。研究結果顯示，持續進行的 AI 價格戰並未損及需求；相反地，價格下跌讓企業更容易大規模部署 AI。若此趨勢持續，供應晶片、雲端容量與推論服務的廠商可望迎來相應的財務成長。

自 7 月以來使用量成長 50%，支出下降

Ramp 經濟學家 Ara Kharazian 表示，企業投入 AI 的資金在 7 月創下歷史新高後有所回落，當時市場對 OpenAI 與 Anthropic 等供應商降價完全敞開大門。

使用量則呈現完全相反的走向。截至 9 月，使用量成長近 50%，創下歷史新高。Ramp 的使用量以代幣計算，代幣是 AI 模型處理文字的基本單位。據 Ramp 統計，該月最後一週 Anthropic 的代幣使用量佔比為 51%，OpenAI 為 44.5%，開源替代方案則低於 5%。兩大供應商合計佔 Ramp 樣本中逾 95% 的代幣活動。

Ramp 的數據來自 70,000 家美國企業的交易資料，但其代幣數據來自規模較小、以 API 為主且側重大型買家的樣。

Kharazian 表示，Anthropic 與 OpenAI 之間的競爭正「讓 AI 更容易取得」，同時降低企業的成本。

為何代幣更便宜可能意味著更多 AI，而非更少

價格下跌未必代表 AI 產業正在衰退。Citadel Securities 專家 Frank Flight 在其代幣經濟學評估中主張，採用程度越來越取決於運算、電力與推論容量的可負擔性與可得性。

Ramp 自身的數據也反映出價格下滑：根據 AI 指數的混合代幣價格追蹤器，有效代幣價格下跌 41%，至每百萬枚約 0.68 美元。

企業將工作分流至最合適的廉價模型

企業在選擇由哪個模型處理哪項任務時也變得更加挑剔。針對 472 家企業的代幣經濟學現況調查發現，86% 的企業正在使用或評估模型路由器，而使用路由器的企業向財務長展示可衡量價值的可能性高出四倍。此一模式顯示，企業正將模型與工作負載進行匹配，而非每項任務都仰賴前沿模型。

對前沿模型的依賴也在鬆動。目前有 51% 的受訪者表示高度依賴前沿模型，但僅有 24% 認為一年後仍會處於該類別。

成本管控更嚴格，部署卻更多

KPMG 的第三季 AI Pulse 發現，近六成領導者回報 AI 帶來可衡量的價值，其中生產力領先（55%），其次是更快的決策（49%）與更強的財務表現（37%）。

「AI 的價值故事正變得更加清晰，」KPMG 副主席暨客戶技術與創新主管 Todd Lohr 表示。

BCG 同樣發現，近半數企業如今已從 AI 中產生價值。綜合來看，這些調查顯示企業在擴大 AI 部署的同時，也執行更嚴格的成本紀律。

價格下跌對市場可能意味著什麼

更便宜的 AI 可能讓自動化進入以往成本過高而無法自動化的工作流程。OECD 的 AI 市場研究發現，經品質調整後的語言模型價格大幅下跌，同時指出 AI 代理程式在每項任務中可能消耗多得多的代幣。

這意味著更便宜的代幣可能降低單位成本，卻不一定減少 AI 的總支出。隨著採用範圍擴大，企業可能只是使用多得多的 AI。

來源：Cryptopolitan