根據創投公司 a16z 近期分析所引用的高盛數據，AI 模型價格在三年內的跌幅，約相當於個人電腦價格十五年來的下跌。這項比較顯示，AI 產業正把一整個世代的科技通縮壓縮到單一產品週期之內，這種價格下跌速度在科技業鮮有先例。

這波崩跌背後的數字

a16z 的分析以 2023 年 3 月設為 100 的基準指數來追蹤大型語言模型定價。到 2026 年 9 月，該指數已跌至約 5，三年半內跌幅約達 95%。換言之，當初要價一美元的服務，現在只需約五美分。

這項比較使用的基準是電腦的個人消費支出（PCE）物價指數。根據該分析，電腦價格跌至類似幅度大約耗時十五年，這段跌勢發生在 1980 年代展開的資訊與通訊科技（ICT）投資浪潮期間。這個參考期間別具意義：它涵蓋了運算從專屬商業設備走進主流辦公室與家庭的階段。

該分析將 AI 價格下跌的速度歸因於三大力量：模型開發商之間的激烈競爭、專有模型效率不斷提升，以及更便宜的开源替代方案的出現。

代幣價格講述同樣的故事，只是更響亮

另一項指標也指向相同方向。Silicon Data LLM Token Expenditure Index 衡量買家每百萬代幣的支出。2026 年 8 月，該指數跌至每百萬代幣 0.97 美元的歷史新，較 7 月下跌 29%。該讀數也使指數較 2026 年 5 月創下的約 2.05 美元高點低逾 50%。由於這項指標追蹤的是實際支出而非報價，它反映的是買家實際支付的價格。

更便宜的 AI 對打造它的企業意味著什麼

產能過剩的風險對支出最大的企業衝擊最重。Meta、Microsoft、Amazon 和 Alphabet 正在競相調整，因為 AI 的經濟效益正在他們腳下轉變。

高盛的警告可以歸結為：若運算供給超越需求，利潤率可能承壓。除非需求趕上供給，這些基礎設施投資的可持續性可能面臨真正的質疑。隨著產能計畫陸續推出、每月定價數據持續公布，這個供需缺口是值得關注的變數。

對 AI 服務的買家而言，這波趨勢幾乎完全是利多。在 2023 年 3 月會被視為低得離譜的成本，如今已成為常態，而 Silicon Data 指數顯示這波跌勢尚未止息。