生成式AI正在瓦解軟體業最根深蒂固的經濟假設之一：產品一旦建成，多服務一位客戶幾乎不會增加成本。

傳統軟體往往需要龐大的前期投資，但開發者能以極低的邊際成本分發成品。生成式AI的運作方式則截然不同。每一個提示、每一個生成的回答、每一項代理任務，都必須重新產生——並重新付費。

今年稍早，Stripe共同創辦人Patrick Collison主張，在AI時代，「軟體應該像披薩一樣」，在使用的當下按單製作。然而，按單製作的軟體，也伴隨著按單計算的成本。

網路經濟主要是圍繞人類意圖而設計的：人們搜尋、點擊、訂閱、結帳，企業則圍繞這些行為進行優化——獲取客戶、將其轉化為訂閱者，並以低成本大規模提供服務。如今AI代理能夠進行研究、撰寫程式碼、呼叫API、執行任務，甚至代表個人或企業進行付款。這帶來了速度與規模，但自動化活動也可能將消耗量——以及成本——推遠超企業預期或習慣管理的範圍。

人人都在關注AI推高運算帳單，卻很少有人留意誰在「白吃白喝」。免費試用濫用與多重帳號濫用是AI單位經濟學的隱形殺手，企業往往在利潤消失後才發現損害。如今挑戰已不在於讓運算更便宜，而是確保使用量能轉化為營收，而非任由或惡意的消耗侵蝕企業的利潤。

亞洲正說明這股轉變如何迅速地從實驗走向行動。Stripe在2025年的一項調查發現，82%的企業領導者已在推行或計畫推行代理式AI，且半數受訪者預期到2030年，透過AI驅動管道帶來的銷售占比將擴大。根據Bain的資料，85%的東南亞消費者已在使用或考慮使用AI工具來輔助購物決策。

代幣成為新的商業計量單位

在AI時代，兩位不同的使用者可能產生截然不同的工作負載，而每一次互動都有真實成本。代幣——AI模型將語言拆解成的小段文字——已成為衡量與計量消耗的關鍵單位，推動AI公司轉向按用量計費或混合定價模式；這類模式更能反映消耗成本，並讓企業能即時追蹤用量與收款。

使用Stripe的AI軟體開發平台Lovable正是這一轉變的例證。該公司最初提供訂閱制，但隨後轉向按用量計費：當客戶超過方案內的免費額度後，將依其AI代幣消耗量收費。

這種模式帶來了新的風險：代幣竊取。濫用者透過建立多重帳號、利用免費試用，並在無意付費的情況下消耗AI代幣來鑽系統漏洞。白吃帳號消耗的每一枚代幣，都會產生企業永遠無法回收的即時營運成本。

Stripe研究發現，AI公司超過六分之一的新註冊與多重帳號濫用有關。在這樣的比例下，濫用會隨成長而擴大：AI公司增加使用者的速度越快，混入的白吃帳號就越多。

時機至關重要。AI公司不能等到付款請求失敗才採取行動；屆時使用者早已離開。相反地，必須在註冊當下、在第一枚代幣被消耗之前就偵測出濫用行為。Stripe透過Stripe Radar等解決方案——一套以全球數百萬家企業資料訓練的防詐騙AI工具——去年在新加坡阻止了13億美元的詐騙損失。

保護利潤

挑戰不僅在於偵測代幣竊取或詐騙，更在於決定如何應對。企業需要更掌握自身利潤在何處暴露風險，並擁有自行設定風險容忍度、針對不同行為採取不同應對的彈性。例如，反覆建立新帳號竊取免費AI代幣的人，應與用量突然激增的付費一般使用者區別對待。

值得關注的指標相當具體：被標記為多重帳號濫用的新註冊比例、免費額度被消耗的速度，以及濫用行為是在註冊時就被發現，還是直到付款失敗才被察覺。隨著AI改變服務客戶的成本，保護利潤不僅取決於更便宜的運算，更取決於確保每一枚被消耗的代幣都物有所值。

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