軟體曾遵循一個簡單的經濟公式：投入大量資金開發，之後服務每位新增客戶的成本幾乎為零。生成式 AI 顛覆了這個模式。每個提示詞、每張生成的圖片、每個代理任務都會產生實際成本，而詐騙分子已經想出如何讓別人買單。

支付公司 Stripe 正就其所稱的「代幣竊盜」發出警告，這是一種針對 AI 公司按用量計費模式的詐騙手法，客戶按實際消耗量付費。犯罪分子建立假帳號，耗盡昂貴的 API 代幣或額度，然後在任何人收款之前消失無蹤。

問題的規模

根據 Stripe 公布的數據，AI 訂閱公司在短短六個月內錄得多帳號濫用嘗試增加 40%。AI 產業的某些領域，此類嘗試的增幅甚至超過 600%。

在交易層面，AI 公司面臨的詐騙率是一般新創公司的 4.3 倍。即使實施反制措施後，這一數字也僅降至常態的 2.6 倍。AI 領域大約每六個新客戶註冊中就有一個與代幣竊盜有關。時機加劇了損害：由於被竊取的用量是在供應商自己的基礎設施上即時消耗，損失在任何款項收取之前就已發生，事後也無產品可以追。

Stripe 執行長 Patrick Collison 稱這一趨勢是 AI 領域最被忽視的風險之一。他指出，自動化代理讓竊賊能以人類詐騙防治團隊即時無法比擬的速度耗盡預算。

為何 AI 特別容易受害

傳統的軟體即服務公司可以慷慨提供免費試用，因為每位新增用戶的邊際成本趨近於零。AI 公司則是在根本不同的經濟模式下運作。對大型語言模型的每次查詢都會消耗運算資源，每次圖片生成任務都會佔用 GPU 運算週期，而代理工作流程會串連多次昂貴的推論呼叫。

被竊的 AI 額度在二級市場上也具有實際的轉售價值，買家可以用遠低於零售價的成本取得高階 AI 功能——這正是 AI 公司為吸引開發者而提供的免費額度和試用成為誘人目標的原因。

AI 語音生成公司 ElevenLabs 一直在這場戰役的最前線。該公司表示，每天都要封鎖數千個詐騙帳號，才能將損失控制在可管理的範圍。

Stripe 的回應

Stripe 已專門針對代幣竊盜問題更新其 Radar 詐騙偵測工具。Radar 是該公司基於機器學習的詐騙防治套件，供其支付平台上的企業使用，單月就為僅八家 AI 公司封鎖了超過 330 萬筆高風險註冊。

這種做法針對的是註冊層而非支付層。代幣竊盜必須在不良行為者接觸到產品之前就被攔截，因為一旦他們使用了服務，損害就已經造成。隨著濫用嘗試在全產業持續攀升，像 Radar 這類註冊層防禦在 AI 公司間的普及程度——以及屆時的詐騙數據表現——將是按用量 AI 計費模式成熟過程中值得關注的營運議題之一。