AI支出增速骤降：当“价格战”撞上暑期淡季，大模型厂商的焦虑时刻

【科技24时区】八月的硅谷似乎比往年更安静一些。支付巨头Ramp最新披露的数据揭示了一个略显尴尬的现实：企业对AI工具的采纳速度正在放缓。在其追踪的7万家企业客户中，8月份为AI产品付费的比例仅为56%，环比微增0.4%。这一近乎停滞的增长曲线，并非孤立现象。回顾去年，Ramp的AI指数曾在8月至10月间陷入类似的僵局，直到年底才重新加速。但今时不同往日，当前AI基础设施建设的狂热程度远超以往，任何细微的减速信号，都足以让那些押注万亿美元的投资者心头一紧。

这种担忧并非空穴来风。前沿实验室和超大规模云服务商之所以敢在算力上豪掷千金，其底层逻辑建立在“未来收入足以覆盖成本”的预期之上。此前，随着软件工程师广泛采用代理编码工具（agentic coding tools），使用量曾呈现陡峭增长。然而，一旦采纳步伐放缓，收入增长的引擎便可能随之熄火。值得注意的是，Ramp的数据或许高估了整体市场的渗透率——毕竟其客户群体多为科技属性较强的公司。美国人口普查局8月23日更新的调查显示，仅有22%的企业报告使用了AI。尽管Ramp的样本不具备完全代表性，但作为少数直接反映真金白银支出的数据集，它依然被视为市场风向的重要先行指标。

当然，将数据低迷完全归咎于行业趋势可能有失偏颇。八月正值欧美传统休假季，许多决策者不在岗，这在一定程度上解释了数据的“ doldrums ”（低迷期）。但Ramp经济学家Ara Kharazian指出的另一个迹象则更为棘手：在样本中排名前1%的头部企业中，人均AI支出出现了近10%的大幅下滑，降至7,205美元。这背后既有假期导致的用量减少因素，更折射出Token成本的结构性下降。随着OpenAI和Anthropic掀起价格战，每百万Token的平均成本已从2026年3月峰值的1.15美元，暴跌至0.68美元。

价格下跌并未如预期般通过“以量补价”带来收入激增。相反，数据显示，实验室尚未能通过销量的大幅增长来抵消降价带来的损失。更有趣的是，低价策略反而诱导许多客户转向使用更旧、更便宜的模型，例如OpenAI的ChatGPT 5.6-Terra或Anthropic的Sonnet，而非追求性能最强但价格昂贵的前沿版本。对于前沿实验室而言，这是一个危险的信号：内部员工曾透露，新模型发布后的前几周是收回训练成本的关键窗口期，而采纳速度的放缓正威胁着这一商业闭环的效率。

尽管开源权重模型常被视作对闭源巨头的潜在威胁，但数据表明其影响力尚有限。8月份，仅有6.4%的AI支出企业使用了模型服务或推理平台。这一比例虽在稳步增长，但远未达到能撼动整体商业采纳格局的程度。“我们看到的现实是，OpenAI与Anthropic之间的竞争确实让AI变得更易获取，也压低了价格，”Kharazian分析道，“但这不仅降低了单价，更导致那些原本被市场寄予厚望、驱动未来增长的头部1%企业的总支出下降。”

这也部分解释了为何近期AI实验室纷纷将战略重心转向争取非技术用户，推广AI协同办公工具。对于手握数千亿美元芯片订单的模型构建者或云服务商而言，这个数据点——无论我们是否将其称为短暂的“波动”——都是一个不容忽视的预警信号。但从另一个角度看，正如Kharazian所言：“这取决于你在市场中的位置。如果你的公司是AI的使用者，那么现在的局面简直再好不过了。”