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自选币种
加密货币行业的“代币经济学”是设计代币如何发行、分配和销毁的概念。然而，在人工智能行业，这个词已开始承载完全不同的含义。核心不再是发行问题，而是成本问题。AI模型每次使用都会消耗代币。问题在于，这些成本是否真正带来了生产力的提升，目前尚不明确。
如果说加密货币是产出代币的行业，那么AI就是燃烧代币的行业。
引发成本质疑的关键人物
近期为这场争论点火的是全球最大网约车公司优步的二号人物。优步总裁兼首席运营官安德鲁·麦克唐纳在一次播客中表示，“为AI支出辩护正变得越来越困难”。他指出，虽然开发组织对AI工具的使用在快速增长，但缺乏足够证据表明这实际带来了产品改进或生产力提升。他将这种现象称为“代币最大化”，即代币的过度消费。
此番言论之所以备受关注，并非仅仅是成本抱怨。优步曾是积极引入AI的全球科技巨头。这样一家企业的核心高管公开质疑AI的成本效益，其信号意义显著。更何况，这言论是在微软以成本压力为由，大量收回供内部开发者使用的Claude Code许可证之后不久出现的。
市场焦点转向盈利性
对AI的乐观情绪依然强烈。模型性能在快速改进，部分工作中也确实观察到了生产力提升。但近期市场的提问方向已然改变：从“AI是否有效”转向了“AI是否能赚钱”。
数字揭示的成本压力
近期披露的一些数字清晰地展现了这一转变。
据称，优步在短短4个月内就耗尽了为2026年规划的Claude Code预算。约5000名工程师使用了该工具，月使用率高达84%至95%。人均月度账单从150美元到高达2000美元不等。据传，优步首席技术官仅在一次2小时的公司内部演示中就消耗了价值1200美元的代币。
微软也遇到了类似问题。据媒体报道，微软从5月中旬开始逐步缩减内部对Claude Code的访问权限。原因是随着使用量增加，按量计费的成本迅速膨胀。微软试图通过引导工程师转向使用自家的GitHub Copilot来降低成本。
GitHub亦决定自6月1日起，将Copilot付费方案从固定费率改为基于使用量的按量计费。理由是固定费率模式已难以覆盖成本。有估算显示，一次基于智能体的编码会话可能花费30至40美元，这使得每月10美元订阅费的可持续性受到质疑。
最尖锐的数字来自开发生产力平台Entelligence.AI的一项调查。该机构分析了2444家企业，发现为AI代币每花费1美元，仅能转化为18美分的实际用户价值。其余成本则消耗于：修复AI产生的错误占44美分，返工占27美分，审查过程占11美分。
这正是为何有批评指出，AI并非在减少工作量，而是在创造新的工作。
乐观与悲观观点的交锋
面对相同的数字，解读却截然不同。
乐观派将当前的成本混乱视为增长过程中的阵痛。他们认为，一旦智能体AI普及，代币消耗将呈爆炸式增长，模型提供商和云服务商的收入也将随之扩大。高盛部分分析师预测，到2030年，代币消耗可能比现在增长数十倍。随着定价模型变得精细，以及高效分配AI任务的编排技术走向成熟，当前的成本问题也将得到缓解。
另一方面，悲观派则认为成本结构本身不稳定。他们指出，在AI产业中，明确赚钱的是像英伟达这样的半导体公司，而模型提供商和云服务商则背负着巨大的设备投资和运营成本。自ChatGPT发布以来，英伟达净利润激增，但大型云服务商们的数据中心投资和债务负担却在加重。
核心问题在于营收的质量。AI模型公司从云计算公司获得投资，又将这笔钱作为云服务费支付出去的循环结构正在扩散。投资、云服务承诺和营收确认相互交织，虽然规模在扩大，但其中有多少是自生性需求仍需仔细审视。
OpenAI和Anthropic在微软、甲骨文、谷歌、亚马逊的大规模云服务承诺中占据的份额越来越大，也加剧了这种争议。如果一两家特定AI公司占据了云服务订单积压的一半左右，这与其说是稳定的分散化营收，不如说更接近于战略依赖。
韩国企业亦非例外
这一问题并非美国科技巨头所独有。韩国平台企业和系统集成行业也很可能面临同样的压力。
Naver正在积极增加AI基础设施投资。其一季度设备投资同比增长超一倍，其中相当部分投入了AI服务器和GPU，旨在构建自有的AI生态。而Kakao则将重点放在成本效率上，采取结合外部模型与自研模型的混合策略。
两家公司的选择虽不同，但本质问题相同：长期来看，是直接掌控AI基础设施更有利，还是在需要时组合外部模型更佳？答案尚未揭晓。不过，在代币成本持续上升、固定费率转向按量计费的趋势下，成本控制能力必将成为未来AI竞争力的核心变量。
初创公司和系统集成商更为敏感。资金实力有限的企业，其代币成本直接关乎生存。正因如此，采用低成本与高性能模型混合的策略、提示词缓存、构建本地大语言模型、采用国产NPU等方案被提上议事日程。
政府推动的K-Cloud和主权AI战略也不应仅停留在技术自立的口号上。AI时代的关键不仅是模型主权，更是成本主权。对外国模型和云服务的依赖越深，韩国企业的成本结构将同时受到汇率和海外代币单价波动的冲击。
虽非互联网泡沫，但提问更趋冷静
将当前的AI市场与2000年的互联网泡沫简单类比并不恰当。AI技术具备实质内容，在部分领域也确认了生产力提升。OpenAI、Anthropic等主要模型公司在短期内消失的可能性也很低。
然而，投资逻辑的核心轴线已经改变。六个月前，市场关注的是“AI扩张有多快”。如今，则开始追问“这种扩张是否以盈利的方式进行”。
仅凭AI代币消耗增长这一事实已不足够。关键在于这种消耗转化为实际价值的比率。如果燃烧1美元仅能剩下18美分的价值，终将有人不得不重新审视账单。
AI产业的下一个阶段，很可能不再是性能竞争，而是单位经济学的竞争。能够以更低成本、更稳定、更可验证的方式产出结果的模型，或许比单纯的“更聪明”的模型更能成为市场赢家。
AI热潮并未熄灭。只是火焰正在何处燃烧金钱，如今已开始变得清晰可见。
