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Coinbase 据报削减近半 AI 支出，内部 Token 用量却持续攀升
据报道，Coinbase 将其人工智能相关支出削减了近 50%，而与此同时，该公司内部 Token 的使用量仍在持续增长。这一举措表明，这家全球最大的加密货币交易所之一，在部署人工智能工具时，正转向更注重成本纪律的策略。
Coinbase 削减 AI 支出意味着什么
AI 支出削减近半，并非普通的预算调整。对于 Coinbase 这样规模的公'司而言——其业务日益依赖人工智能，例如已在美国证券交易委员会注册的 AI 驱动投资顾问——如此大幅度的削减，指向的是深思熟虑的运营决策，而非简单的项目调整。
在整个科技领域，AI 基础设施成本已成为日益突出的问题。大语言模型的推理、微调以及内部开发工具，都会消耗大量计算预算。而 Coinbase 此前一直在投资依赖这些能力的开发者生产力工具。
这一时机值得关注，尤其是考虑到 Coinbase 更广泛的财务状况。该公司第一季度财报显示，得益于创纪录的加密货币交易量，业绩表现强劲。这表明此次支出削减并非出于营收压力，而是一种战略性的效率优化。
AI 成本下降，Token 用量为何反而上升
支出减少与 Token 用量增加之间看似矛盾，这恰恰是本文最有趣的部分。以下几个因素可以解释两者为何能够并存。
近几个月来，各大主流 AI 模型供应商的价格迅速下跌，使得推理成本显著降低。AI 供应商之间的竞争正在推动整个行业的单 Token 成本下降。
企业还可以通过改用更小、更高效的模型来降低支出，以完成那些不需要最前沿能力的任务。例如，客户支持分类器与复杂的代码生成工具所需模型完全不同。
内部优化措施——如更好的提示工程、缓存和批处理——也能在不减少处理 Token 量的情况下进一步降低成本。这些效率提升使团队能够以更少的资源完成更多工作。
这对 Coinbase 及加密货币公司意味着什么
Coinbase 的做法可能反映了整个加密货币行业对 AI 投资日趋成熟的看法。早期采用阶段通常伴随着大规模、高成本的实验。下一阶段则侧重于识别哪些 AI 应用能够带来可衡量的回报，并削减其余部分。
就 Coinbase 而言，该公司一直在扩大其全球监管版图，同时投资于其 Base 二层网络。在多个战线扩张的同时控制 AI 成本，表明该公司优先考虑可持续增长，而非无节制的支出。
其他面临类似成本压力的加密货币公司可能会效仿这一策略。随着 ARK Invest 等机构投资者继续增持 Coinbase，在展示产品创新的同时体现成本纪律，有望强化该公司的投资价值。
此次支出削减究竟是暂时的重新调整，还是 Coinbase 分配 AI 资源的永久性转变，随着该公司未来几个季度的财报披露，答案将变得更加清晰。
