SemiAnalysis拆解企業AI預算:Meta曾單月消耗70萬億tokens,但真正的風險不是客戶不用AI了

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火星財經消息,7 月 1 日,企業 AI 使用正在從「盡量多用」轉向「有額度地用」。SemiAnalysis 在 7 月 1 日發布的 Token Budgeting 報告中稱,年初一度流行的 tokenmaxxing,也就是鼓勵員工盡可能多消耗 AI token 以提升生產力,正在被更現實的預算制度取代。但該機構認為,媒體關於企業削減 AI 支出的敘事被誇大了,OpenAI 和 Anthropic 的 API 業務在今年下半年並未面臨實質性預算風險。 SemiAnalysis 團隊稱,他們通過 Slack、電話以及 Databricks AI Summit 與 50 多家企業客戶交流後發現,大多數公司確實開始設置 AI 使用上限,但並沒有形成統一標準。低端預算可能只有每人每月 250 至 500 美元,高端預算則可達到每月 2000 美元甚至數萬美元。一家美國大型航空航天與國防製造商把部分員工的月度額度設在 250 美元,一家大型製藥公司設在 500 美元;Workday、Stripe 等技術更前沿的企業,部分員工預算約為每月 2000 美元。 這與年初的「token 最大化」形成對比。報告提到,Meta 和 Salesforce 等公司曾鼓勵員工大量使用 AI 工具。Meta 內部甚至出現過一個名為「Claudeconomics」的儀表板,對公司前 250 名重度用戶進行排名。數據顯示,Meta 員工在 30 天內消耗超過 60 萬億 tokens,單個最高用戶消耗約 2800 億 tokens。該儀表板在相關報導後兩天被關閉。Uber 也被報導稱在四個月內消耗完 Claude Code 和 Codex 的年度預算,隨後設置了每人每月 1500 美元的限額,超額申請需逐案審批。 但 SemiAnalysis 認為,這些極端案例更多反映激勵機制和管理鬆散,而不是企業 AI 支出整體見頂。報告稱,前 10% 高消費客戶貢獻了 AI 實驗室大部分收入,這些客戶在今年剩餘時間削減 API 支出的風險很低。即便 Meta 在 2 月每月消耗約 70 萬億 tokens,並且按標價計算每名員工每年花費接近 5 萬美元,SemiAnalysis 估計其仍只佔 Anthropic 收入的 3% 至 5%。 企業支出分佈也高度不均。SemiAnalysis 引用 Ramp 數據稱,前 1% 客戶每名員工年均 AI 支出接近 9 萬美元,前 10% 客戶約為 7300 美元,而中位數客戶僅為 136 美元。該機構還稱,許多技術領先的財富 500 強公司每名員工年均 AI 支出仍低於 2000 美元,且大額支出主要集中在工程和數據科學部門。這意味著,企業 AI 使用的 S 曲線仍有很大增長空間。 預算制度的興起正在改變員工使用方式。一些公司把默認模型從 Opus 切換到 Sonnet,關閉高級模型或快速模式;也有員工先用 Microsoft 365 Copilot 進行草擬和總結,再把更昂貴的 Claude 或 Codex token 用在關鍵任務上。一家全球旅遊科技公司每年 AI 支出接近 1000 萬美元,近期把默認 Claude 模型從 Opus 改為 Sonnet,但仍允許員工主動切換到 Opus。部分崗位默認預算只有每月 200 美元,但工程師或高級員工可以申請更高額度。 SemiAnalysis 的結論是,預算管理會長期存在,但它並不等於需求萎縮。相反,企業正在把 AI 從實驗性工具納入正式成本管理。編碼是當前最強的需求垂直領域,SemiAnalysis 估計 OpenAI 和 Anthropic 目前超過 70% 的 ARR 可歸因於編碼場景。未來,網路安全、白領知識工作、企業協作和自動化辦公,可能複製 Claude Code、Codex 和 Copilot 在開發者市場中的增長路徑。 這意味著 AI 市場正在進入一個新階段。早期企業可能願意為「嘗試 AI」支付模糊帳單;現在,財務部門開始要求預算、額度和 ROI。但只要員工效率提升能夠抵消成本,企業不會停止購買 token。對 AI 模型公司來說,風險不是客戶突然不用 AI,而是它們必須證明每一美元 token 消耗都能轉化為更快的代碼、更短的招聘流程、更高的銷售效率或更少的人力投入。
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