真正最先在大规模层面落地使用AI的公司，往往根本负担不起这笔费用。

科技巨头通过向AI初创公司输送数十亿美元，并用严格的合同强迫它们把这笔钱原封不动地再拿去购买云服务器，从而制造出一场“被人为造出来的需求泡沫”。

因为这些资金只是在一个循环里周转流动，这些初创公司从来不必直面运行超大AI模型所带来的真实、惊人的成本。

这种往返循环创造了一个受保护的环境：企业几乎是在用“房东的钱”玩游戏，因此可以肆意消耗海量数据。但一旦这项技术离开安全的循环，真正落到面临硬预算约束的普通企业身上，单位经济模型就会彻底崩坏。

真正的企业客户不会把现金再循环回自己的资产负债表。每一张代币账单，都是最终的一次性现金流出。

这也是为什么Uber把AI编程工具发放给了5,000名工程师，并在4月就耗尽了全年全部AI预算——而高阶重度用户每人每月的支出可高达2,000美元。

账单高到离谱，甚至微软都在6月下令让10万名自家工程师停止使用Claude Code，因为无限制的代币计费已经变得完全不可承受。微软与Anthropic有着数十亿美元的合作伙伴关系，但仍不得不取消内部使用，因为这款工具的运行成本实在太高。

英伟达应用深度学习副总裁坦言：他们团队的算力成本如今已经远远高于其人类员工的实际工资。华尔街认为芯片价格下跌会自动解决这一问题，但支撑“代理式AI”的数学使得这一假设根本不可能成立。

Gartner确认，即便到2030年每个代币的价格下降90%，企业的总账单仍将持续上升，因为活跃的AI代理会不断运行，并反复发送庞大的对话历史，从而把每个任务的代币消耗最多放大到30倍。

这种循环成功编织出一段巨大的增长叙事，推高了2万亿美元的云端积压规模，但它却隐藏着一个在结构上过于昂贵、现实经济层面根本无法真正部署的产品。

乐观财报电话会议中的收益表述，与最终落在企业办公桌上的实际发票之间，巨大的落差，是当今全球金融中风险定价最严重的偏差。