来源：新浪财经
文 | 《硅谷观察》栏目 郑峻
在Token的成本压力下，美国企业AI预算正逐渐呈现出三重结构。
第一层巨头自建替代品，第二层中型企业砍预算或者降档，第三层中小企业则直接投奔中国开源权重。在这股分层大潮的背后，OpenAI和Anthropic这些美国前沿实验室失去的是市场的两头：最大的企业客户在造自己的工具，最小的企业客户在纷纷投奔中国AI模型。
回想今年年初，硅谷还在流行一个词：TokenMaxxing——谁烧掉的Token多，谁的生产力就高，预算本来就是拿来烧的。然而，这次Token大跃进只持续了半年时间，如今的态势已经彻底转变，现在已经没人再提TokenMaxxing了。而当账单到期的时候，不同体量的公司也采取了完全不同的对策。美国企业的AI采购由此裂成了清晰的三层，给中国AI开启了明确的市场空间。
现状：Token便宜了，却烧不起了
最刺眼的数字来自Uber。据外媒报道，Uber整个2026年的AI编程预算，不到四个月就烧光了。烧得这么快是因为员工按照Uber的要求积极使用AI。今年三月，Uber五千人的工程团队里，Claude Code在的渗透率从32%一路冲到84%，单个工程师每月在token上要花掉500到2000美元。
更极端的案例是养虾热背后的智能体框架OpenClaw，有估算认为一个实例自主运行一整天可以消耗掉相当于一千到五千美元的 API 成本，而用户为它付的只是每月两百美元的 Claude Max 套餐；到今年四月初，跑在外面的 OpenClaw 实例已经超过13.5万个。Anthropic因此在4月初迅速切断了这条路，要求这类第三方框架的用量单独计费，部分用户的支出因此涨了十倍甚至几十倍。
十六天之后，GitHub 停掉了 Copilot Pro 和 Pro+ 的新注册，产品副总裁乔·宾德（Joe Binder）给的理由同样直白：智能体工作流消耗的算力经常超过用户一个月所付的费用，少数几个请求的成本就能盖过套餐价。
这里有一个被普遍误读的趋势。一方面，Token单价确实在跌，大约每十八个月降一个数量级，但另一方面，单次任务的Token消耗涨得比价格跌得更快。于是出现了一个令很多人意外的结果：模型越便宜，账单反而越贵。
Gartner预计今年全球AI支出将达到2.5万亿美元，同比增长69%；但他们同时预计，2026年AI预算里有25%会滑到2027年去。“滑档”是砍预算的体面说法。另一方面，Gartnet还预计，只有28%的AI基础设施项目完全兑现了当初的商业论证。换句话说，烧掉的钱里有将近四分之三没能证明自己值得烧。
第一层：巨头自给自足
第一层是有能力自造模型的AI巨头公司，对他们来说，省钱和推自家产品可以同步完成。
微软换掉Claude Code之后，促使工程师用上的是自研的MAI-Code-1-Flash。这是一个约五十亿参数的小模型，在今年Build大会上发布并向所有GitHub Copilot套餐铺开；后续版本MAI-Code-1.1-Flash更是宣称成本再降73%。
在这套动作背后，据报道，微软已经把内部Anthropic用量的预算预估砍掉了三分之一以上，而此前的估算是每年至少十亿美元。
微软在这件事里的位置其实相当微妙。2025年11月，他们和英伟达联手向Anthropic投了150亿美元，把这家公司的估值推到3500亿，还把Claude搬上Azure对外售卖。但投资Anthropic，和内部削减Claude预算，这两件事并不矛盾。对微软来说，Claude是货，MAI才是自己的地。
Meta是此前TokenMaxxing最疯狂的AI巨头，甚至将Token使用量作为考核指标。在绩效的压力下，他们的员工曾在三十天内通过Anthropic的工具消耗掉60.2万亿token。最高峰期的时候，Meta内部预估一年要在Anthropic模型上花到100亿美元。
但从六月底开始，他们限制员工使用Claude Code和OpenAI的Codex，应用AI组受限最严，部分任务甚至需要走审批流程。他们的替代品则是MetaCode和Muse Code。据媒体报道，Meta内部的Claude用户数已经从约六万降到了三万，这是外部从token消耗和支出估算倒推出来的。
即便砍过之后，Meta的Claude月支出据报仍在数亿美元的级别。Meta收紧Claude使用，还有一个原因——模型蒸馏。如果用Claude写出来的代码进了自家的训练数据，那么Meta的模型就可能把竞品模型的特征一起吸进去。
第二层：中型公司只能砍预算
第二层是Uber这样的中型公司：几千名工程师，账单和巨头是一个量级，但手里没有自家的前沿模型可以切换。Uber的CTO普拉文·内帕利·纳加（Praveen Neppalli Naga）今年4月坦承：公司将Claude Code部署给约5000名工程师后，短短四个月内就将全年AI预算烧光殆尽，让他措手不及。
Uber高层的本意是向工程师们推广普及AI工具，从这个角度来看，他们达到了目的。今年5月有数据统计，有95%Uber工程师每月都会使用AI工具。但高层并没有考虑到另一面，单个工程师每月产生的API成本高达500到2000美元。
面对着令人目瞪口呆的Token预算，即便是Uber这样市值1500亿美元的大企业都不得不紧急制定严苛的分级管理，限制员工的使用流量，像当年节省纸张一样精打细算着每一个Token的成本。
这已经成为行业的普遍共识。云服务公司Box CEO亚伦·莱维（Aaron Levie）表示，他参加了一场有财富500强企业首席信息官出席的晚宴，发现商界领袖们讨论最多的话题，不是宏观经济议题，而是他们企业的Token成本。
莱维列了 CIO 们正在试的五种削减预算办法：按工作负载把任务分派给不同模型、按用户类型发放能力强弱不同的智能体、给各团队设定不同的支出上限、要求团队按使用场景论证AI的必要性，还有一些干脆放开不管。
这一层撞墙之后其实只有三个选择，砍座席数、降档去用更便宜的模型，或者把预算推到下一个财年去。Gartner那个25%的AI预算滑档比例，主要就是这一层贡献出来的。
既然市场上有便宜好用的中国开源模型，为什么这些中等规模企业不直接换过去？因为这个级别的美国企业，他们考虑更多的是数据安全合规问题，宁可少用也不能冒政策风险，一旦被监管部门抓住纰漏，罚单金额可能远超过节省的IT成本。
美国政府对中国开源AI的态度始终没有明朗，怎么管，管不管，都是个未知数。7月那封开放权重行业公开信上，签名的有英伟达、微软、Meta、IBM、戴尔和Palantir；Anthropic没有签，他们CEO达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）反对一刀切禁令，主张定向管制。而规则悬而未决的时候，中型企业的法务通常选择按兵不动。
这一层偶尔也会冒出大客户。Airbnb在客服场景上选了通义千问而不是ChatGPT，这是目前最拿得出手的一个样本，也说明价格的吸引力一旦越过某个阈值，连上市公司的采购流程都挡不住。
第三层：创业公司大批投奔中国AI
第三层是小公司和创业公司。他们既没有合规负担，也没有自研能力，决策变量只剩下一个：性价比。
这一层的AI普查可以看模型路由平台OpenRouter的数据。中国模型在该平台上的周度份额峰值已经达到46.4%，而美国模型是35.7%；单一供应商排名里，DeepSeek以17.6%居首，每周约5.13万亿token，通义千问13.9%，Anthropic 14.8%。
价差几乎解释了一切。OpenRouter的贾斯汀·萨默维尔（Justin Summerville）说，开源中国模型比Anthropic和OpenAI的旗舰便宜60%到90%；具体到型号，截至今年六月，DeepSeek V4 Flash每百万输入token收0.14美元，而GPT-5.5收5美元，整体价差区间在4倍到100倍之间。
需要解释的是，这个46%并不等于中国模型拿下了美国企业市场的近一半。OpenRouter的用户结构天然偏向开发者和中小团队，那些直接和Anthropic、OpenAI签企业合同的大客户流量不在这个池子里。
但三层结构的存在却已经成为无可争议的趋势。中国模型在OpenRouter上拿到46%，说明他们占领的不是美国企业市场而是美国创业公司市场。
对美国前沿实验室来说，更糟糕的事是未来：他们正在失去自己的下一代客户。今天用DeepSeek起步的创业公司，三年后长大了很可能也不会回头。
OpenAI连降两轮扩大份额
面对这三层企业AI预算的同时施压，OpenAI的回应是降价。而且连降了两轮。
7月30日那一轮，GPT-5.6 Luna直降80%，到每百万token输入0.20美元、输出1.20美元，Terra降20%到2美元和12美元；9月22日那一轮，GPT-6 Sol降到2美元和10美元，而前代GPT-5.6 Sol是4美元和20美元，GPT-6 Luna降到0.10美元和0.50美元，缓存输入读取直接打一折。
OpenAI明确表示这是永久价而不是促销。OpenAI自己对降价给出的解释也全都指向内部效率：硬件路由优化、推理软件改进、上下文缓存改进，他们还提到Sol在监督测试中自主重写了生产内核，把服务开销砍了20%，token生成效率提升超过15%。
尽管他们不提竞争对手，但这两轮降价的直接原因，市场定位非常清晰。Anthropic的Claude Opus 5.5在OpenAI九月那次发布前大约九十分钟上线，定价4美元和20美元，而GPT-6 Sol正好是它的一半。OpenAI CEO山姆·奥尔特曼（Sam Altman）在X上说，GPT-5.6 Sol是Claude Fable 5价格的一半，并且“很乐意按四分之一的价格交付”。
当然，低端市场上中国模型的持续上攻是实打实的威胁。有一个细节很值得玩味：OpenAI现在开始强调的指标是“每美元智能”，因为在中国AI 0.14美元对美国AI 5美元这种量级的价格差距面前，美国厂商已经放弃了正面比价，只能强调自己的智能性能。
在Token的成本压力下，美国企业AI预算呈现出三重。第一层自建替代品，第二层砍预算或者降档，第三层直接投奔中国开源权重。OpenAI和Anthropic这些美国前沿实验室失去的是市场的两头：最大的企业客户在造自己的工具，最小的企业客户在纷纷投奔中国AI模型。
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