瑞银分析师团队近期发布的一份研究报告指出，企业高管对人工智能领域开支的管控力度正在显著加强。这一发现源于他们与十几位企业信息技术负责人的深入交流，其中约六成企业已经实施了不同形式的管控措施，以收紧人工智能方面的支出。
随着人工智能相关账单的不断攀升，词元调用成本已成为企业，尤其是大型企业关注的焦点。Uber运营总监安德鲁·麦克唐纳在5月公开表示，人工智能投入的回报率并不理想，持续增加的成本已难以证明其合理性。这一观点反映了当前许多企业在人工智能投资方面的普遍困境。
瑞银分析师团队自6月初开始进行了多轮走访调研，初步判断行业正面临一股温和的逆风。随后的访谈进一步证实了这一判断，但不同企业受到的影响程度存在差异。团队在报告中指出，绝大多数企业都将优化词元调用成本作为核心任务，这直接导致部分企业大幅放缓了人工智能投入的增长速度。
不过，并非所有企业都受到同等影响。报告提到，两类企业受到的冲击相对较小：一类是人工智能应用尚处于早期阶段的企业，另一类是已深度布局AI业务但不愿限制员工使用权限的企业。这些企业要么能够通过AI获得可观回报来抵消成本，要么在企业战略层面将创新视为核心目标，因此持续推动人工智能的落地应用。
分析师指出，短期内，OpenAI、Anthropic等人工智能模型厂商将面临最大的开支缩减压力。报告特别提到，DeepSeek等开源模型以及中国本土大模型有望成为最大受益者，尤其适合有非代码类业务需求的企业选用。这些模型在成本效益方面具有明显优势，能够满足企业在控制开支的同时继续推进人工智能应用的需求。
尽管行业普遍削减了AI相关支出，瑞银分析师仍认为无需过度担忧，并将这一趋势定义为“良性调整阵痛”。他们表示，适度优化人工智能开支是行业常态，没有企业完全停止人工智能的落地应用。同时，下一代芯片训练的全新模型有望进一步降低词元调用成本，行业前景依然乐观。
值得注意的是，头部人工智能企业正在积极宣传自家模型的词元使用效率，部分厂商还推出了主打降本的新模型。例如，谷歌推出了Gemini 3.5 Flash模型，Anthropic于周二发布了Claude Sonnet 5，官方称该模型可自主完成复杂任务，而此前同等能力需要依靠规模更大、成本更高的模型才能实现。
瑞银在采访中发现，行业已经告别了盲目试水人工智能的阶段。一家受访企业表示：“当下的核心问题不再是要不要调用词元资源，而是如何高效利用。因此，成本优化从应对预算危机的临时举措转变为常态化的技术研发工作。”这一观点反映了企业对人工智能应用态度的转变，从追求规模转向注重效率。
另一家受访企业则透露了具体的调整措施。该公司首席技术官早年全力布局人工智能业务，如今却在缩减采购的AI工具数量。企业代表表示：“我们内部原本上线了五款AI工具以及多款大语言模型产品。和其他企业一样，我们年度词元预算大半已提前消耗完毕。目前我们仅保留两款AI工具，同时严格管控使用量。”这一案例进一步印证了行业在人工智能开支方面的收紧趋势。
