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深览指数
科技36 氪·36氪的朋友们··AI 生成
见顶 ，Token烧不动了？这可能是全市场最重要的一张图
本文通过分析Silicon Data LLM Token支出指数近期停滞，指出AI行业的核心关注点正从“技术可行性”转向“成本可承受性”。文章援引多家机构数据，揭示了企业内部因考核机制导致的Token无效消耗（Tokenmaxxing）现象，以及GitHub Copilot等产品转向按量计费引发的账单危机。最终，文章探讨了廉价模型崛起、补贴模式终结的行业趋势，并呈现了华尔街对AI投资回报的严重分歧。
核心观点
- ▍AI行业的核心关注点正从“技术是否可行”迅速转向“成本是否可承受”，Token支出的边际变化正在重塑硬件投资和商业模式的风险判断。
- 01Silicon Data LLM Token支出指数自去年12月以来翻番，但在2026年5月前出现回落，被宏观策略师Andreas Steno Larsen视为全市场最重要图表，暗示硬件周期可能结束。
- 02企业AI热潮遭遇账单危机：一家企业客户因未设使用量上限，单月花费5亿美元用于Claude。
- 03员工为刷内部排行榜（如亚马逊Kiro平台的Kirorank）无效消耗算力，被称为“Tokenmaxxing”，亚马逊和Meta已采取行动遏制。
- 04GitHub Copilot于6月1日转为按Token计费，有用户月度费用从不到45美元暴涨至超过847美元，引发对补贴模式可持续性的质疑。
- 05投资人Tommy Shaughnessy警告，AI大厂利润率深度为负，一旦按量计费，Uber等客户的实际消耗速度将远超预期（如将全年AI预算在四个月内耗尽）。
- 06高盛One-Delta部门负责人认为，DeepSeek和小米MiMo的大幅降价正触发基础设施价格战。Coinbase CEO预测80%的工作负载将在12-18个月内迁移至成本低99%的模型。
反方 / 局限
- — 高盛Jim Schneider预测，到2030年代理式AI将推动Token消耗量增长24倍，云服务商毛利率将在短期内转正，这是与本文主线（成本承压）不同的乐观视角。
- — 高盛半导体分析师Jim Covello指出，当前产业链繁荣以牺牲上游消耗为代价，几乎所有价值流向半导体公司，这种状况不可持续，暗示硬件投资本身存在泡沫风险。
- — Boosted.ai首席执行官强调，企业对数据开放的顾虑削弱了AI代理的效能，这构成了除成本外另一个限制AI大规模落地的关键因素。
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