Palantir CEO Alex Karp 在 CNBC 上公开斥责 OpenAI、Anthropic 按 Token 收费是「收 AI 税」。他的逻辑是：如果模型真能带来可量化的生产力提升，厂商就该按利润分成而非按调用量收费——按量计费说明产品无法稳定兑现价值，本质只是在卖算力。更深层的指控是：企业将核心数据通过 API 喂给模型公司，后者再用这些数据训练出更强模型卖给竞品。这击中了 ERP 厂商「卖思考」模式的软肋：企业越依赖 AI，数据主权越向外流失，系统性风险越高。

当 ERP 转 Token 计费后，CIO 面临的不再是「买系统还是租系统」的二选一，而是「每年该划多少 Token 预算」这道新题。IDC 数据显示，2025 年中国 AI 相关 IT 支出约 380 亿美元，超 60% 头部企业已将 AI 纳入核心流程，其中 30% 已出现成本不可控。更激进的案例来自硅谷：Uber 对 5000 名工程师开放 Claude Code，4 个月烧光全年 AI 预算，迫使管理层将人均月费限到 1500 美元。Token 正从技术单位变成财务指标，企业需要把它当作人力、供应链同等重要的独立科目来核算。

文章假设 Token 收费对厂商「太香了」、对企业「年年痛」，但悬而未决的问题是：当 AI 从辅助工具变成业务执行主体，它创造的价值能否覆盖不断燃烧的 Token 成本？目前已有企业尝试量化这个等式：昆仑万维每月为 1500 名技术人员支付约 105 万元 Token 费用，换来研发速度提升 50% 以上，CEO 觉得「太值了」。另一面，腾讯 2026 年 Q1 员工 Token 费用达 252 亿元，Uber 仅 4 个月就烧光全年预算。价值感知的巨大落差说明，Token 经济的关键变量不在单价，而在每 Token 能产出多少真金白银的增量。