外媒称，支撑 AI 高估值与大规模资本开支的一项核心假设，正在出现松动迹象：企业购买 AI 模型调用能力的实际价格正在下降，而不是随着新模型发布持续走高。
Ramp 周三发布的企业支出数据显示，美国企业为每百万 token 支付的有效价格，较 3 月高点下跌约 41%，从 1.15 美元降至 0.68 美元。与此同时，前沿模型在整体使用中的占比也从 8 月初的约 53% 降至 9 月的 45%。
企业支出开始收缩
文章称，最值得关注的不只是价格回落，还有高消费客户的支出变化。推动 OpenAI 和 Anthropic 企业收入的头部客户，8 月的人均 AI 支出环比下降接近 10%。Ramp 首席经济学家 Ara Khazarian 认为，这还谈不上泡沫破裂，但已构成 AI 投资逻辑中的一道“裂缝”。
在他看来，市场原本押注两件事同时发生：模型持续变强，企业和用户持续扩大使用量。只要其中一项足够强，AI 公司就能把收益传导回整个产业链，支撑芯片、云服务和数据中心的大规模投入。但最新数据表明，企业并未持续为最先进模型支付更高价格。
更便宜模型抢走需求
价格下滑背后，一方面是模型厂商主动降价。文章提到，OpenAI 已将 GPT-5.6 Luna 的价格较发布时下调 80%，Anthropic 上月也宣布降价。另一方面，企业客户正从前沿模型转向更便宜、结构更简单的中端模型。
Khazarian 表示，越来越多企业开始默认采用 Terra 和 Sonnet 这类中端模型，因为它们性能仍然足够，同时成本更低。Ramp 平台上 AI 使用最密集的前 1% 企业，目前每名员工每月 AI 支出约 7200 美元，明显低于英伟达 CEO 黄仁勋此前提出的高使用预期，而且这一数字还在放缓。
文章还提到，春季一度流行的“tokenmaxxing”情绪已明显降温。进入夏季后，企业开始强调成本纪律，部分科技公司也取消了内部鼓励高强度调用模型的做法，转而限制员工优先使用高价前沿模型。
价格战波及算力投资
外媒认为，token 越来越像标准化商品，而不是稀缺资源，这会削弱市场对 AI 公司和算力基础设施的估值支撑。摩根士丹利此前警告，如果 token 价格无法维持，最多可能有 3000 亿美元、用于支持新型云算力和数据中心建设的债务融资面临压力。
这一趋势并不只出现在美国。文章称，中国 AI 公司之间的激烈价格竞争，也在压低全球模型调用价格。虽然 Ramp 平台上使用开源模型或中国模型的企业占比只有 3.6%，但国际市场的低价竞争仍会向美国厂商传导。
从厂商对比看，8 月 1 日以来，OpenAI 的有效价格下降 38%，降至 0.48 美元；Anthropic 下降 22%，降至 0.90 美元。文章认为，Anthropic 仍保有一定定价能力，但 OpenAI 正通过更低价格争取更多 token 份额，这种优势差距正在收窄。
补充信息：OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 近日表示，公司希望未来逐步淡化按 token 计费的方式，转向按完成工作结果收费。文章据此认为，AI 企业收入未必消失，但增长来源可能正从单价提升，转向份额竞争与更高使用量。