AI token成本困局将被终结？OpenAI董事长预言一年内转向按结果付费

摘要

AI token成本正困扰着众多企业财务决策者，但OpenAI董事长认为，这一问题在一年内将不复存在。OpenAI董事长Bret Taylor表示，随着AI市场走向成熟，企业最终将无需自行管理token，转而直接为业务结果付费。这一判断与...

AI token成本正困扰着众多企业财务决策者，但OpenAI董事长认为，这一问题在一年内将不复存在。OpenAI董事长Bret Taylor表示，随着AI市场走向成熟，企业最终将无需自行管理token，转而直接为业务结果付费。这一判断与当前业界对AI投资回报率日益关注的趋势高度吻合。此前，token成本的快速攀升已促使多家企业收缩AI支出，并重新审视其投资回报逻辑。Token是AI模型处理文本的基本计量单位，也是当前企业核算AI使用成本的主要依据。今年早些时候，token成本的螺旋式上升迫使多家企业削减AI预算，围绕投资回报率的争议也随之升温。Taylor指出，当前围绕token的种种‘问题’，根源在于AI市场尚未成熟。他将今日AI市场类比于互联网早期——彼时搭建一个网站的成本远比现在高昂。‘我们还处于这项技术的早期阶段，这是对创业者的一次召唤，去开发解决方案，让企业不再需要处理这些事情。’他预判，未来将由其他公司代替企业承担token管理的负担，行业将向‘为结果付费’的模式演进。这一趋势已在部分实践中初现端倪：财务管理平台Ramp推出token支出追踪工具；法律AI公司Harvey等垂直领域服务商，已开始为客户代为管理token消耗，将其封装为可衡量的业务产出。Taylor进一步预测，未来12个月内，IT部门将在AI工业化应用方面变得更加成熟。‘针对市场部门，你可能用一套方案；针对软件工程师，又是另一套。这样一来，你根本不需要再想“token”这个词。’对于近期引发热议的中国初创公司Moonshot发布的Kimi K3模型，Taylor持明确审慎立场。尽管该模型宣称以更低硬件开销实现与头部厂商旗舰模型相当的性能，但他强调：‘它用起来是否真的更便宜——这是任何考虑采用它的人最关键的问题，而我认为这一点目前还没有定论。’他的表态并非否定技术进步，而是提醒企业：成本优势必须经得起真实场景下的端到端验证，而非仅停留于基准测试或理论推演。