AI開始變貴了！Uber、微軟、台灣金融業帳單失控背後，藏著新一波台廠商機

「你已經達到階段額度，請等到下午1點03分之後，重新計算。」你是否也在AI對話框看過相似的句子，而且出現的次數越來越頻繁？

這句話，不只是對個人AI用量的提醒，背後更藏著一套牽動著企業競爭力、AI硬體新商機、乃至中美AI模型大戰的「Token經濟學」。

Token，是AI模型運作的最小計價單位，你對AI說的每一句話、它回覆的每一個字，都會被拆解成一個又一個的Token來計費。訂閱制的AI模型多數都設有Token使用上限。

如今，這個大小約只有0.75個英文單字的單位，竟然成了可以撬動全球科技版圖、地緣政治的新槓桿。

先來看看過去半年，國內外企業「失控的AI帳單」。

首先是美國叫車巨頭Uber，今年不到4個月時間，它就燒光了原本編列一整年、用於編碼工具的AI預算。由於費用大幅超支，逼得它祭出限制，每位員工每個月，在每項AI工具最多只能花費1,500美元。

AI帳單成財報不可忽視費用

Token用量增速遠超成本下跌速度

爆量的帳單，引發一票原先積極鼓勵員工用AI的科技巨頭，紛紛踩煞車。

像社群網站龍頭Meta，已發出一份內部備忘錄，警告員工AI用量正呈現「指數級增加」；電商龍頭亞馬遜（Amazon），也悄悄撤下員工比拚AI用量的排行榜。

鏡頭轉到台灣，同樣的現象也在發生。

「前5大銀行這些業者，今年明顯感受到閉源模型的Token（使用量）已經爆量。」一名AI服務商高階主管指出，不只金融機構，包括國內許多傳產業者也開始憂心，公司可能會扛不住快速增加的AI成本。

而且真正的挑戰，恐怕還沒到。

一家台灣正全力開發AI代理人應用的大型金控業者估算，未來如果全流程都改由AI代理執行，屆時Token的用量，將可能較現在飆升「100倍」。

隨Token用量飆升而來的鉅額帳單，正在重擊企業的錢包。如今的AI，已不再是企業可以忽略的實驗支出，而是財報上具有存在感的費用。

弔詭的是，這波AI帳單的暴增，不是因為Token變貴了；實情是，它的每單位造價成本，反而比過去便宜。

過去3年來，在科技巨頭持續投入鉅資擴大算力與Token供給量的情況下，Token每單位成本其實是一路走跌。高盛證券指出，半導體供應商在推論成本上，每年能提供超過60%的成本降幅。

真正問題在於：Token使用量的飆升速度，遠超過Token每單位成本的下跌速度。

今年初以來，從龍蝦熱潮、到超強模型Claude Mythos，在在顯示AI的能力越來越強，並且變成能執行大小任務的「AI代理人」，它能幫你讀完信箱、整理試算表，也可以幫你接下一段程式碼、自主除錯好幾個小時。

過去，人類與AI一問一答，即使再頻繁，消耗Token量也有限；但在代理人運作的情境，AI收到指令後，會自己做邏輯推理、拆解任務、查資料、規畫計畫、執行，每一個步驟，都是在「燒Token」。

高盛更預估，到了2030年，每月Token用量將會比今年大增24倍之多。

戒不掉AI，讓許多企業尋找替代方案，採用成本較低的AI模型。

然而，這個企業原本只想省錢的行為，卻意外掀開一場中美AI競爭的新戰場。

美國最大加密貨幣交易所Coinbase，近期做的幾項實驗性調整之一，就是將內部的預設模型，改為中國AI商「智譜」及「月之暗面」開發的模型。

就連微軟（Microsoft），也傳出考慮把中國AI業者深度求索（DeepSeek）的V4模型，做為旗下AI產品Copilot Cowork的低價模型選項。

但回到最根本的問題，我們究竟為什麼要用AI？

多數人的初心都是解放勞務、提升生產力。但在這個AI費用飆升的新時代，不論是轉向中國模型或是本地部署，若都只著眼於成本，恐怕會落入AI生產力受限的陷阱。

如何讓每一次Token花費創造最大價值，是企業與個人在AI時代的新顯學。想在這個新學科拿高分，關鍵就是最根本的「AI素養」。過去，不論問題難度，人們總習慣用最新、最強的模型去解題，但這種做法，就像去走路僅需三分鐘的巷口超商，卻堅持開法拉利出門一樣浪費。

就企業而言，解方也是同一套邏輯。如果員工在使用AI、燒Token之前，先釐清每項業務真正的需求，接著，再依複雜度、精準度、成本，為每項任務搭配最合適的AI模型，自然就可以用最少Token、創造最大價值。

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