調查:僅 11% 企業能準確預測 AI 支出
企業一度鼓勵員工儘可能多地使用 AI,即所謂的 #tokenmaxxing,隨後賬單隨之而來。報導援引一項針對近 400 家企業的調查稱,其中只有 11% 能準確預測自己的 AI 支出。AI 使用量以 token 計量,而企業發現 token 很難統計,這讓 AI 預算幾乎無法編制。
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企業一度鼓勵員工儘可能多地使用 AI,即所謂的 #tokenmaxxing,隨後賬單隨之而來。報導援引一項針對近 400 家企業的調查稱,其中只有 11% 能準確預測自己的 AI 支出。AI 使用量以 token 計量,而企業發現 token 很難統計,這讓 AI 預算幾乎無法編制。
CNBC 證實,OpenAI 向投資者透露其 9 月底年化收入約 500 億美元,低於上月廣泛報導的 680 億美元——知情人士稱後者包含合作伙伴的總收入,以便與 Anthropic 對比。訊息令 AI 股下挫,輝達跌 3%、甲骨文跌 6%、CoreWeave 跌 8%。OpenAI 同時稱三季度整體執行率增長 77%、企業業務增長 107%,並正就約 300 億美元的新一輪融資與投資者初步接觸。
OpenAI 已向投資者表示其年化收入接近 500 億美元,比此前報導的約 700 億美元低了約 200 億。據《金融時報》報導,700 億這一數字源自投資者為與 Anthropic 年化收入直接比較而做的推算,兩家口徑不同:Anthropic 計入雲合作伙伴的銷售額,OpenAI 不計。OpenAI 今年 3 月單輪融資籌集 1220 億美元,其 2025 年洩露財報顯示收入約 130 億美元但支出遠超收入,IPO 已推遲到 2027 年初。
a16z 第七版《百強 AI 消費者應用》報告首次新增月收入榜單,Meshy 位列第 31 名,是榜上唯一的 AI 3D 公司。該榜單依據資料分析公司 YipitData 追蹤的美國消費者銀行卡消費資料排名,同榜還有 OpenAI、Anthropic、Canva、Superhuman、Higgsfield。
OpenAI 表示,歐洲企業正在迅速擴大 AI agent 的使用。在其歐盟企業及商業客戶中,超過一半的 AI 使用已涉及這類工具,小企業使用者數量在整個地區增長了 8 倍。其最新經濟研究報告探討歐洲向 agentic AI 的轉變,以及把更廣泛採用轉化為更深入使用的機會。
Anthropic 向投資者披露,2026 年第三季度(7 至 9 月)營收 168 億美元,較二季度的 115 億美元增長近 50%,一季度約為 48 億美元;剔除股權激勵後的調整後運營利潤率為 11%,每 1 美元算力支出對應 1.70 美元收入。公司同時表示,競爭對手蒸餾其模型輸出曾貢獻 5% 至 7% 的營收,第三季度已大幅削減這部分用量。相關溝通發生在公司 IPO 之前。
AI 3D 生成公司 Meshy 披露,其 ARR 從 100 萬美元增長至 1 億美元,用時不到兩年,比 HeyGen 的 29 個月更快。Meshy 7 在自建幾何對齊基準中造型比例、空間分佈、表面細節三項指標領先受測模型,7.1 將幾何生成解析度從 2048³ 提升至 4096³。三七互娛已將其接入生產流程,基礎模型階段雕刻工作量減少 30% 至 40%。
Cal AI 創始人 Zach Yadegari 在 TechCrunch Disrupt 上透露,這款 AI 熱量追蹤應用靠批次招募網紅髮帖,兩年營收超過 3000 萬美元,並於今年 3 月被 MyFitnessPal 收購。他的做法是與網紅按觸達規模談固定報酬,要求持續發帖直到達標,並優先挑選社群緊密、觸達可量化的帳號;早期一條網紅帖曾在兩天內帶來約 1000 名新使用者。
OpenAI 經濟研究的報告顯示,在歐盟 ChatGPT Enterprise 客戶中,Codex 與 ChatGPT Work 已佔輸出 token 的一半以上,AI 使用正從提問轉向由 agent 執行任務。2026 年 5 月以來,歐盟中小企業中這兩款產品的周活躍使用者增長超過 8 倍,覆蓋每個成員國;但國別差異明顯,其輸出 token 佔比從斯洛維尼亞的 22% 到立陶宛的 85%。
Character.ai 已申請破產,破產法庭檔案披露其算力支出長期遠超收入:2024 年每月 AI 算力花費 1380 萬美元,2025 年降至 1000 萬美元,而訂閱收入峰值僅每月 280 萬美元,含廣告的全部收入峰值 530 萬美元。2026 年 1 至 8 月算力支出 5610 萬美元,8 月仍每月虧損約 800 至 900 萬美元。
哈佛大學研究者在 700 多家公司、70 萬名員工、3 億條工作事件的資料中發現,AI 程式設計工具並未讓企業軟體產出增加或減少用人,編碼階段省下的時間被下游環節吸收。程式碼審查時長明顯增加,pull request 更常需要返工,審查者留下的評論也更多。研究據此認為人工程式碼審查是 AI 編碼效率的主要瓶頸。
a16z 合夥人 Olivia Moore 發布消費者 AI 百強應用報告:ChatGPT 仍遙遙領先,Suno、ElevenLabs 等中小產品展現出持久力。報告發現社交、約會、電商、旅遊、金融、健康等類別在百強榜上完全沒有產品入選,美國也僅 2.2% 的家庭為 AI 付費。