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。
依意思最接近的 5 筆
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。
Anthropic 發布一篇思想實驗文章,探討「每秒 100 萬 token」的四種含義:上下文容量、輸入處理速度、聚合吞吐量和單智慧體輸出速度,並強調這不是對任何現有模型的實測。文中以 Claude Opus 5.5 為例,其上下文視窗為 100 萬 token,但單次請求輸出上限遠小於此。文章用互動計算器演示:若單智慧體達到每秒 100 萬 token,1000 個故事結局約 1 秒寫完,但加入 60 秒固定檢查後,端到端加速從 10000 倍降至 132.57 倍。
TypeSafe AI 聯合創始人兼 CEO Diogo Almeida 在 Latent Space 訪談中透露,其 System-One 模型 Jev 估值達 100 億美元,日處理量已突破一萬億 token,且夜間流量持續走高,說明大量呼叫來自機器自動化。Jev 1.13.0 在第三方 JevBench v1.2.1 綜合榜以 75.3 分排名第一,發布影片 6 天瀏覽量超 3870 萬。
有使用者反映改用 Opus 5.5 後,每週僅用 300M token 就觸及訂閱上限,而此前每週消耗 1-2B token 都沒問題。該使用者指出 Opus 5.5 單 token 價格理論上更低,懷疑是訂閱額度被削減,或與自己大量使用 subagent 有關。目前尚無官方說明。
輝達援引 SemiAnalysis AgentX 資料稱,Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量超過 GB300 NVL72 的 30 倍,在 DeepSeek V4 Pro 上每百萬 token 成本最多低 45 倍。輝達以「高產、耐用、通用」概括 AI 工廠回報邏輯:每兆瓦 token 數決定收益,A100 出貨六年後仍在商用,CoreWeave 已將 2020 年首批裝置的預訂延長至 2029 年。