支付公司Ramp收集了7万家企业的支出数据，结果显示今年8月企业对AI工具的采用速度有所放缓。最新调查显示，56%的Ramp客户在8月为AI产品付费，相比上月仅增长0.4%。
这并非Ramp的指标首次显示采用速度放缓。去年，该公司的AI指数显示8月至10月间采用率几乎没有增长，直到年底才重新加速。
尽管如此，鉴于AI基础设施建设的极端速度，即便是微小的放缓也可能引发担忧。前沿实验室和云计算巨头在AI基础设施上的惊人投入，建立在有足够的收入来偿还这些投资的期望之上。目前为止，使用量一直在急剧增长，尤其是软件工程师采用智能体编程工具之后——但如果这种采用速度放缓，收入增长也可能随之放缓。
由于Ramp的客户群偏技术型，其数据可能高估了整体采用率：美国人口普查局一项持续进行的AI采用调查，在8月23日更新的数据显示，仅有22%的企业表示在使用AI。Ramp的调查未必能代表整体市场，但它是目前少有的直接支出数据集之一，也可能是一个领先指标。
需要说明的是，这份数据来自8月，行业内许多人正在休假，这或许可以解释这种低迷状态。但据Ramp经济学家阿拉·哈拉齐安（Ara Kharazian）所说，对于依赖Token支出的公司而言，还有其他一些预警信号。
首先，在他的样本中，排名前1%的公司人均AI支出大幅下降，跌幅近10%，降至7205美元。这可能是休假导致的Token使用因素，但也反映出Token成本的下降。随着OpenAI和Anthropic削减价格，平均Token成本已降至每百万Token 0.68美元，而2026年3月的峰值曾达到每百万Token 1.15美元。
数据表明，各实验室尚未通过增长的使用量来弥补降价带来的损失。同样的激励机制也让许多客户选择使用更老、更便宜的模型，比如OpenAI的ChatGPT 5.6-Terra和Anthropic的Sonnet，而不是更强大的前沿版本。前沿实验室的员工曾表示，训练成本大部分是在新模型发布后的头几周内收回的，而采用速度的放缓可能会威胁到这种模式。
尽管围绕开放权重模型威胁前沿实验室的讨论不绝于耳，但在8月使用AI支出的企业中，只有6.4%使用了模型服务或推理平台；这一比例正在稳步增长，但增速尚不足以推动更广泛的企业采用格局。
“我们看到的是，OpenAI和Anthropic之间的竞争正在让AI变得更容易获取，同时也在压低企业的支出成本——不仅是压低价格，也在压低此前市场预期将推动未来大部分增长的前1%头部公司的支出，”哈拉齐安说。
这也有助于解释为何AI实验室将重点放在争取非技术用户使用AI协作工具上。
如果你是一家订购了数百亿美元芯片的模型开发商或云计算巨头，这个数据点——姑且称之为一个小插曲——可能是个不好的信号。但哈拉齐安指出，“这取决于你在市场中的角色。如果你的公司在使用AI，那这是件好事。”
Q&A
Q1：8月企业的AI支出为什么会放缓？
A：根据Ramp的数据，56%的客户在8月为AI产品付费，环比仅增长0.4%。这可能与夏季休假有关，也可能反映出Token价格下降导致的支出下滑。
Q2：Token价格下降会带来什么影响？
A：随着OpenAI和Anthropic降价，平均Token成本已从今年3月每百万Token 1.15美元降至0.68美元。这意味着实验室尚未通过增长的使用量来弥补降价损失，也让更多客户选择使用更便宜的旧模型。
Q3：这个数据对AI行业意味着什么？
A：对模型开发商和云计算巨头来说，这可能是个预警信号，尤其是在他们投入巨资采购芯片的背景下。但对于普通使用AI的企业而言，支出下降反而是好事。
