📈 本周数据速览：代币最大化的成本

大家好，星期一快乐。

本周一的版面将探讨人工智能技术栈中增长最快、最不可预测的成本之一：代币。

我们走吧！

这项无人预料到的账单

Uber首席技术官Praveen Neppalli Naga上个月透露，他的5000名工程师在短短四个月内就用完了2026年的全部代币预算。ServiceNow也出现了同样的情况。

智能代理的普及必然会推动这种需求，而金融市场也必须做出相应反应。首席技术官们今年正在 增加技术预算——近50%的人表示预算增加了10%。（顺便一提，考虑到我们目前经历的代币爆炸式增长，我们认为10%的增幅微乎其微。）

代币数量的激增对工程团队来说无疑是好消息，但对几个月前批准小规模试点项目的首席财务官们来说却是个大麻烦。71 % 的公司在 2025 年的 AI 预算超支，超过半数的受访财务主管表示成本控制是他们最关心的问题。

部分原因是人工智能的成本波动很大，而且难以管理。它的成本不像传统的固定席位SaaS那样固定。

这就是新的常态吗？

代币使用呈指数级增长，这正是扩散的体现。在美国，大型企业在人工智能方面的平均月支出在2024年至2025年间增长了36%，达到85,000美元。¹

中国的实验室告诉我们，目前大多数实验室都将资源投入到编程中，用工程术语来说，这是他们的P0。

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原文： https://www.exponentialview.co/p/monday-data-the-cost-of-tokenmaxxing