AI token 成本正困扰着众多企业财务决策者，但 OpenAI 董事长认为，这一问题在一年内将不复存在。
OpenAI 董事长 Bret Taylor 周一表示，随着 AI 市场走向成熟，企业最终将无需自行管理 token，转而直接为业务结果付费。这一判断与当前业界对 AI 投资回报率日益关注的趋势高度吻合。此前，token 成本的快速攀升已促使多家企业收缩 AI 支出，并重新审视其投资回报。
Taylor 同时对中国初创公司 Moonshot 上周发布的 Kimi K3 模型保持审慎态度。尽管该模型据称以更低成本实现了与 OpenAI 和 Anthropic 旗舰模型相当的性能，在硅谷引发广泛关注，但 Taylor 表示，" 它用起来是否真的更便宜 " 这一关键问题目前仍无定论。
Token 困境：成本压力倒逼行业变革
Token 是 AI 模型处理文本的基本计量单位，也是当前企业核算 AI 使用成本的主要依据。今年早些时候，token 成本的螺旋式上升迫使多家企业削减 AI 预算，围绕投资回报率的争议也随之升温。
Taylor 在接受 CNBC 采访时指出，当前围绕 token 的种种 " 问题 "，根源在于 AI 市场尚未成熟。他将今日 AI 市场类比于互联网早期——彼时搭建一个网站的成本远比现在高昂。" 我们还处于这项技术的早期阶段，这是对创业者的一次召唤，去开发解决方案，让企业不再需要处理这些事情。"
从管理 token 到按结果付费
Taylor 预判，未来将由其他公司代替企业承担 token 管理的负担，行业将向 " 为结果付费 " 的模式演进。这一观点与其他重视 ROI 的科技高管的表态方向一致。
他援引了财务管理平台 Ramp 近期推出的 token 支出追踪工具，以及法律 AI 初创公司 Harvey 等垂直领域企业——后者已开始为客户代为管理 token 消耗，作为这一转型趋势的佐证。
Taylor 进一步预测，未来 12 个月内，IT 部门将在 AI 工业化应用方面变得更加成熟。" 针对市场部门，你可能用一套方案；针对软件工程师，又是另一套。这样一来，你根本不需要再想 'token' 这个词。"
对低成本模型：持审慎立场
尽管业界普遍预期 AI 模型效率提升将推动 token 成本长期下行，Taylor 对此并未全盘认同。
针对 Moonshot 上周发布的 Kimi K3 模型，Taylor 表示保留判断。"' 用起来是否更便宜 ' 是任何考虑采用它的人最关键的问题，而我认为这一点目前还没有定论。" 他的表态暗示，在成本优势得到充分验证之前，企业对新兴低成本模型仍应保持理性评估。
