过去两年，关于企业 AI 最常听到的一句话是：花得越来越多。11 月 6 日，企业支出管理公司 Ramp 的数据给这句话打了个问号。

据 TechCrunch 报道，Ramp 统计的企业 Token 支出，在 7 月环比大涨 42% 之后，8 月和 9 月两个月加起来只涨了 1.5%，几乎停住了。10 月有所回升，但远没有回到夏天的速度。

奇怪的是，同一段时间里，企业用掉的 Token 数量还在一直往上走。用得更多，花得却没多。这篇文章就讲清楚一件事：这到底是 AI 需求见顶了，还是别的什么在起作用；以及作为企业，现在该怎么做。

钱为什么不涨了

Ramp 的首席经济学家哈拉齐安的判断很明确：放缓不是因为需求变弱，而是因为价格在跌。他的原话是：

You can use more AI, but use it for less.

你可以用更多的 AI，但花更少的钱。

价格是怎么跌下来的，报道里有几条线索：

• 大厂自己在降价。 OpenAI 在 9 月把两款新模型的接口价格砍了一半；Anthropic 也对新模型大幅降价，并在文件里承认，这次降价让收入增长少了大约 6 亿美元。
• 企业折扣锁定预算。 两家都在给企业客户打折，换取长期承诺。单价下来了，账单自然涨得慢。
• 便宜的替代品多了。 Meta、英伟达都在推廉价或开源模型的企业版，很多公司开始把简单的活交给便宜模型。

还有一部分是企业自己在省钱。报道提到几种常见做法：长时间运行的任务不准用最贵的模型；给每个员工设预算上限；按任务难度把请求分流到不同档次的模型。

Notion 联合创始人科塔里 10 月底在网上晒过自家的内部数据，结论和 Ramp 一样，他用一句话概括：Token 狂飙，成本哀嚎。用量和价格两条线拉开距离，是整个行业正在发生的事。

花钱的其实是少数公司

另一个容易被忽略的事实是：企业 AI 的开销非常不均匀。

Ramp 的数据里，一家普通公司（中位数）每个员工每月只在 AI 上花十几美元，大概就是一份聊天订阅的钱；而支出最高的那一成公司，每人每月要花几百到上千美元，差了几十倍。

哈拉齐安的说法更直接：“几乎所有 AI 支出都来自风投支持的高增长科技公司。”换句话说，过去两年那条陡峭的增长曲线，主要是一小群科技公司画出来的。它们已经用得很重，增长自然会放慢；而大多数普通企业，还停留在“每人一个聊天账号”的阶段。

这也解释了为什么大家对下一波增长寄希望于“个人智能体”。但哈拉齐安并不乐观，他认为这类产品“不像编程那样能产生经济价值”。

这对 AI 公司意味着什么

这组数据出来的时机很微妙。Anthropic 正在准备上市，OpenAI 也在新一轮融资。

据彭博社报道，Anthropic 的潜在估值已经从 10 月初传的约 2 万亿美元，降到了 1.2 万亿到 1.3 万亿美元；据《金融时报》报道，OpenAI 也把融资估值从 1.4 万亿下调到 1.25 万亿美元，融资目标少了约 100 亿美元。

估值下调的原因很多，但 Ramp 的数据点出了其中一条：如果企业用得越来越多、付得却不多，AI 公司的收入就很难跟着用量一起涨。对卖方来说，这是一个价格战；对买方来说，这是一个难得的买方市场。

善假于物

《荀子·劝学》里有一句：

假舆马者，非利足也，而致千里；假舟楫者，非能水也，而绝江河。君子生非异也，善假于物也。

借助车马的人，并不是脚走得快，却能到达千里之外；借助船桨的人，并不会游泳，却能横渡江河。君子的天性和别人没什么不同，只是善于借助外物。

今天的 AI，就是一种越来越便宜的“舟楫”。价格在跌，这件事本身对企业是好消息，但便宜的船不会自己把人送过江。真正拉开差距的，是谁善于用它：钱有没有花在对的地方，比花了多少更重要。

如果你在一家企业里负责 AI 的预算或落地，现在可以做几件事：

• 重新谈价格。 这是买方市场，拿着用量去和供应商谈折扣和长期价格，别按去年的价签续约。
• 按任务分档用模型。 难的活交给好模型，简单、重复的活交给便宜模型，这是最直接的省钱办法。
• 别只看账单，看产出。 花得少不一定是好事，可能只是没用起来。先找出一两个真正能省人力或者带来收入的场景，算清楚账，再扩大。
• 别把“每人一个聊天账号”当成 AI 战略。 中位数企业每人每月十几美元的投入，说明多数公司还在门口。门槛已经很低了，往里走一步的成本，比任何时候都小。

参考资料

• Bellan, Rebecca. “Ramp data shows AI spending stalling just as Anthropic nears its IPO.” TechCrunch, 2026 年 11 月 6 日, techcrunch.com/2026/11/06/ramp-data-shows-ai-spending-stalling-just-as-anthropic-nears-its-ipo/.
• Ramp AI Index；Ara Kharazian, “Cracks in the AI Thesis” 系列博客.
• 彭博社、《金融时报》关于 Anthropic 与 OpenAI 估值的报道（经 TechCrunch 转引）.
• 《荀子·劝学》.