Uber等巨頭AI預算告急，成本壓力如何轉變採購策略？

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AI 成本壓力正迫使美國企業重新評估採購策略，轉向低價中國模型

美國企業在 AI 上的支出壓力日益嚴峻，Uber 等巨頭的經驗顯示，AI 代理工作流程驚人的 Token 消耗量，正快速侵蝕其預算，迫使企業尋求更具成本效益的解決方案，進而顯著轉變其 AI 模型採購策略。
爆炸性用量抵銷單位成本下降，總體支出飆升

儘管輝達等供應商透過推出 Rubin 等新平台，宣稱能大幅降低單位推理成本，但企業實際面對的總體 AI 支出卻呈現飆升。例如，Uber 旗下 5000 名工程師已有 84% 使用 AI 輔助編碼，導致人均每月 API 支出高達 500 至 2000 美元，使其全年 AI 預算在短短四個月內就已耗盡。支出管理平台 Ramp 的數據亦指出，即使主要供應商每百萬 Token 的平均成本已從 10 美元降至 2.50 美元，但暴增的用量完全抵銷了這些降幅，使得「單價更便宜、總帳單更驚人」成為普遍現象。
低價中國模型成為新寵，顛覆價格預期

為應對高昂的 AI 成本，美國企業正積極尋求替代方案，其中低價的中國開源模型，如 DeepSeek V4 Flash，正扮演關鍵角色。相較於 OpenAI GPT-5.5，DeepSeek V4 Flash 在輸入端價格低 55 倍，輸出端更低 166 倍。AI 新創 Lindy 已將 100% 流量轉向 DeepSeek V4，據稱省下數百萬美元且功能表現不減反增。開發者指出，同樣一小時的程式撰寫工作，Claude 收費 10 美元，DeepSeek 卻不到 50 美分，凸顯了中國模型在價格上的壓倒性優勢。
規避風險的「曲線採購」成為主流，但營收轉化率受限

面對潛在的數據安全與合規顧慮，美國企業普遍採取「曲線採購」策略，透過美國雲端廠商或自行架設伺服器來使用中國的開源權重，而非直接與中國模型業者簽約。儘管此舉規避了數據跨境傳輸的風險，卻也導致中國業者難以將龐大的 Token 使用量轉化為實質營收。平台 Vercel 的數據顯示，DeepSeek 的 Token 使用份額飆升至 17%，但營收占比卻僅停留在 1% 左右。此營收與流量的巨大落差，預計將迫使美國尖端模型業者加入降價行列，以維持市場競爭力。

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