代理人太好用，Uber、微軟、台灣金融業都傳AI帳單失控
再見！便宜AI

「Token經濟學」正翻轉中美AI競賽

從怕Token用太少，到怕用太多的新時代
19檔受惠台股出列，黃仁勳、陳立武搶賣「省Token」電腦




封面故事
「你已經達到階段額度，請等到下午一點零三分之後，重新計算。」你是否也在AI對話框看過相似的句子，而且出現的次數越來越頻繁？
這句話，不只是對個人AI用量的提醒，背後更藏著一套牽動著企業競爭力、AI硬體新商機、乃至中美AI模型大戰的「Token經濟學」。
Token，是AI模型運作的最小計價單位， 你對AI說的每一句話、它回覆的每一個字，都會被拆解成一個又一個的Token來計費。訂閱制的AI模型多數都設有Token使用上限。
如今，這個大小約只有○．七五個英文單字的單位，竟然成了可以撬動全球科技版圖、地緣政治的新槓桿。
先來看看過去半年，國內外企業「失控的AI帳單」。
首先是美國叫車巨頭Uber，今年不到四個月時間，它就燒光了原本編列一整年、用於編碼工具的AI預算。由於費用大幅超支，逼得它祭出限制，每位員工每個月，在每項AI工具最多只能花費一千五百美元（約合新台幣四萬七千元）。
「我們不得不開始討論Token消耗及其相關成本，與員工人數之間的對比，並在兩者之間做出權衡。」Uber總裁兼營運長麥克唐納（Andrew Macdonald）說。

AI帳單成財報不可忽視費用
Token用量增速遠超成本下跌速度

爆量的帳單，引發一票原先積極鼓勵員工用AI的科技巨頭，紛紛踩煞車。
像社群網站龍頭Meta，已發出一份內部備忘錄，警告員工AI用量正呈現「指數級增加」；電商龍頭亞馬遜（Amazon），也悄悄撤下員工比拚AI用量的排行榜。
鏡頭轉到台灣，同樣的現象也在發生。
「前五大銀行，國泰、中信這些業者，今年明顯感受到閉源模型的Token（使用量）已經爆量。」一名AI服務商高階主管指出，不只金融機構，包括國內許多傳產業者也開始憂心，公司可能會扛不住快速增加的AI成本。
而且真正的挑戰，恐怕還沒到。
一家台灣正全力開發AI代理人應用的大型金控業者估算，未來如果全流程都改由AI代理執行，屆時Token的用量，將可能較現在飆升「一百倍」。
隨Token用量飆升而來的鉅額帳單，正在重擊企業的錢包。如今的AI，已不再是企業可以忽略的實驗支出，而是財報上具有存在感的費用。
你我一般的個人，也同樣有感。近來在網路社群上，許多人因為快達到AI額度上限，而患上「AI焦慮症」。
譬如有人因為額度用光，面對五小時的空檔感到手足無措；有人時刻緊盯剩餘額度，既不敢放手使用，也擔心額度沒用完太浪費。

美中AI新決勝點：性價比
微軟、Coinbase都考慮轉投中企

弔詭的是， 這波AI帳單的暴增，不是因為Token變貴了；實情是，它的每單位造價成本，反而比過去便宜。
過去三年來，在科技巨頭持續投入鉅資擴大算力與Token供給量的情況下，Token每單位成本其實是一路走跌。高盛證券指出，半導體供應商在推論成本上，每年能提供超過六○％的成本降幅。
真正問題在於： Token使用量的飆升速度，遠超過Token每單位成本的下跌速度。
今年初以來，從龍蝦熱潮、到超強模型Claude Mythos，在在顯示AI的能力越來越強，並且變成能執行大小任務的「AI代理人」，它能幫你讀完信箱、整理試算表，也可以幫你接下一段程式碼、自主除錯好幾個小時。
過去，人類與AI一問一答，即使再頻繁，消耗Token量也有限；但在代理人運作的情境，AI收到指令後，會自己做邏輯推理、拆解任務、查資料、規畫計畫、執行， 每一個步驟， 都是在「 燒Token」。

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