今年快過一半，6 月後 AI 熱潮另一面快速浮現：企業重新計算導入成本，並收緊使用規則。從微軟、GitHub 到 Uber，token 計價造成的費用壓力，讓原本鼓勵「多用 AI」的公司文化明顯轉向。
外界最先看到的是大型科技公司產品發表與實務的落差。微軟 Build 大會與 Google I/O 雖仍充滿對 AI 前景的樂觀態度，但企業經營層面，成本問題已逼近臨界點。Uber 是最新且具代表性的案例之一：早前以 Anthropic Claude Code 等工具大力推動工程師轉向 AI 工具，甚至有鼓勵使用排行榜（即所謂的 tokenmaxxing）。Uber 技術長 Neppalli Naga 4 月告訴 The Information：「我以為我需要的（2026 年）預算已被耗光」，也就是今年過不到四個月就超支。
後續報導指出，Uber 與多家企業都開始設限 AI 工具使用並重新檢視支出。這波檢討與收緊政策並非個案：Axios 報導不具名公司未設使用上限就單月燒掉數億代幣（half a billion tokens），亞馬遜與 Meta 也傳出關閉 AI 使用排行榜，沃爾瑪與星巴克等更縮減部分 AI 代理計畫。
微軟也在調整 AI 工具存取策略，5 月開始收回多數開發者的 Claude Code 授權，並傾向推動開發者改用 Copilot 解決方案；本月初 GitHub Copilot 付費模式也從固定訂閱轉為按 token 計費。這些變化引發不少開發者反彈，社群充斥提示費用暴增的抱怨；有報導極端案例顯示，單一提示就可能耗掉當月一半額度。
AI 成本升高，使得以 token 用量為美德的「tokenmaxxing」逐漸失勢。OpenAI 執行長 Sam Altman 近日亦承認，業界有「大量浪費 token」問題，企業越來越關心何時能看到 AI 支出轉成營收。
整體而言，這場轉向並非個別公司成本控管，而是企業界對 AI 價格、效率與回報重新評估的開始。當 token 成本從抽象單位變成帳單現實，曾視為理所當然的 AI 擴張已進入成本審視期。
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（首圖來源：AI）
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