徽声在线7月21日讯（记者 王晓）当下，AI token的计费难题正成为众多企业财务负责人（CFO）的心头之患。然而，OpenAI董事长布雷特·泰勒（Bret Taylor）近日在接受采访时透露，这一现状有望在一年内得到根本性改变。

作为AI模型处理文本、图像等数据的核心计量单位，token不仅是平台计算企业AI使用量的关键指标，更是直接决定企业AI投入成本的重要因素。其计费方式直接关系到企业能否有效控制AI支出。

今年早些时候，由于token成本飙升，不少企业不得不削减AI预算，并重新评估AI投资的实际回报率。这一现象反映出当前AI市场在计费机制上存在的不足。

泰勒在周一的媒体访谈中指出，当前围绕“token经济学（tokenomics）”的诸多争议，本质上源于AI市场仍处于发展初期。随着市场逐步成熟，未来AI服务将转向按结果付费的模式。这一观点与众多企业高管追求投资回报最大化的需求不谋而合。

AI市场尚处早期发展阶段

泰勒将当前AI市场的发展阶段类比于互联网初期。他表示：“就像早期建立网站成本高昂一样，现在的AI技术仍处于探索阶段。市场需要创业者开发创新解决方案，帮助企业摆脱token核算、成本管控等繁琐事务。”

“我们正处在这项技术的早期阶段，未来会有更多企业专注于简化AI应用流程，让企业能够更专注于业务本身。”

泰勒预测，随着时间推移，将有专业公司承担起token管理的重任。这一趋势已初现端倪。

例如，企业财务管理平台Ramp近期推出了专门的token支出管理工具；法律AI初创公司Harvey等垂直领域企业，也开始在后台为客户统一管理token使用。这些创新正在逐步降低企业使用AI的门槛。

泰勒进一步展望道：

“预计12个月后，企业IT部门将能够轻松部署各类‘开箱即用’的AI解决方案。市场部、研发部等不同部门将拥有适配自身业务的专属AI工具，企业管理者无需再为token用量和成本问题操心。”

低成本模型的实际成本争议

随着AI模型技术不断进步，运行效率持续提升，加之市场竞争加剧，token成本下降已成为普遍预期。然而，低价模型是否真的更具成本优势，仍存在争议。

以中国初创公司月之暗面上周发布的Kimi K3模型为例，该模型以更低的计费成本实现了与OpenAI、Anthropic等头部企业旗舰模型相当的性能，引发了硅谷的广泛关注。这一案例似乎印证了低成本模型的发展潜力。

但泰勒对此持谨慎态度：

“虽然‘成本更低’是吸引用户的重要卖点，但这些模型是否真的更划算，目前还难以定论。实际成本需要综合考虑性能、稳定性、维护成本等多方面因素。”

（徽声在线 王晓）