瑞银分析师近期释放了一个重要信号：企业高管对人工智能相关支出的管控意识，正呈现出日益增强的趋势。

分析师卡尔·基尔斯泰德、蒂莫西·阿尔库里、泰勒·麦金尼斯与团队在最新研报中透露：“过去几周，我们与十几位企业信息技术负责人进行了深度交流，发现约六成企业已出台各类管控措施，在不同程度上收紧了人工智能方面的预算开支。”

首席财务官和首席技术官们注意到，人工智能账单持续攀升，词元（token）调用成本已成为大型企业的核心焦虑点。Uber运营总监安德鲁·麦克唐纳早在5月就坦言，人工智能投入的回报率相当微薄，持续上涨的成本已难以自证其合理性。

分析师团队自6月初启动多轮走访调研，初步判断行业正迎来一股温和的逆风。后续访谈进一步印证了这一判断，只是不同企业所受影响的程度各有差异。

团队在报告中写道：“绝大多数企业都将词元调用成本优化列为重点工作，这直接导致部分企业大幅放缓了人工智能投入的增长速度。但有两类企业受影响相对有限：一类是AI落地尚处于早期阶段的企业；另一类虽已深度布局AI，却不愿限制员工使用权限——这类企业要么能通过AI获得可观回报来对冲成本，要么在战略层面将创新设为核心目标，因此持续推动AI应用落地。”

短期内，OpenAI、Anthropic这类模型厂商承受的缩减开支压力最大。值得注意的是，DeepSeek等开源模型与中国本土大语言模型有望成为最大受益者，尤其适合有非代码类业务需求的企业选用。

尽管行业普遍削减AI支出，分析师仍强调“无需过度担忧”，并将这一趋势定义为“良性调整阵痛”。

他们表示：“适度优化AI开支属于行业常态，没有企业彻底叫停AI落地。同时，基于下一代芯片训练的全新模型有望进一步降低词元调用成本，行业前景依然向好。”

头部人工智能企业纷纷宣传自家模型的词元使用效率，部分厂商还专门推出主打降本的新模型。谷歌推出了Gemini 3.5 Flash模型；Anthropic于周二发布了Claude Sonnet 5，官方称该模型可自主完成复杂任务——就在数月前，同等能力还需要依靠规模更大、成本更高的模型才能实现。

瑞银采访的一家企业透露，行业已经告别盲目试水人工智能的阶段。分析师引用该企业受访内容写道：“当下的核心问题不再是是否调用词元资源，而是如何实现高效利用。由此，成本优化从应对预算危机的临时举措，转变为常态化的技术研发工作。”

另一家受访企业表示，公司首席技术官早年全力布局人工智能业务，如今却在缩减所采购的AI工具数量。分析师摘录其发言：“我们内部原本上线了五款AI工具以及多款大语言模型产品。和其他企业一样，年度词元预算大半已提前消耗完毕。目前我们仅保留两款AI工具，同时严格管控使用量。”