随着人工智能技术的持续深化落地，模型训练与推理的算力成本正日益成为企业必须面对的核心挑战。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼近期在一次企业客户交流会上透露，公司内部对于计算资源的需求正在以惊人的速度攀升，这一现象引发了业界对于AI可持续性以及成本管控议题的广泛讨论。

奥尔特曼分享了一组极具对比价值的数据：大约六年半以前，OpenAI内部最大的token（模型处理的基本单位）消耗者每月使用量大约为10万个，在当时已被视为“全球顶尖水平”。然而时至今日，这一数字已不再是特例，反而成为全球人均使用量的基准线。目前OpenAI内部的月度token消耗冠军，其使用量已飙升至约1000亿个，相比过去增长了高达百万倍。

内部使用风气与外部管控收紧

高强度的token消耗在OpenAI内部似乎已形成一种普遍风气。据悉，公司内部设有token消耗排行机制，员工们时常在社交平台上晒出自己的高额使用记录，以此作为一种“炫耀”。例如，有开发者的截图显示，有人在30天内消耗了高达6030亿个token，另有一名员工单周的使用量就达到了2100亿个。

与这种“大手大脚”的内部使用形成鲜明对比的是，外部商业环境正趋于谨慎。亚马逊、Uber等大型科技企业已经开始收紧对AI模型词元使用的管控，旨在控制不断增加的运营成本。奥尔特曼坦言，AI成本问题预计将在2026年初变得尤为突出，OpenAI目前正积极推动模型优化与降本增效的相关工作，以应对这一即将到来的挑战。