刊于《信报》,2026年8月24日

以词元计量收费难解收支失衡之困

许佳龙

科大协理副校长(学术发展);信息、商业统计及营运学系讲座教授;艾礼文家族商学教授

笔者上周文章探讨了人工智能发展所产生的影响和潜在问题,文中阐述了联合国大学水、环境与健康研究近日所发表的报告——《人工智能能源使用的环境成本:碳足迹、水足迹和土地足迹》(Environmental Cost of AI’s Energy Use: Carbon, Water and Land Footprints‧下简称《报告》),揭示了AI高速发展背后所消耗的庞大「自然资本」与环境代价。

很显然,《报告》并非反对人工智能,而是呼吁人类负责任地使用AI,积极应对其可能带来的意外影响,以确保这项划时代技术革命的应用,是在地球承载能力范围内发展。

巨额资金踊跃投入

从应用层面的视阈分析,无论是提高算力所需耗用的顶级芯片和电能、兴建数据中心等基建,全部牵涉巨额资金,这些巨量资源投入,几乎全部有赖机构投资者、大企业或私募基金源源注入。据《报告》资料,2025年,企业在人工智能领域的投资超过5800亿美元,而仅生成式人工智能就吸引了近340亿美元的私人投资(页8),可见当前AI的私人资金投资非常炽热。

然而,在收入方面,即使今年2月至6月间,OpenAI、Anthropic 和 GitHub各自调整了定价模式,相继依据词元(Token)输入与输出的计量,向客户收取相应费用,而非沿用固定费率计费,并且也提高了收费,但此举远远无法抵消支出,遑论可达致收支平衡。

「词元最大化」之风急煞制

另一方面,在客户端,笔者观察到不少企业如今发现,使用AI的成本亦很难控制,因为词元输入所支付的费用,往往相当巨大。美国硅谷不少企业之前试图量化员工对AI工具的接纳程度,通过将Token用量设为「关键绩效指标」(KPI),并建立使用排行榜,吹起了一股「词元最大化」(tokenmaxxing)之风,冀藉此加速企业组织转型。但企业员工大量消耗了词元,却不见成果。

据内地《第一财经》6月上旬报导——「一个部门20来人,一个月消耗5万元Token,但什么也没搞出来」,所以,多家内地科技大厂如今已开始调整员工Token使用额度管理机制。事实上,当企业员工或内部系统每次向 AI询问一次、或让AI 处理一批档案,每次向AI 供货商的服务器发送一次询问, AI供货商便会按照这些「应用程序编程接口」(API)的调用,计算该次词元输入和输出总量,据此向企业收取相应费用。当员工盲目大量耗用词元,企业 API调用账单的费用也告暴增。

成本巨大与发展水平不均

今年 4月,叫车平台Uber首席技术官Praveen Neppalli Nagao便向传媒坦承,公司在2026年为AI拨备的34亿美元年度预算,竟在4月即告全部耗尽。而跨国科技巨擘微软也缩减对内部授权使用Anthropic的Claude Code,要求员工用微软自家成本更可控的GitHub Copilot CLI,媒体分析,微软此举可能涉及成本考虑。

可以看到,即使AI供货商调整了收费模式,依然需要对客户使用进行费用补贴,其成因多端。第一,AI训练、耗用电力、大量顶级芯片和数据中心,成本不菲;第二,全球各国的财富不平均分配,以及巨大的人工成本差异——《报告》便多番艾萨克哈拉以南非洲地区作比对对象,两者叠加所形成的发展结构,使AI的未来发展更需要全面和深入检视,避免一窝蜂造成的发展泡沫。

在普遍期望AI能降低人力成本之际,这个愿景在收入高的已发展国家或地区,如美国或欧洲国家等, AI技术替代了人手,可望取得降低高薪白领工作成本之效,不过,在发展中国家,情况并不一样。据国际货币基金组织(IMF)把全球国家分为「先进经济体」与「新兴市场与发展中经济体」两大类,而后者按购买力平价(PPP)计算, 其经济规模占全球比重超过六成( 61.02%);而人口占比则约为全球人口的 84%。

揭示问题及早应对

从数据反映,这类占全球经济比重逾六成的发展中经济体,其人力资源成本至今仍相对很低,且人口数量庞大,这类经济体目前是否需要用AI取代人力成本?问题值得深思。这类经济体的发展需求,未必是那些高端的智能产出,反而更需要一些自动化系统,协助进一步提升其生产力和教育体系,加强年青人获取知识的学习成效,增加基础技能,而非追求AI的应用。

所以,当大家争相发展AI 时,笔者认为需要全盘考虑各国或地区之间的不同经济发展水平、教育、财富分配和人力成本等的分别,据此进一步有效地考虑投入AI基建,是否一项最佳发展路向。我们看到,中国大陆对AI基建积极投入资源,但国家发展的顶层设计策略,是把这些投入有效转化为创新应用,展示出AI发展其中一个有效战略方案的一面。

总括来说,目前人工智能正以高速向前发展,消耗自然资本并产生明显的环境足迹,实在需要加以关注,对其影响作出预判和有效应对,以确保AI能够在可持续与健康的生态系统中成长茁壮。

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