人工智慧（AI）服務的普及，讓許多人以為能免費享有技術紅利，然而 AI 背後的真實成本正日益浮現，成為企業營運的重大開支。根據全球會計師事務所畢馬威（KPMG）估計，未來一年企業在 AI 方面的支出預計將翻倍，平均超過 2 億美元。
畢馬威北美區 AI 與資料實驗室主管 Swaminathan Chandrasekaran 指出，幾個月前幾乎沒有人關注大型語言模型的消耗成本，但現今 AI 消耗成本已攀升至足以與人力成本相匹敵的程度。高盛（Goldman Sachs）一項調查也發現，許多大型企業的 AI 預算已大幅超支，AI 支出甚至可能很快就會與工程師薪資相當。
AI 服務的計費主要透過「代幣」（tokens）計算，一個代幣大致等同於一兩個單字，或是與 AI 互動的輪次。Max Kan 擔任 SemiAnalysis 的「代幣經濟學」分析師，他解釋一般聊天機器人僅需少量代幣，但執行網路搜尋、程式碼分析、多代理程式協作等複雜任務的進階 AI 代理程式，消耗的代幣量可能是基本互動的 100 倍、1,000 倍，甚至高達 10,000 倍。
儘管高德納諮詢公司（Gartner）預測，到 2030 年平均代幣成本將下降九成，但進階模型使用的代幣價格更高，且市場對這些高階功能的需求增長速度，已超越了價格下降的幅度。高德納的經濟學家 Will Sommer 認為，企業可能需要限制使用最先進、昂貴的 AI 模型，以有效控制成本。
Futurum Group 執行長 Daniel Newman 觀察到，一些企業如 Meta 甚至鼓勵員工盡可能地使用 AI 代幣，相信代幣消耗量與生產力之間存在直接關聯。但他同時警示，隨著更多企業發現 AI 營運成本高昂，這種無限制的部署策略並不可行。科技評論家埃德·澤特隆（Ed Zitron）則警告，這可能導致一場「次級 AI 危機」（subprime AI crisis），意即企業必須支付 AI 實際使用成本，因為過往的補貼將逐漸減少。他認為許多企業仍未意識到 AI 的真實花費。
近來，Anthropic 和微軟（Microsoft）等公司調整了計價方式，這可能進一步提高重度 AI 使用者的成本。芝加哥大學經濟學家 Brian Jabarian 諮詢企業 AI 轉型時強調，企業終將面臨 AI 支出的「帳單」，屆時必須提出實質的效益證明，以合理化這些投資。
