英伟达的一位高管最近说了句大实话：在他们公司，计算成本已经超过了员工的薪资。无独有偶，初创公司Mercor的CEO也透露，他们在内部AI智能体上消耗的token费用，已经比给员工发工资还多了。
这听起来有点夸张，但一份刚出炉的报告让我们有机会看看，普通公司在AI上到底花了多少钱。
Ramp AI Index追踪了美国企业的AI采用情况。数据显示，排名前1%的”AI沉迷”（AI-pilled）企业，每个月在每个员工身上的AI支出是7500美元。
这个数字到底算高还是低
7500美元听起来很吓人，但对比一下就知道——美国软件工程师的月薪平均大概是16000美元。也就是说，即使是最疯狂用AI的那批公司，花在AI上的钱还没到给一个工程师发工资的水平。
当然，这只是前1%的极端情况。如果把范围扩大到前10%，人均AI支出就骤降到611美元每月。而所有企业的中位数，更是只有11.38美元——差不多就是买一个企业版AI订阅的钱。
“AI沉迷”企业还在加速花钱
尽管绝对数额还不至于超过人力成本，但增长速度值得关注。在那些”AI沉迷”企业里，上个月人均AI支出增长了14.1%。
这些重度用户通常会混用多个前沿模型和平台，同时搭配更便宜的开源模型来压低成本。这种”多模型套利”的策略，可能是未来企业AI采购的主流做法。
- 前1%企业：人均月AI支出7500美元
- 前10%企业：人均月AI支出611美元
- 全企业中位数：11.38美元（约等于一个企业版订阅席位）
- AI沉迷企业上月支出增速：14.1%
这场”AI军备竞赛”才刚刚开始。对企业来说，真正的挑战不是要不要上AI，而是在疯狂烧钱之前，想清楚到底要拿AI来做什么。毕竟，token是要花钱买的，而投资回报什么时候能回来，现在还没人说得准。