- 媒体报道的企业AI token消费狂潮和预算削减被夸大；顶级客户（如Meta、Uber）的高消耗是个案，源于激励错位，整体企业token消费仍强劲增长。预算

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• 媒体报道的企业AI token消费狂潮和预算削减被夸大；顶级客户（如Meta、Uber）的高消耗是个案，源于激励错位，整体企业token消费仍强劲增长。预算上限成为新常态，但数额分散（$250~$数千/月），员工通过降级模型、利用免费工具等方式节约token。编程场景是当前AI支出核心驱动力，未来更多垂直领域（如网络安全、白领知识工作）将加速增长。下半年AI预算无实质性风险，API收入将继续环比增长。

SemiAnalysis通过与50多家企业（涵盖财富500强、科技公司、金融、制药、航空航天等）的深度访谈，揭示了企业AI token消费的真实图景。报告否定了市场上关于“tokenmaxxing（过度消耗）导致预算枯竭”的恐慌叙事，认为大多数企业的AI投入仍处在早期快速增长阶段，预算限制并未阻断支出增长，而是促使支出结构优化。核心结论包括：1) 顶级客户（如Meta、Uber）的高消耗故事被过度渲染；2) 企业普遍引入预算上限，但金额差异巨大；3) 员工通过多种策略降低单次消耗，但整体token用量仍在攀升；4) 编程应用贡献了AI实验室70%以上的ARR，未来网络安全、白领自动化等新场景将成为下一波增长引擎。

1. “Tokenmaxxing”传闻被夸大 ：虽然Meta员工曾一个月消耗60T tokens，单个员工消耗280B，但这是在其内部“Token Legend”竞赛激励下的短暂现象，且该仪表盘很快被关闭。SemiAnalysis估算，Meta对Anthropic的收入贡献仅占其总额的3%~5%，并非关键客户。 ：Uber在4个月内用光了Claude Code和Codex的年度预算，随后设置$1,500/人/月的上限。但Uber属于极端情况（高密度使用AI的科技企业），不代表多数企业。 ：99分位客户人均年消耗近$90,000，90分位客户约$7,300，而中位数客户仅为$136。财富500强中大多数企业人均AI支出低于$100，远未达到“烧钱”程度。说明当前市场仍由头部技术密集企业驱动，长尾空间巨大。
2. 预算上限成为新常态，但无统一标准 低端约束：某头部航空航天企业、某全球制药企业分别设置**$250/月$500/月的硬上限，员工耗尽后需单独申请。 中端约束：Workday、Stripe等科技公司预算约$2,000/月**，部分公司对高级员工（如数据科学家）给予更高额度（$1,600~$4,000/月）。 高端无限制：少数企业（如金融业）因AI渗透率极低，成本尚未成为问题；或是如Amazon，通过AI工具将招聘效率提升50%~60%，ROI显著，可证明高投入合理性。 普遍做法：许多企业改为“软限制”——超过预算后触发管理者沟通而非直接断供，并允许员工通过申请提高限额。
3. 员工“节流”策略 ：如某旅游科技公司将默认模型从Opus降为Sonnet，仅保留Opus供主动选择，大幅降低每次调用成本。 ：微软365企业版自带Copilot免费无限额度，员工先用Copilot完成初稿，再转入付费Claude/Codex进行精细化处理，实现token“腾挪”。 ：部分企业限制自动化范围（如禁止用AI写邮件），但报告作者认为这种“反自动化”思维过于保守，未来邮件等场景也会被AI原生替代。
4. 编程场景仍是AI支出主力 ：OpenAI和Anthropic超70%的收入来自编程用例（如Cursor、GitHub Copilot、Claude Code等），且B2B企业倾向更高（Anthropic 90%+ B2B）。 ：Together、Fireworks、Baseten等第三方API端点合计ARR已超$40亿，AWS Bedrock等云服务也带动超预期增长。 ：网络安全（Cyber）场景将复刻编程的爆发路径，且速度更快；白领知识工作（如Cowork、Copilot）渗透企业后也将带来新一轮需求。
5. 下半年展望乐观 受访企业中，绝大多数并未计划削减2H26的AI预算。SemiAnalysis的Tokenomics模型预测，Anthropic、OpenAI的API业务在未来数月将保持当前环比增速，并无实质性下行风险。 标志性事件：Amazon在裁员背景下反而加速招聘，因AI工具使雇员效率大幅提升，企业将AI视为“人力杠杆”而非纯成本项。

（本研报非个股分析，而是行业趋势研究，故无具体公司估值与评级。以下是对AI实验室及API市场的估值逻辑推演。） ：若编程场景持续驱动70%+收入，且网络安全、白领自动化等垂直领域在2H26-2027年接力，其ARR有望保持月环比20%+增长，对应2026年全年收入可能超$100亿（综合多家机构估算）。当前估值隐含的成长性溢价合理。 ：Together、Fireworks等平台受益于企业自建MaaS（模型即服务）需求，ARPU和客户数双升，估值处于高成长期。AWS Bedrock等云原生服务将分享更大蛋糕，超大规模云厂商的AI收入增速可期。 ：软件公司若绑定主流模型，边际成本低，用户粘性强，利润率有望改善。建议关注该类企业IPO或二级市场估值修复机会。

：若开源模型性能大幅接近前沿模型，企业可能转向更低成本的替代方案，冲击API定价和收入结构。 ：尽管当前未出现系统性削减，但若经济衰退或AI投资回报率未达预期，企业可能集体缩减AI支出，导致行业增速放缓。 ：AI安全法规（如欧盟AI法案）或知识产权诉讼可能推高合规成本，影响企业部署速度和token消耗量。 ：网络安全、白领自动化等新场景的渗透速度可能慢于报告预测，导致后续增长动能断层。 ：Meta、Uber等大客户若自建模型或深度定制开源方案，将直接减少对第三方API的使用，对Anthropic、OpenAI构成特定风险。

总体总结

主题正文

1. 编程场景是当前AI支出核心驱动力，未来更多垂直领域（如网络安全、白领知识工作）将加速增长。
2. 报告否定了市场上关于“tokenmaxxing（过度消耗）导致预算枯竭”的恐慌叙事，认为大多数企业的AI投入仍处在早期快速增长阶段，预算限制并未阻断支出增长，而是促使支出结构优化。
3. 核心结论包括：1) 顶级客户（如Meta、Uber）的高消耗故事被过度渲染；
4. ：OpenAI和Anthropic超70%的收入来自编程用例（如Cursor、GitHub Copilot、Claude Code等），且B2B企业倾向更高（Anthropic 90%+ B2B）。
5. ：Together、Fireworks、Baseten等第三方API端点合计ARR已超$40亿，AWS Bedrock等云服务也带动超预期增长。
6. SemiAnalysis的Tokenomics模型预测，Anthropic、OpenAI的API业务在未来数月将保持当前环比增速，并无实质性下行风险。
7. ：若编程场景持续驱动70%+收入，且网络安全、白领自动化等垂直领域在2H26-2027年接力，其ARR有望保持月环比20%+增长，对应2026年全年收入可能超$100亿（综合多家机构估算）。
8. 建议关注该类企业IPO或二级市场估值修复机会。