比推消息，企业 AI 使用正在从尽量多用转向有额度地用。SemiAnalysis 在 7 月 1 日发布的 Token Budgeting 报告中称，年初一度流行的 tokenmaxxing，也就是鼓励员工尽可能多消耗 AI token 以提升生产力，正在被更现实的预算制度取代。但该机构认为，媒体关于企业削减 AI 支出的叙事被夸大了，OpenAI 和 Anthropic 的 API 业务在今年下半年并未面临实质性预算风险。

SemiAnalysis 团队称，他们通过 Slack、电话以及 Databricks AI Summit 与 50 多家企业客户交流后发现，大多数公司确实开始设置 AI 使用上限，但并没有形成统一标准。低端预算可能只有每人每月 250 至 500 美元，高端预算则可达到每月 2000 美元甚至数万美元。一家美国大型航空航天与国防制造商把部分员工的月度额度设在 250 美元，一家大型制药公司设在 500 美元；Workday、Stripe 等技术更前沿的企业，部分员工预算约为每月 2000 美元。

这与年初的token 最大化形成对比。报告提到，Meta 和 Salesforce 等公司曾鼓励员工大量使用 AI 工具。Meta 内部甚至出现过一个名为Claudeconomics的仪表盘，对公司前 250 名重度用户进行排名。数据显示，Meta 员工在 30 天内消耗超过 60 万亿 tokens，单个最高用户消耗约 2800 亿 tokens。该仪表盘在相关报道后两天被关闭。Uber 也被报道称在四个月内消耗完 Claude Code 和 Codex 的年度预算，随后设置了每人每月 1500 美元的限额，超额申请需逐案审批。

但 SemiAnalysis 认为，这些极端案例更多反映激励机制和管理松散，而不是企业 AI 支出整体见顶。报告称，前 10% 高消费客户贡献了 AI 实验室大部分收入，这些客户在今年剩余时间削减 API 支出的风险很低。即便 Meta 在 2 月每月消耗约 70 万亿 tokens，并且按标价计算每名员工每年花费接近 5 万美元，SemiAnalysis 估计其仍只占 Anthropic 收入的 3% 至 5%。

企业支出分布也高度不均。SemiAnalysis 引用 Ramp 数据称，前 1% 客户每名员工年均 AI 支出接近 9 万美元，前 10% 客户约为 7300 美元，而中位数客户仅为 136 美元。该机构还称，许多技术领先的财富 500 强公司每名员工年均 AI 支出仍低于 2000 美元，且大额支出主要集中在工程和数据科学部门。这意味着，企业 AI 使用的 S 曲线仍有很大增长空间。

预算制度的兴起正在改变员工使用方式。一些公司把默认模型从 Opus 切换到 Sonnet，关闭高级模型或快速模式；也有员工先用 Microsoft 365 Copilot 进行草拟和总结，再把更昂贵的 Claude 或 Codex token 用在关键任务上。一家全球旅游科技公司每年 AI 支出接近 1000 万美元，近期把默认 Claude 模型从 Opus 改为 Sonnet，但仍允许员工主动切换到 Opus。部分岗位默认预算只有每月 200 美元，但工程师或高级员工可以申请更高额度。

SemiAnalysis 的结论是，预算管理会长期存在，但它并不等于需求萎缩。相反，企业正在把 AI 从实验性工具纳入正式成本管理。编码是当前最强的需求垂直领域，SemiAnalysis 估计 OpenAI 和 Anthropic 目前超过 70% 的 ARR 可归因于编码场景。未来，网络安全、白领知识工作、企业协作和自动化办公，可能复制 Claude Code、Codex 和 Copilot 在开发者市场中的增长路径。

这意味着 AI 市场正在进入一个新阶段。早期企业可能愿意为尝试 AI支付模糊账单；现在，财务部门开始要求预算、额度和 ROI。但只要员工效率提升能够抵消成本，企业不会停止购买 token。对 AI 模型公司来说，风险不是客户突然不用 AI，而是它们必须证明每一美元 token 消耗都能转化为更快的代码、更短的招聘流程、更高的销售效率或更少的人力投入。