Uber dan Microsoft Menonjolkan Kenaikan Kos Token AI dan Pulangan yang Berkurang

Ditulis oleh Bao Yilong

Sumber: Wall Street Journal

Kewajaran perbelanjaan AI korporat sedang diuji secara serius, penggunaan token terus meningkat, tetapi nilai perniagaan yang boleh diukur sukar ditemui.

Pada 22 Mei, Chief Operating Officer Uber, Andrew Macdonald, yang memiliki nilai pasaran lebih daripada US$200 bilion, menyatakan secara terbuka dalam sebuah podcast bahawa "garis antara pertumbuhan penggunaan token dan peningkatan sebenar produk masih belum wujud."

Macdonald menunjukkan bahawa syarikat semakin sukar untuk membenarkan perbelanjaan AI yang terus meningkat. Beliau bahkan mencipta satu perkataan khas untuk kebuangan di dalam pasukan kejuruteraan: "tokenmaxxing".

Pada pertengahan Mei sebelum ini, Microsoft bermula mengurangkan lesen penggunaan Claude Code dalaman dengan alasan bil Token "tidak boleh diteruskan".

Dua peristiwa ini bergabung, memaksa pasaran untuk mengakui satu pemboleh ubah yang sebelumnya diabaikan. Ekonomi token, iaitu ekonomi unit penggunaan token dalam skala perniagaan, telah naik dari isu pinggir menjadi tiang utama seluruh argumen pelaburan AI.

Sejak April, serangkaian data telah dirilis berturut-turut, bersama-sama membentuk gambaran yang mengkhawatirkan.

Pada bulan April tahun ini, ketua teknologi Uber secara terbuka menyatakan bahawa syarikat itu telah menghabiskan anggaran Claude Code tahunan dalam tempoh empat bulan.

Di antara 5,000 jurutera, kadar penggunaan bulanan berada antara 84% hingga 95%, dengan bil bulanan per orang antara $150 hingga $2,000, dan CTO itu sendiri dilaporkan menghabiskan token bernilai $1,200 dalam demonstrasi dalaman selama dua jam.

Macdonald menggambarkan kejutan ketika mengetahui nombor tersebut sebagai "terlalu terkejut sehingga tidak mampu berkata-kata".

Dari pihak Microsoft, menurut notis Notepad oleh Tom Warren dari The Verge, Claude Code dengan cepat menjadi popular di kalangan jurutera dalaman Microsoft, tetapi model penagihan berdasarkan Token menjadikan perbelanjaan berskala besar tidak berterusan, sehingga Microsoft segera mula mengurangkan lesen berkaitan.

GitHub mengumumkan bahawa mulai 1 Jun, semua rancangan Copilot akan beralih dari langgan tetap kepada pembayaran berdasarkan penggunaan.

Post perbincangan rasmi mendapat hampir 900 suara menentang, kerana pengguna mengira satu sesi pengaturcaraan agen biasanya menghabiskan antara 30 hingga 40 dolar AS, bermakna pakej bayaran 10 dolar sebulan habis dalam satu penggunaan sahaja.

Selepas menghimpun data daripada 2,444 syarikat, platform produktiviti pembangun Entelligence.AI mendapati:

• Setiap dolar yang diinvestasikan dalam bayaran AI Token hanya menghasilkan nilai nyata sebesar 18 sen kepada pengguna.
• 44 sen digunakan untuk memperbaiki ralat yang diperkenalkan oleh AI; 27 sen dialirkan semula; 11 sen habis digunakan akibat geseran pemeriksaan.

Menurut Indeks Perbelanjaan Token LLM Silicon Data Bloomberg, harga token telah meningkat sekitar 65% sejak akhir Februari tahun ini, sementara harga perisian AI di Amerika Syarikat meningkat secara kumulatif sebanyak 20% hingga 37% dalam setahun terakhir.

Data yang sama, dalam kerangka analisis yang berbeza, membawa kepada kesimpulan yang sangat berbeza.

Pendapat beli berpendapat bahawa kekacauan semasa ini hanyalah masa penyesuaian berjaya.

Menurut analisis Jim Schneider dari Goldman Sachs pada awal Mei, pada tahun 2030, AI agen akan mendorong pertumbuhan penggunaan token sebanyak 24 kali, mencapai sekitar 120 triliun triliun token per bulan, dan margin kotor penyedia awan skala besar dan penyedia model akan berubah menjadi positif dalam tempoh 3 hingga 12 bulan ke depan.

Rich Privorotsky dari Goldman Sachs percaya bahawa Kuartal Pertama 2026 mungkin merupakan puncak penggunaan "token maximization" sebagai KPI, dengan industri beralih daripada mengejar penggunaan kepada ukuran yang lebih sihat iaitu "cost per effective action".

Penyelidikan ekonomi JPMorgan juga mendapati bahawa pada awal 2026, terdapat peningkatan tiba-tiba dalam penambahan dan kemas kini pakej Python di PyPI, satu trend yang tidak berlaku semasa pelancaran ChatGPT pada 2022, menunjukkan bahawa peningkatan produktiviti sebenar sedang berlaku.

Selain itu, P/E current bagi Mag 7 kira-kira 20 kali keuntungan jangka masa depan, jauh lebih rendah berbanding 52 kali pada puncak gelembung teknologi tahun 2000, 67 kali pada tahun 1989 di Jepun, dan 34 kali semasa era "Magnificent 50". Mengikut ukuran gelembung sejarah, situasi semasa tidak membentuk gelembung.

Pandangan jangka pendek paling sistematis dibentangkan oleh analis semikonduktor Goldman Sachs, Jim Covello, dalam laporan bulan April.

Beliau menunjukkan bahawa hampir semua nilai dalam rantaian bekalan AI mengalir kepada syarikat semikonduktor, fenomena yang belum pernah terjadi sebelumnya dan tidak boleh diteruskan dalam sejarah; syarikat cip sepatutnya mendapat keuntungan apabila pelanggan mereka menikmati faedah, tetapi dalam siklus kali ini, kemakmuran mereka dicapai dengan mengorbankan keseluruhan rantaian bekalan di hulu.

Keuntungan bersih NVIDIA meningkat sekitar 20 kali ganda sejak pelancaran ChatGPT; semua penyedia awan berskala besar telah menghabiskan arus kas operasi mereka dan kini beralih kepada pinjaman—jumlah penerbitan utang berkaitan pusat data pada 2025 diperkirakan sekitar US$182 bilion, ganda daripada 2024.

Kajian MIT Nanda menunjukkan bahawa 95% perusahaan yang berinvestasi dalam AI generatif mendapat pulangan nol. Pemisahan ini mungkin dapat bertahan untuk sementara waktu, tetapi tidak dapat berlangsung selamanya.

Perbincangan ini juga merangkumi aspek yang lebih kompleks: putaran kewangan antara penyedia awan berskala besar dan makmal AI.

Berdasarkan dokumen pengungkapan perusahaan yang dirangkum oleh The Information, OpenAI dan Anthropic secara bersama-sama menyumbang lebih dari separuh daripada komitmen perkhidmatan awan masa depan sebanyak $2 trilion kepada Microsoft, Oracle, Google, dan Amazon. Secara khusus:

• Dari pesanan tertunda perkhidmatan awan Microsoft sebanyak US$627 bilion, US$280 bilion dikaitkan dengan OpenAI;
• Dari nilai saluran US$553 bilion Oracle, 54% (kira-kira US$300 bilion) dijanjikan oleh OpenAI;
• Dari US$467.6 bilion Google, Anthropic menyumbang 43% (kira-kira US$200 bilion);
• Exposure yang sepadan dari Amazon juga mencapai 51% daripada backlognya sebanyak US$464 bilion.

Struktur pembiayaan ini bersifat sirkular intrinsik. Pelaburan sebanyak US$13 bilion Microsoft ke OpenAI terutamanya ditebus dalam bentuk poin Azure, yang digunakan oleh OpenAI untuk membeli kuasa komputasi Azure, dan Microsoft kemudian mengira ia sebagai pendapatan awan.

Penyedia perkhidmatan awan berskala besar yang sama, yang merupakan pihak pelaburan ekuiti dalam makmal AI serta penyedia perkhidmatan yang mengenakan bil kuasa pengiraan.

Struktur ini juga tercermin dalam data keuntungan. Alphabet melaporkan keuntungan kuartal pertama rekod sebanyak US$62.6 bilion, di mana sekitar US$28.7 bilion, hampir separuhnya, berasal dari apresiasi buku saham di Anthropic.

Dari keuntungan kuartal pertama Amazon sebanyak US$30.3 bilion, US$16.8 bilion merupakan keuntungan belum direalisasikan sebelum cukai daripada Anthropic, manakala arus tunai bebasnya merosot 95% kepada US$1.2 bilion akibat perbelanjaan modal pusat data yang mencapai US$44.2 bilion pada tempoh yang sama.

Kesinambungan sistem ini bergantung pada keupayaan makmal AI untuk terus mendapat pendanaan luaran bagi memenuhi janji komputasi awan, yang selanjutnya bergantung pada kebersediaan pelanggan korporat yang berterusan untuk membayar bil Token yang terus meningkat.

Laporan menyatakan bahawa Anthropic kini mengalami kos sehingga $3 bagi setiap pendapatan $1. Apabila tempoh pembiayaan melambat, keyakinan terhadap ramalan pendapatan awan akan menurun, dan gandaan penilaian pembekal awan berskala besar akan menghadapi tekanan untuk ditinjau semula.

Rantai ini menghantarkan secara dua hala, dan juga akan putus secara dua hala.

Situasi semasa ini tidak membentuk satu set-up gelembung yang klasik.

Dari segi gandaan penilaian, tujuh raksasa teknologi kini berada pada pelbagai pendapatan masa depan sekitar 20 kali, jauh lebih rendah berbanding puncak gelembung teknologi tahun 2000 pada 52 kali, pasaran Jepun tahun 1989 pada 67 kali, atau era "Fabulous Fifty" pada 34 kali.

Teknologi AI itu sendiri adalah nyata. Bagi kalangan pengguna berat, data peningkatan produktiviti juga boleh diverifikasi. Pendapatan tahunan OpenAI kira-kira 20 bilion dolar AS, Anthropic kira-kira 4.3 bilion dolar AS, dan kedua-dua laboratorium ini tidak akan hilang begitu sahaja.

Sekarang, kos token (penggunaan kuasa pengiraan) telah menjadi penentu utama kejayaan atau kegagalan AI, tetapi enam bulan yang lalu, orang bahkan tidak banyak membincangkan topik ini.

Pada masa itu, semua orang hanya peduli tentang “apakah teknologi ini berfungsi”. Sekarang jawapannya jelas: dalam konteks kerja tertentu dan kalangan tertentu, teknologi memang berfungsi.

Namun, masalah baru muncul: Adakah wang yang dijimatkan oleh syarikat hilir melalui AI boleh disalurkan semula dengan cepat untuk mengalahkan jendela penilaian yang disediakan oleh pasaran modal kepada makmal AI dan raksasa awan?

Penggemar AI percaya bahawa sekiranya teknologi terus matang, ROI perusahaan akan menjadi positif dalam tempoh 1 hingga 1.5 tahun.

Pihak yang pesimis percaya bahawa lebih ramai pegawai tinggi akan, seperti McDonald, mengeluh secara terbuka bahawa pulangan atas pelaburan AI terlalu rendah dan mulai memotong bajet.

Kedua-dua kemungkinan ini mungkin berlaku, dan hasilnya masih belum pasti. Satu-satunya perkara yang pasti ialah, khayalan lama bahawa “sekiranya penggunaan token meningkat, ia menunjukkan kejayaan transformasi AI” telah runtuh.

Penggunaan token yang tinggi tidak sama dengan nilai perniagaan, kedua-dua gelembung ini akhirnya perlu diredakan. Bil AI telah jatuh tempo, tetapi siapa yang akan membayar akhirnya masih belum diketahui.