根据支付公司Ramp收集的7万家公司的支出数据，8月份企业对AI工具的采用速度有所放缓。最新调查显示，56%的Ramp客户在8月份为AI产品付费，比前一个月仅增长了0.4%。

这并非Ramp的数据首次显示采用率放缓。去年，该公司的AI指数显示，8月至10月期间的采用率几乎没有增长，直到年底增长才再次回升。

尽管如此，AI建设的极快速度意味着，即使是微小的放缓也可能引起担忧。前沿实验室和超大规模云厂商对AI基础设施的惊人投资，寄希望于有足够的收入来偿还成本。到目前为止，使用量急剧增长，特别是随着软件工程师采用智能编码工具——但如果这种采用率放缓，收入也可能会放缓。

由于Ramp的客户群体多为科技企业，其数据可能会夸大整体采用率。美国普查局于8月23日更新的一项关于AI采用情况的持续调查显示，仅有22%的企业报告使用AI。Ramp的调查不一定能代表整个市场，但它是少数可用的直接支出数据集之一，可能是一个领先指标。

可以肯定的是，这些数据来自8月份，当时行业的大部分人员都在休假。这或许可以解释这种低迷。但据Ramp经济学家阿拉·卡拉齐安（Ara Kharazian）称，对于依赖代币（token）支出的公司来说，还有其他预警信号。

首先，在其样本中排名前1%的企业的每员工AI支出大幅下降，暴跌近10%至7205美元。这可能是由于假期因素，但也说明了代币成本的下降。随着OpenAI和Anthropic降价，平均代币成本已从3月份的峰值（每百万代币1.15美元）降至每百万代币0.68美元。

数据表明，这些实验室尚未通过销量的增长来弥补降价的损失。同样的激励措施也使得许多客户选择使用更旧、更便宜的模型（如OpenAI的ChatGPT 5.6-Terra和Anthropic的Sonnet），而不是功能更强大的前沿版本。前沿实验室的员工曾表示，训练的大部分成本在新模型发布后的头几周就能收回，而采用率放缓可能会威胁到这种动态。

尽管如此，尽管坊间热议开源权重模型对前沿实验室构成了威胁，但在8月份，仅有6.4%的AI支出企业使用了模型服务或推理平台；这一比例在稳步增长，但还不足以推动更广泛的企业采用动态。

卡拉齐安表示：“我们发现，OpenAI和Anthropic之间的竞争正在使AI变得更加触手可及，同时也降低了公司的价格——不仅降低了价格，还减少了此前市场预期将推动未来大部分增长的前1%顶尖公司的支出。”

这也解释了为什么AI实验室将重点放在为AI协同工作工具争取非技术用户上。

如果你是一家模型制造商或者是一家订购了数千亿美元芯片的超大规模云厂商，这个数据点（我们敢称之为一个小波折吗？）可能是一个不祥之兆。但卡拉齐安指出：“这取决于你在市场上的角色。如果你的公司正在使用AI，那这就是一件好事。”