OpenAI 董事長 Bret Taylor 表示，隨著外部供應商逐步接手代管與計價，企業大約在 12 個月內就會不再把AI tokens 當成主要考量。
重點整理：
- OpenAI 董事長預期，企業對 AI Token 成本的焦慮大約在一年內會明顯淡化。
- 他認為，雲端供應商與垂直領域軟體公司將幫客戶吸收 Token 管理與複雜度。
- Taylor 也質疑，標榜「開源或開權重、價格較低」的模型，實際跑起來是否真的比較省錢。
Taylor：Token 成本將逐漸退場
同時創辦客服新創 Sierra 的 Taylor，週一在 CNBC 節目「Squawk Box」受訪時做出上述預測。他將目前市場對「Tokenomics」（AI 計價機制）的抱怨，歸因於 AI 產業仍處於早期階段。
所謂 Token，是語言模型用來處理與計價的文字單位，雲端服務商多以 Token 數量作為收費與結算基礎。
今年稍早，隨著 Token 成本不斷墊高，包括大型科技公司在內的多家企業財務長，已開始縮減 AI 支出，並質疑實際回報是否足以支撐帳面成本。
Taylor 預期，未來將由其他供應商接手這項壓力。他點名企業財務平台 Ramp 新推出的 AI 支出管理工具，作為早期案例之一；而像法律 AI 新創 Harvey 等垂直領域公司，已經替客戶代管 Token，讓企業直接為「結果」付費，而不是為底層算力與計價機制買單。
Kimi K3 檢驗「Token 效率」迷思
Taylor 將當前情況類比為網際網路早期：當時要架一個網站，成本遠高於今日。他認為，這正為創業者打開機會之窗，開發能替企業簡化與吸收 AI 計價複雜度的產品。
Ramp 在 7 月 16 日推出 AI Token 支出控管與儀表板，並透露自 2025 年 6 月以來，其客戶的 Token 支出已暴增 20.7 倍，凸顯企業導入 AI 後的隱性成本壓力。
中國新創 月之暗面（Moonshot） 上週發表的新模型 Kimi K3，因效能逼近 OpenAI 與 Anthropic 的旗艦系統、但標價較低，而在矽谷引發熱議。不過 Taylor 認為，Kimi K3 實際使用下是否真的更省錢，「現在下定論還太早」。
他在接受訪問時淡化了「開放權重模型」的價格優勢，並強調前沿實驗室在 Token 與算力效率上仍具有明顯領先地位。
Taylor 指出，「不是每一個 Token 都一樣」，因為模型品質會直接影響完成一項任務所需消耗的 Token 數量——同樣工作，在更聰明的模型上可能用得更少。
他進一步預測，一年內，多數企業的資訊部門將會為不同內部客群建立獨立系統，例如一套給行銷團隊、一套給軟體工程師，背後由供應商優化 Token 與算力，而不是由企業 IT 自行煩惱。
Taylor 近期公開談話脈絡
這番評論延續了 Taylor 近期一連串的公開露面。他在 7 月 16 日同樣接受 CNBC 訪問時表示，OpenAI 目前對於 IPO（首次公開發行）「沒有新進度可以宣布」，同時談及企業 AI 預算配置以及與 Apple 的訴訟爭議。
Taylor 也曾強調，把聊天機器人接上企業知識庫，如今已是「週末就能完成」的專案，真正困難的工作，反而在於建立完善防護機制（guardrails）、語音互動體驗，以及符合金融、醫療等高度監管產業的法規要求。