微软也烧不起 Token ，该 DeepSeek 上位了

当全球市值最高的科技巨头都被AI账单压得喘不过气，行业风向的转变已不可避免。微软正将引入DeepSeek V4作为低成本替代方案提上日程，标志着企业AI从“拼能力”正式转向“拼成本”的新时代。

微软的成本困局：无限使用模式走到尽头

微软负责Copilot业务的执行副总裁Charles Lamanna证实，部分重度用户“每周完成数百项任务，效率很高——但代价是成本可以飙得非常高”。这直接导致微软宣布将Copilot Cowork从固定订阅制转向按Token消耗量计费的按量模式，并同步探索引入开源模型DeepSeek V4作为低成本替代。

成本差距有多大？Anthropic最新旗舰模型的输出定价为50美元/百万Token，而DeepSeek V4 Pro在折扣后的输出定价仅为0.87美元/百万Token，两者价差高达约57倍。对大量不需要顶级算力的日常任务而言，采用DeepSeek成本降幅超过90%。这一决策折射出整个企业AI市场的共同困境：前沿模型能力越强，账单越难以消化。

Token经济学：主导未来六到十二个月的行业议题

Mason Daugherty观察发现，在他过去两个月与客户的每一次对话中，全组织范围内的Token支出都被提及为一个令人担忧的问题。他预测“Token经济学”将成为未来六到十二个月讨论AI采购与使用时的主导主题。

随着大型供应商的年度企业合同陆续进入续签周期，管理层已开始质疑是否还能以相同乃至更高的价格续约。追踪AI Token价格的Silicon Data Token指数已连续13个交易日中有12个交易日下跌，直奔近期低点。成本压力正在从个别企业蔓延为行业性议题，而“用哪个模型”的问题，正在让位于“如何用得起模型”。

架构才是护城河：模型路由决定企业AI成败

企业AI平台Glean的Arvind Jain指出，企业AI最大的瓶颈已不再是模型智能本身，而是“Token产出效率”——即系统每消耗一个Token能产出多少有效工作。他强调，大部分成本不在提示词本身，而在于模型周围的系统：检索、工具调用、记忆管理和多步推理。一个简单的请求可能扩展为数千乃至数万个Token。

Jain认为，真正的竞争优势在于能“将正确的模型与正确的推理层级匹配到对应任务的AI架构”——即具备强大路由能力、支出管控和治理机制的系统。他总结道：“前沿智能正在变得充裕，高效执行却并非如此。”微软引入低成本模型，本质上正是在构建一套模型路由机制，而非简单地“换一个便宜模型”。

纳德拉的警告：谁拥有学习循环，谁才拥有主权

微软CEO萨蒂亚·纳德拉提出“Token资本”与“人力资本”的双核理论：前者指企业自有的AI能力与系统，后者指员工的知识、关系与判断力。两者在AI经济中缺一不可，“没有人的方向，你只是让算力在原地打转”。

他明确指出，真正的机会不在于选择最强的模型，而在于构建一个持续学习的循环，让人与AI的能力相互复利增长。关键的检验标准是：企业能否在更换底层基础模型的同时，不丢失自身积累的专有知识与能力。纳德拉同时发出严厉警告，若所有价值最终集中于少数几个主导模型，将重演全球化掏空工业经济的历史：“没有任何社会许可，支持一个让整个行业空心化的AI未来。”

成本驱动的市场转向：从0.1%到17%的跃迁

美国企业支出管理平台Ramp发布的榜单显示，DeepSeek已登上趋势榜首位，超越PheedLoop和Fireworks AI等平台。Ramp经济学家判定，这是美国企业“正在用真金白银投票”的关键信号。

虽然DeepSeek在美国企业中的整体采用率仅为0.1%，远低于Anthropic的34.4%和OpenAI的32.3%，但这是其自2025年1月达到0.3%峰值后回落以来的首次重返增长。Vercel的数据显示，在美国企业市场，DeepSeek的使用份额从4月的1%跃升至5月的17%。推动这一趋势的根本动力只有一个：成本。DeepSeek V4 Pro的输入成本为每百万Token 0.435美元，比Anthropic和OpenAI的同类模型便宜7至17倍。