根据支付公司Ramp对7万家企业支出数据的分析，8月份AI工具采用速度有所放缓。最新调查显示，56%的Ramp客户在8月为AI产品付费，环比仅微增0.4%。
Ramp指标显示，采用率放缓并非首次出现。去年其AI指数表明，8月至10月期间采用率几乎停滞，直至年底才重回升势。
尽管AI建设高速推进，但即便是微小的放缓也可能引发担忧。前沿实验室和超大规模企业对AI基础设施投入巨大，寄望于充足收入回报投资。目前使用量虽大幅增长（尤其软件工程师广泛采用代理式编码工具），但若采用速度持续放缓，收入增长或将受阻。
鉴于Ramp客户群体偏技术背景，其数据可能高估整体采用率：美国人口普查局8月23日更新的调查显示，仅22%的企业报告正在使用AI。Ramp调查虽未必代表全市场，但作为少数直接支出数据集之一，仍具领先指标价值。
需注意，8月正值行业休假高峰，或可解释数据低迷。但Ramp经济学家Ara Kharazian指出，对于依赖Token支出的公司而言，还存在其他警示信号。
首先，样本中AI使用比例最高的前1%企业，人均AI支出大幅下降近10%，降至7,205美元。这既可能受“休假Token”因素影响，也反映了Token成本下降——随着OpenAI和Anthropic降价，平均每百万Token成本已从2026年3月峰值1.15美元降至0.68美元。
数据显示，这些实验室尚未通过销量增长弥补价格下调影响。同样的激励措施促使许多客户转向更旧、更便宜的模型（如OpenAI ChatGPT 5.6-Terra和Anthropic Sonnet），而非功能更强的前沿版本。前沿实验室员工表示，新模型发布初期即可收回大部分训练成本，而采用率放缓可能威胁这一动态。
尽管开源权重模型被讨论为对前沿实验室的潜在威胁，但8月仅有6.4%的AI支出企业使用了模型服务或推理平台——该比例虽稳步增长，却不足以推动更广泛的企业采用趋势。
Kharazian表示：“OpenAI与Anthropic的竞争使AI更普及并降低了企业成本——不仅压低了价格，还导致此前市场预期将驱动未来增长的前1%企业支出下降。”
这也解释了为何AI实验室正重点吸引非技术用户使用AI协作工具。
对于拥有数百亿美元芯片订单的模型构建商或超大规模云服务商而言，这一数据点（即便只是短暂波动）可能是坏消息。但Kharazian指出：“这取决于你在市场中的角色。如果你的公司在使用AI，那就是好事。”