企業卡公司Ramp追蹤逾7萬家美國企業的支付資料後發現，Anthropic和OpenAI的企業端收入有80%來自僅佔客戶總量1%的頭部客戶，且這一高度集中的需求正在觸頂——Token使用量繼續攀升，但實際美元支出增長已近乎停滯，付費使用者滲透率也趨於平緩。

Ramp首席經濟學家Ara Kharazian在10月AI指數報告中指出，8月和9月連續兩個月Token支出“幾乎零增長”，10月初雖勉強創出歷史新高，卻僅比8月峰值高出1.5%。支出停滯的核心驅動力是價格通縮：前沿模型價格持續下行，疊加模型效率提升，每百萬Token的混合均價不斷走低，量價背離格局日益明顯。

這一訊號已引發主流機構警覺。高盛警告，Token需求增速必須跑贏價格降幅，才能支撐持續的算力投資；Apollo首席經濟學家Torsten Slok援引Ramp資料指出，算力需求曲線“平坦且對價格高度敏感”，企業買家在價格微動時便會壓縮用量或轉向廉價開源替代品。與此同時，Citadel創始人Ken Griffin公開表示，市場“幾乎可以肯定”正處於AI泡沫之中。

需求高度集中，鯨魚客戶撐起營收。AI企業支出的集中程度在所有軟體品類中首屈一指。Ramp資料顯示，風險投資支援的初創公司人均AI月支出達76美元，是私募股權背景企業的逾10倍。頭部集中態勢在Anthropic尤為突出。據YipitData，Anthropic前1%客戶在8月貢獻了46%的營收，較一年前的25%幾近翻倍。Anthropic的招股說明書則顯示，僅兩名未披露身份的客戶便貢獻了其2025年營收的近四分之一。

資本流向揭示了這一生態的內部迴圈：Cursor母公司Anysphere去年11月完成23億美元融資，估值293億美元，由Accel、Coatue聯合領投，Thrive Capital、Andreessen Horowitz、輝達及谷歌參與其中；三個月後，Coatue與新加坡GIC聯合領投Anthropic 300億美元G輪融資，輝達再度跟投。Coatue的資金流入Cursor，Cursor將其轉化為Claude Token消耗，Token消耗計入Anthropic營收，而Anthropic營收又支撐著Coatue所持Anthropic股權的估值溢價。

價格戰加劇，Anthropic實際Token價格腰斬。模型價格正在快速崩塌。Ornn Anthropic Token價格指數——衡量客戶實際支付的每Token成本——已從9月中旬的逾1.70美元跌至0.83美元，創該基準6月推出以來的歷史新低。即便如此，Anthropic仍貴於OpenAI。OpenAI對應指數目前為0.45美元。OpenAI的實際定價在7月底大幅崩落——彼時其將GPT-5.6 Luna和Terra模型價格最高下調80%，時間節點距中國大模型公司Moonshot釋出Kimi K3開源權重僅三天，後者被認為是當月引發晶片股進入熊市的導火索。OpenAI此後已傾向將IPO推遲至2027年。

“傑文斯悖論”未能兌現。價格下跌刺激需求爆發、最終推動總收入上升——這是AI多頭慣常援引的“傑文斯悖論”邏輯。然而現有資料並不支援這一判斷。高盛在9月25日的報告中指出，基於Anera和OpenRouter資料，自去年12月以來Token總需求已增長約18倍，但對高毛利率前沿模型的需求增速僅為整體的一半。價格下行帶來的利潤壓縮已傳導至資料中心投資層。高盛測算，亞馬遜、Alphabet、Meta、微軟和甲骨文五家企業的已實現投資資本回報率（ROIC）已從40%降至25%，為其資料集自2016年以來的最低水平。

Torsten Slok對此直言不諱：“矽谷的前提假設是算力需求無限，但近期Token支出增速的放緩表明，這種需求或許只在算力近乎免費時才存在。”他警告，決定資料中心建設模式能否成立的核心變數，既非物理容量，也非電力供給，而是“使用者實際願意為算力支付的價格”——而這一價格的支撐，有賴於企業能否將Token消耗轉化為營收增長、利潤改善或實質性成本節約，“目前這些效益尚未在規模層面顯現。未來或許會有，也或許不會。”

付費滲透趨於飽和，增長需靠深度而非廣度。除頭部支出放緩外，付費使用者基礎的擴張同樣陷入瓶頸。Ramp資料顯示，9月企業網路中的AI付費採用率僅上升0.62個百分點，至55.9%。Kharazian在報告中寫道：“感覺我們已經處於S曲線的頂端，市場增長將不得不依賴更深度的使用，而非更多的付費使用者。”這與Ramp產品總監Adam Sommer在今年6月的表態形成鮮明對比——後者曾在紐約一場論壇上表示，“我們在Ramp平台上最大的AI支出企業，在過去幾個月中每月支出翻倍”。三個月後，前1%的頭部企業人均支出已低於7月峰值水平。