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生成式AI掀起史上最大基礎建設投資潮，算力與代幣成本成為企業痛點。從Palo Alto Networks、Palantir高喊降價，到Sunrun跨界打造家用「微型資料中心」，再到Meta評估雲端出租與Mercor估值翻倍，整個AI產業正全力尋找「算力變現」與成本重構的新商業模式。
生成式AI席捲全球，卻也讓企業發現一個殘酷現實：算力不是免費的，代幣(token)更是昂貴的成本中心。隨著大型科技公司在資料中心、伺服器與晶片上砸下數百億美元，從矽谷到華爾街，愈來愈多高階主管開始直言，若成本結構不大幅改寫，所謂「全民AI時代」恐怕只會停留在簡報上。
最新一個警訊來自資安龍頭Palo Alto Networks。執行長Nikesh Arora在接受CNBC訪問時 bluntly 表示，即便OpenAI新模型已宣稱代幣效率提高54%，企業仍難以大規模導入，他認為代幣成本必須在一年內再降到現有約20%，兩年內更要降90%，AI服務才能真正普及。這番談話點出產業核心矛盾：模型效能愈強、上下文愈長，代幣量與帳單也愈驚人，財務長開始拉緊預算，技術團隊則被迫壓縮使用場景。
與Arora有同樣焦慮的，還有Palantir執行長Alex Karp。他直接批評OpenAI與Anthropic沿用的代幣計費模式「出了很大的問題」，指出許多企業乾脆「chillax」不急著導入，寧願暫緩投資。他認為開源權重(open-weight)模型可能成為解方，因為企業能自行部署與優化，避開昂貴且不透明的商業代幣計價。這種批評反映出一個趨勢：在成本壓力下，開源模型與非美系供應商，正在迅速拉近與大型實驗室的差距，並打開價格戰新局。
同一時間，AI基礎設施投資卻仍在狂飆。為了支撐雲端與模型運算需求，SpaceX上月透過債券籌資250億美元，Amazon本週也在債市募得相同規模資金，這些資金相當一部分是為了資料中心與AI相關建設。Arora指出，在「需求幾乎無限」的情況下，市場短期可能接受高額支出，但長期必須靠技術效率與商業模式創新，讓預算逐步合理化，否則企業資本結構將面臨壓力。
在這個算力昂貴的新世界，有業者乾脆反向思考：把更多算力搬到用戶家裡，再把家裡的算力賣回市場。美國住宅太陽能業者Sunrun就是最具代表性的案例。Wells Fargo分析師Praneeth Satish指出，Sunrun構想利用其分布式太陽能板與家用電池網路，外加AI運算節點，把每一戶家庭變成「微型資料中心」，參與AI推論(inference)工作負載。他估算，AI運算可帶來每千瓦時超過4美元收入，遠高於現行儲能其他應用的不到1美元水準，等於為能源公司開啟全新的高毛利收入池。
Sunrun預計會提供住戶補貼以鼓勵加入這個虛擬算力電廠，Wells Fargo推估每戶一年約可領取1,000美元報酬，與現有虛擬電廠計畫相近。若構想成真，Sunrun就不再只是賣綠電，而是進軍數位基礎建設，讓分散在屋頂上的太陽能板與電池，為AI模型提供推論算力，直接分食原本由大型雲端業者壟斷的市場。Satish因而給予Sunrun「Overweight」評級，目標價22美元，較近期股價上漲潛力高達八成以上，顯示資本市場對「算力變現」創新模式抱持高度期待。
算力變現的另一條主戰線，則在雲端與AI平台巨頭之間悄悄展開。Meta Platforms執行長Mark Zuckerberg在受訪時承認，公司正評估是否把自家AI基礎設施對外開放，發展一個類似雲端的出租業務。選項包含讓開發者直接在Meta的基礎設施上呼叫其AI模型，依使用量計費，或乾脆出租純算力，類似專門算力雲端供應商。Zuckerberg強調，目前Meta並沒有「過多」的算力，所有資源都被內部AI計畫吃滿，但他也坦言，外部客戶開出的價格相當誘人，足以讓公司認真考慮將部分資源轉做商業出租。
值得注意的是，Meta近期已宣布透過API提供Muse Spark 1.1模型給外部開發者，這實際上是對外商用的一個試水溫。Zuckerberg甚至點名他關注SpaceX的作法——後者也在探索出租資料中心容量給其他公司——顯示未來雲端市場可能出現更多「非常規玩家」：衛星與太陽能公司、社群平台甚至是電動車企業，都可能用自己掌握的硬體與場域，搶攻AI基礎設施出租商機。
在產業價值鏈更上游，專門為大型實驗室與平台提供模型訓練基礎設施的Mercor，最新傳出正在洽談新一輪融資，估值上看200億美元，相較於去年C輪融資時的100億美元整整翻倍。報導指出，Mercor客戶包括OpenAI、Anthropic與Meta，顯示即便這些巨頭擁有自建算力，仍願意把部分專業訓練需求外包給第三方。對投資人而言，這代表「AI算力供應商」本身就是新興資本市場焦點，並可能在未來幾年產生一批專攻訓練與最佳化服務的明星企業。
綜合來看，從Palo Alto Networks、Palantir對代幣成本的強烈不滿，到Sunrun前所未見的家戶分布式算力構想，再到Meta考慮跨足雲端出租與Mercor估值飆升，整個AI生態系正快速從「模型競賽」轉向「算力競賽」與「成本戰」。一方面，無限膨脹的需求推動企業以債券與融資支撐大型建設，另一方面，代幣與算力價格的壓力又迫使業者尋找更便宜、更靈活的供應方式。
未來幾季，市場將密切關注幾個關鍵變數：第一，OpenAI與Anthropic等主力實驗室能否持續大幅提高代幣效率並調降價格；第二，分布式算力模式在技術與監管上是否能真正落地，讓家庭與能源公司成為AI基礎建設供應者；第三，Meta與其他科技巨頭是否正式啟動算力出租事業，改寫現有雲端競局。對投資人而言，AI不再只是單純押注某一家模型公司的成敗，而是必須評估整條「算力供應鏈」的競爭力與商業模式。算力如何定價、誰能把昂貴的token變成可負擔的成本，將決定下一輪AI泡沫是破裂，還是進化成更成熟的產業基礎。
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