比特币(BTC)徘徊6.5万美元关口,加密企业直面AI成本激增

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比特币(BTC)在我们的实时盘面中稳守6.5万美元附近,而加密行业正集体直面一个被硅谷称作「token化狂飙」(tokenmaxxing)的新变量——企业AI支出的规模,多数首席执行官与财务负责人尚未真正看清。Chamath Palihapitiya在7月14日的一档节目中发出警告。这位Social Capital创始人、8090首席执行官预言:终有一天,某家公司会公布每股收益仅差几美分未达预期,而这几美分的缺口,正源于被低估的AI成本。他坦言,自家公司每年近1000万美元的AI账单,对一家初创企业而言令人不安。他的谨慎,呼应了越来越多投资者对「AI消耗越高、生产力必然越强」这一假设的质疑——恰如一台无人看管、不断烧钱的山寨币式投机工具。

美国最大加密交易所Coinbase的代码生产方式已被彻底改写。据其平台负责人披露,公司如今95%至100%的代码由大型语言模型写就,较2月内部估算的约40%翻了一倍有余。每位工程师同时指挥五到十个AI智能体,这些智能体合力产出的工作量,相当于约1,200名员工。核心密码学部分仍由专家逐行编写与审计,内部原型开发则已完全自动化。公司首席执行官补充说,尽管token用量呈指数级增长,AI支出却保持平稳——这靠的是更优的默认配置、路由与缓存,而非设置用量上限。团队规模也从十人一组,收缩为两三人的精英单元。

Andreessen Horowitz(a16z)的一份最新报告提出:历史上第一次,在特定商业场景中,人力已比软件更便宜。该风投所投的组合公司Hebbia由George Sivulka执掌,据其估算,企业token预算中高达80%被消耗在毫无产出的「自我纠错」循环里——这是AI时代版本的「空转薪酬」。Sivulka将当下争相部署智能体的热潮,类比为19世纪40年代的美国铁路狂潮:十年间铁轨里程暴增约120倍,在现代管理体系成型之前,缺乏协调的扩张曾酿成致命的相撞事故。他指出,约99%的员工无法向AI系统提供精确的上下文,只能任由模型对含糊指令进行「暴力穷举」。

Coinbase的披露,正落在全行业以AI为名重组的更大浪潮之中。这家交易所5月裁撤约700个岗位,接近其员工总数的14%;Block则在2月削减约40%、约4,000人,以重建为一家「AI原生」组织。Crypto.com、Kraken与Gemini也相继跟进裁员。Coinbase平台负责人预测,到2030年,AI智能体所能完成的工作量或将相当于10万名员工。裁员的路径高度一致:初级开发与行政岗位最先被砍,资深工程师则被保留以驾驭智能体——工程师的职责,由「写代码」转向「判断哪些代码值得存在」。

支撑这些警告的,是AI定价方式的一场结构性转变。Circle首席执行官Jeremy Allaire提出的「智能体经济」(Agentic Economy)论点,把模型视作成本、把智能体视作业务本身,将软件计费从按席位订阅推向按工作负载计量。这一转向对USDC意义重大——USDC是Circle发行的锚定美元的稳定币,因为机器对机器的支付,天然偏好可编程的结算轨道,而非按月开具的账单。随着企业转向按用量付费的AI,那套支配自动做市商与链上结算的逻辑——价值以代码持续结算、而非固定合同——也可能延伸到自主智能体如何为算力、存储与数据即时付费,而每个智能体都从各自的钱包中支取。

Sivulka开出的药方是:未来的竞争优势将不再来自「购买一个模型」,而来自「构建Evals」——即把模糊的人类判断,转译为可量化、可测试代码的评估系统。他称Evals为「AI时代的OKR」,并认为编程之所以能被如此爆炸式地变现,恰恰因为它自带「通过或不通过」的内建测试。他还点出一个隐蔽的障碍:那些怀疑AI可能取代自己的员工,正在藏起系统所需的运营诀窍,这种自我防御的本能,已成为企业采用AI时最大的隐形阻力。对多数公司而言,缺乏验收标准就一头扎进智能体的投机式狂热,只会放大组织既有的功能失调。

把这些进展并置阅读,指向同一个主题:AI已从「能力叙事」转向「成本治理叙事」,而加密行业正处在这一转变的最前沿。我们的整体市场数据也印证了这份谨慎——恐惧与贪婪指数报25,牢牢处于「极度恐惧」区间;比特币市占率稳守69.5%;加密货币总市值约为1.86万亿美元。在我们的实时读数中,比特币(BTC)交投于6.5万美元附近,资金正向头部资产集中,远离历史最高价时的狂热。悬而未决的问题是:企业能否在「token化狂飙」不打招呼地现身于某个季度业绩缺口之前,建立起对预算的可观测能力,为其定价。