OpenClaw 創始人 130 萬美元 AI 賬單揭示補貼下的「代幣極限化」趨勢

一份令人咋舌的 130 萬美元 OpenAI 服務月度賬單（完全由該 AI 實驗室承擔）揭示了一些開發者為構建軟體而採用的極端「燒錢」方式。OpenClaw 的創建者、開發者 Peter Steinberger 正在探索一個代幣成本無關緊要的未來，但他的巨額支出凸顯了 AI 消耗與已證實的價值創造之間日益嚴重的脫節，這令人對該行業的經濟基礎產生質疑。

這筆七位數的支出在網上引發了強烈反應。一位用戶在 X（原 Twitter）上寫道：「老兄，你最好展示出一些價值 100 萬美元的工程師做不到的東西，否則這可能是前沿實驗室泡沫破裂廣告的開始。」該用戶指出，目前的定價受到了高額補貼，這意味著實際的算力成本會高得多。

Steinberger 自帶的追蹤應用 CodexBar 顯示，他的項目在 30 天內通過 760 萬次請求消耗了 6,030 億個代幣，主要使用的是 gpt-5.5-2026-04-23 模型。總賬單金額為 1,305,088.81 美元。Steinberger 為自己辯護道：「我可以關閉快速模式，那樣會便宜 70%。所以這更像是一個員工的成本。」

這一事件使 AI 行業令人不安的「泡沫」問題成為了焦點。技術確實有效，但目前的經濟效益是由 AI 實驗室通過補貼大規模用戶消費來獲取市場份額支撐的。只有當產出至少產生同等數額的收入或成本節約時，花費 130 萬美元購買代幣才是理性的，而這一指標對許多項目來說仍然難以企及，使得當前模式的可持續性受到懷疑。

130 萬美元的自動化引擎

針對這場辯論，Steinberger 詳細說明了如此巨量的代幣消耗實現了什麼。他的三人團隊運行著大約 100 個 AI 智能體，這些智能體持續在 OpenClaw 開源項目上工作。這些智能體負責審查拉取請求（pull requests）、尋找安全漏洞、去重問題並編寫程式碼修復。一些智能體根據項目的既定願景開設新的拉取請求，而另一些則在 Discord 頻道中監控性能基準並報告退化情況。該系統還使用了 Vercel 的 Deepsec 和 Codex Security 等工具，讓一個小團隊能夠管理具有高度自動化的大型軟體項目。Steinberger 表示，他的目標是回答這樣一個問題：「如果代幣不再重要，我們未來將如何構建軟體？」

「代幣極限化」成為績效指標

Steinberger 的公開支出是矽谷一種被稱為「代幣極限化」（tokenmaxxing）的日益增長趨勢中最顯眼的案例，在這種趨勢下，開發者和工程師將 AI 代幣消耗量視為一項關鍵績效指標。據報導，Meta 和亞馬遜等公司內部也鼓勵這種做法，甚至使用排行榜來追踪員工的 AI 使用情況。這一趨勢甚至催生了專門的硬體，如「Clawdmeter」，這是一款小型開源桌面設備，可以即時顯示用戶在 Anthropic 的 Claude 模型中的代幣消耗量。AI 使用的這種遊戲化突顯了一種文化轉變，即代幣吞吐量正成為一種新的生產力衡量標準。

然而，這種趨勢的經濟性仍然是投資者關注的核心問題。雖然支持者指出了巨大的生產力提升，例如 Citadel 執行長 Ken Griffin 聲稱 AI 在幾天內就完成了數月的博士級工作，但大多數「代幣極限化」行為的直接投資回報率並不明確。這種做法是由 AI 實驗室旨在加速採用的成本補貼策略推動的。這給 OpenAI 和 Anthropic 等公司帶來了關於長期盈利路徑的疑問，以及如果價格上漲以反映其真實成本，目前的高消費水平是否還能維持。

本文僅供參考，不構成投資建議。