商傳媒｜吳承岳／台北報導
摘要
生成式AI的計費模式正從固定費用轉向計量收費，這對AI投資不足的日本企業構成巨大成本風險，因未來全球AI資料處理量預計大幅成長，若無有效成本控管，企業支出恐難以預測。
生成式人工智慧（AI）的計費模式正從過去的固定費用轉向依使用量計價的計量收費，這讓原本在AI投資上就較為保守的日本企業，面臨潛在的成本激增風險。
隨著AI服務供應商陸續導入這種模式，企業將不再支付定額費用，而是根據實際使用量，例如處理的資料量或AI模型運算時消耗的「Token」（代表處理的資訊單位）數量來計費。這種改變意味著，若企業的AI使用量大幅增加，成本也將同步飆升，這與傳統軟體一次性授權或月費模式截然不同。
根據 Fixer & Broadcast Service Company Limited（FIXER）的調查，目前有高達 47.1% 的日本企業，在AI方面的投資額不足 100 萬日圓（約新台幣 20 萬元），遠低於其他先進國家。這種現象反映了日本企業在數位轉型上的保守態度，也使其在面對AI計量收費趨勢時，更容易陷入AI投資的成本考量困境。
數據顯示，全球 Token 處理量預計到 2030 年將比 2026 年成長約 24 倍。這項趨勢凸顯了，當企業對AI應用的需求持續擴大時，若仍維持低度投資且缺乏有效的成本控管策略，其AI相關開支恐將難以預測且快速攀升。
這項發展不僅對日本企業帶來挑戰，也為全球各地，包括台灣的企業和AI生態系敲響警鐘。隨著生成式AI應用日益普及，如何有效評估AI使用成本、制定合理的預算與優化模型效率，將成為所有企業在推動數位轉型過程中不可迴避的課題。