Woofun AI 监测数据显示，追踪用户实际计算资源消耗的‘硅谷数据大语言模型（LLM）Token消耗指数’已从5月峰值下降近20%。这一增速放缓引发市场对大型模型提供商定价能力及数十亿美元AI投资回报的质疑，看涨派与看跌派分歧加剧。看跌派指出，AI投资与营收差距已达46%，超过2001年电信泡沫破裂时的32%失衡水平；看涨派则认为，尽管Token均价自2023年以来下跌90%，但总支出几乎翻倍，指数下降属降价后的结构性调整，且推理阶段长期回报预计优于训练阶段。

日益严格的政策法规增加了企业隐性合规成本。华盛顿方面加强对先进模型派发及跨境使用的审查，包括对OpenAI新产品监管及Anthropic模型的地缘经济出口管制；欧盟《人工智能法案》也对顶级模型提出严格合规要求。为降低地缘政治和合规风险，首席财务官们正将工作负载转向监管要求较低的中小型模型。硬件领域亦现变化，尽管顶级GPU及HBM订单排至2026年且供需平衡预计延至2028年，市场领导者已开始从训练芯片转向推理优化硬件，改变行业竞争格局。