Woofun AI 監測數據顯示，追蹤用戶實際計算資源消耗的‘硅谷數據大語言模型（LLM）Token消耗指數’已從5月峯值下降近20%。這一增速放緩引發市場對大型模型提供商定價能力及數十億美元AI投資回報的質疑，看漲派與看跌派分歧加劇。看跌派指出，AI投資與營收差距已達46%，超過2001年電信泡沫破裂時的32%失衡水平；看漲派則認爲，儘管Token均價自2023年以來下跌90%，但總支出幾乎翻倍，指數下降屬降價後的結構性調整，且推理階段長期回報預計優於訓練階段。

日益嚴格的政策法規增加了企業隱性合規成本。華盛頓方面加強對先進模型派發及跨境使用的審查，包括對OpenAI新產品監管及Anthropic模型的地緣經濟出口管制；歐盟《人工智能法案》也對頂級模型提出嚴格合規要求。爲降低地緣政治和合規風險，首席財務官們正將工作負載轉向監管要求較低的中小型模型。硬件領域亦現變化，儘管頂級GPU及HBM訂單排至2026年且供需平衡預計延至2028年，市場領導者已開始從訓練芯片轉向推理優化硬件，改變行業競爭格局。