Coinbase AI支出削減近半，轉向中國開源模型控成本
Taylor Wilson
Coinbase CEO阿姆斯特朗披露，公司在AI用量持續增長的同時將AI支出砍掉近一半，核心手段是將預設模型切換至中國開源模型——這意味著中國開源AI正從技術話題變成美國企業真實的降本選項。
到底慳了幾多錢、點樣慳？
Coinbase將預設AI模型切換至中國開源權重模型，AI支出削減近一半，同期AI使用量仍在增長。
這意味著→ 成本下降並非因為「少用AI」，而是因為換了更平的模型——用量升、使費反而跌。
簡單來說＝ 同樣的工作量，換個工具做，賬單直接砍半。
具體用了邊啲中國模型？
阿姆斯特朗提到已試用兩款模型：智譜AI旗下Z.ai發佈的GLM 5.2，以及北京月之暗面旗下的Kimi 2.7。
兩款都屬於開源權重模型（將模型參數公開，企業可自行部署，毋須按調用次數向模型廠商付費）。
這反映出，美國前沿AI服務價格持續攀升之下，中國開源模型正成為美企實際採用的替代方案，而非僅停留在測試階段。
除咗換模型，仲做咗咩？
阿姆斯特朗還推行了一項內部機制：向工程師公開其實際消耗的token數量。
簡單來說＝ 不限你用幾多AI，但你花了幾多錢，所有人都睇得到——花得越多，公司對你產出的期望亦越高。
這意味著→ Coinbase的降本邏輯是「模型選型 + 成本可見性」雙管齊下，而非單純削預算限用量。
呢件事對市場意味著咩？
這個案例說明，降低AI支出同擴大AI使用量並唔矛盾——關鍵變量在於模型選擇同成本透明度。
中國開源模型能否在更多美國企業中複製Coinbase這條路徑，將是檢驗其商業滲透力的關鍵節點。
這反映出，AI競爭的下半場不只是「邊個模型更強」，仲有「邊個模型更平、更容易俾企業實際部署」。
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