随着 AI 使用成本不断增加，Anthropic 多位高管正在提醒企业，不要因此减少对 AI 的投入。

我们目前非常关注的一件事，也是我们经常花时间与用户讨论的问题，就是不要停止使用 AI，这其实是错误的做法。

Anthropic Claude 平台产品负责人 Angela Jiang 近日在红杉资本（Sequoia Capital）的《Training Data》播客节目中表示，事实上，我们确实看到一些客户正在这么做。

Anthropic 平台工程负责人 Katelyn Lesse 表示，企业开始关注 AI 成本，是公司探索如何更好部署 AI 过程中正常且自然的一个阶段。

真正危险的是，你只是简单地设定一个预算上限，然后所有事情都被限制在这个额度内。Lesse 说道。她与 Jiang 一同参加了此次访谈。

Jiang 表示，Anthropic 经常发现，一些企业的 AI 支出突然“大幅爆发”，原因是员工通过某种形式的“影子 IT”（Shadow IT）自行采购和使用 Anthropic 的 AI 模型。

她认为，企业不应该直接限制 AI 使用，而应该寻找更高效的使用方式。

“我们希望鼓励客户的是：不要停止创新。”Jiang 说，“如果你能够从 AI 投入中获得回报，比如产品交付速度比过去更快，运营效率得到提升，那么这些都是实际收益。”

Lesse 认为，关键在于“鼓励创新”，同时理解不同方式都可以实现同样的目标。

“比如一种方式是，你直接使用 Opus 模型，让它运行整晚，然后完成一些非常复杂的任务。”她说，“另一种方式可能是，通过更聪明的策略设计，在更低成本下实现同样的结果。我认为，这将成为所有企业接下来需要思考的下一层问题。”

当前，AI 公司正面临越来越谨慎的企业市场环境。越来越多企业开始质疑不断上涨的 AI 账单，认为部分 AI 投资尚未带来足够的回报，无法证明高昂支出的合理性。

对此，包括 Anthropic 在内的 AI 公司开始强调自身模型和服务的成本效率，试图证明其产品能够更精准地满足企业不同场景的需求。

随着 Anthropic 等 AI 公司逐渐接近备受关注的 IPO（首次公开募股），成本问题可能会进一步影响整个 AI 市场的发展。

在企业更加关注成本的背景下，类似 Vercel 这样的公司正在推出新的解决方案：帮助客户根据不同任务需求，将 AI 请求自动分配给最合适的模型。

分析人士认为，只要 AI Token（模型调用计费单位）的成本仍然较高，这类 AI 请求路由服务就会持续保持市场需求。

Jiang 表示，在 Claude 生态内部推出类似路由功能，对 Anthropic 来说是合理的发展方向。

我们在模型路由方面非常明确的一点是，我们正在打造一个围绕 Claude 的平台，希望确保 Claude 能够很好地解决各种问题。她说。

与此同时，各家 AI 公司仍可能继续围绕价格展开竞争。