事件背景
2024-2025 年是 AI 大語言模型的蜜月期：從 ChatGPT 免費版到企業付費版，成本模糊、額度充足。企業 IT 部門上線 AI 工具時、往往採用「先用再說」的心態——成本預算寬鬆、沒人認真追蹤單筆 token 消耗。
到了 2026 年中期，這個局面逆轉。OpenAI、Anthropic、Google 推出的新一代模型性能接近，但定價策略開始浮出水面。與此同時，DeepSeek、Llama 等開源或低價替代品成熟度提升。企業 CTO 與財務部門的對話從「要不要用 AI？」變成「怎麼用最便宜？」
根據多家企業反饋，這個轉折出現在成本帳單累積到某個臨界點時——通常是試用 3-6 個月後。彼時，IT 部門開始追蹤單位成本（cost per token、cost per task），精細化需求，甚至出現「降速以省錢」的決策（改用便宜模型、接受 latency 增加）。
蜜月期定律運作機制
第一階段：稀缺期（0-3 個月）
新技術初期、企業採購者被「能力」迷暈，對成本視若無睹。理由很充分： - 與其他企業相比，優先用上新技術本身就是競爭優勢 - 成本總額仍小（因為基數低），不足以引發 CFO 關注 - 技術邊界未明確，無法精確評估單位成本 - 內部 champion 為了護航新項目，傾向報喜不報憂
這個階段，決策是「yes/no」式的二進制——用或不用。一旦選 use，就是開放額度、鼓勵嘗試。
第二階段：成本可見化（3-6 個月）
累積使用量達到一定規模後，兩個事件同時發生：
1. 帳單衝擊：月度 AI 支出從幾千元躍升到幾十萬。這個數字大到必須進入預算審查流程、跨越 CFO 的決策閾值。 2. 技術邊界清晰化：多個替代方案（不同 API 廠商、開源模型、舊方案調整）的成本對比變成可能。企業發現「我們能用便宜方案達到 95% 效果」。
此時，決策從「要不要用」變成「怎麼用最便宜」。IT 部門被要求： - 審計每個使用場景、計算單位成本 - 評估是否可切換到便宜模型（失去 5% 效能但省 60% 成本的 trade-off） - 制定使用額度管制、設置告警閾值
第三階段：價格戰（6+ 個月）
當足夠多的企業同時進入「精算模式」，市場動力改變： - 企業的採購權重從「能力」轉向「成本」 - 領先者（能力強但貴）的護城河被削弱；便宜且夠用的方案冒出 - 廠商被迫降價或推出「經濟版」；毛利率面臨壓力 - 市場份額重新洗牌（往往是便宜方案勝）
蜜月期定律的歷史足跡
雲端計算（AWS，2006-2012） - 蜜月期：企業為了試驗 cloud，不計 cost 地遷移。亞馬遜幾乎獨佔市場。 - 終結：2010-2012，GCP、Azure、數十家小廠商成熟，企業開始精算成本、追求 multi-cloud、談判折扣。AWS 市佔從 90% 降到 30%，但通過服務深度（managed services、AI）維持領先。
智能手機應用開發（2008-2014） - 蜜月期：首批 app 開發者不計成本、用最先進技術、堆砌功能。App Store 還沒競爭。 - 終結：大量廉價 app 湧入、用戶審美品味普遍提升、開發成本意識抬頭。開發者從「feature-first」轉向「cost-first」；低成本、高效的開發框架（React Native、Flutter）突圍。
SaaS 工具採購（2015-2021） - 蜜月期：企業為了「數字化轉型」，按需購入 SaaS 工具，Slack、Salesforce、HubSpot 等快速擴張，用戶數爆炸。 - 終結：2022 年後「成本精算」浪潮來襲、企業開始「SaaS 整頓」，砍掉冗餘工具、協商折扣、改用替代品。Slack 增速放緩、Figma 降價…
為什麼蜜月期必然結束？
1. 法律約束：企業支出超過一定額度，必須過財務審查、向董事會報告。早期試用時會被掩蓋，規模後無法隱瞞。
2. 替代品湧現：初期技術獨佔，沒有競品；一旦市場長期存在，必然引發模仿與創新，替代品成熟度越來越高。
3. 邊際效用遞減：第一個自動化任務帶來 10 倍價值，第十個自動化任務只帶來 0.5 倍價值。企業用到後面、新增場景的 ROI 越來越難看。