夜雨聆风
Linux基金会宣布筹建Tokenomics基金会，旨在制定AI Token成本管理标准。尽管谷歌、微软等巨头支持，但OpenAI等核心大模型厂商目前并未加入。
译自：The AI cost crisis finally has a watchdog — just not the companies causing it[1]
作者：Paul Sawers
众所周知，AI 正成为企业最大且最难理解的技术支出[2]。对许多公司而言，这项支出的增长速度远超其问责机制的建立速度。
鉴于此，Linux 基金会于周三宣布[3]有意成立 Tokenomics Foundation[4]。该新机构的任务是建立贯穿整个 AI token 经济（从生产、消费到商业化）的开放标准、基准和最佳实践。
该基金会定于 6 月晚些时候在圣地亚哥举行的 FinOps X[5] 会议上正式成立，届时其负责人将分享关于技术路线图及相关工作组的更多细节。该项目已获得行业广泛的初步支持，包括 Google、Microsoft、IBM、JPMorgan Chase、KPMG、Oracle 和 Salesforce。
企业支出的新单位
对于门外汉来说，token 是 AI 模型处理的文本单位——它处于 AI 经济每一个层级的核心：它是模型的思考方式，是数据中心的计费依据，也是企业最终付费并从中提取价值的载体。
“Token 的行为方式与财务团队以前处理过的任何成本类别都不同——即使是花了多年时间才驯服的云服务，其使用模式也更具可预测性。”
然而，token 的行为方式与财务团队以前处理过的任何成本类别都不同——即使是花了多年时间才驯服的云服务，其使用模式也更具可预测性。
早在 4 月，金融科技巨头 Ramp 就宣布正在从 AI 提供商处获取 token 级别的数据[6]，以便让财务团队看清 AI 成本是如何产生和分配的。这是为了应对一个日益紧张的痛点：与传统软件合同不同，AI 成本与消耗挂钩，并且可能会迅速飙升。
Ramp 的内部数据显示，自 2025 年 1 月以来，月均 token 支出增长了 13 倍，重度用户的成本在单季度内飙升了 50% 甚至更多。
高盛在 5 月发布的数据[7]也证实了这一点，预计在 2026 年至 2030 年间，全球 token 使用量将增长 24 倍，达到每月 120 千万亿（quadrillion）个 token。
这一轨迹已经在重新塑造 AI 产品的定价和销售方式。GitHub 本周取消 Copilot 固定费率订阅模式、转向基于 token 计费[8]的举动，是迄今为止最明显的信号，表明旧有的经济模式已难以为继。随着智能体编码（agentic coding）环节变得越来越长、要求越来越高，GitHub 承担了这些使用背后不断飙升的大部分推理成本，这变得难以为继。
社区对 GitHub 这一转变的反对声接踵而至，一些 Copilot 订阅者将其定性为“诱导转向”（bait-and-switch），并报告称预计的月度账单一夜之间暴涨了十倍。
这种焦虑恰恰是 Tokenomics Foundation 旨在解决的问题——为目前对买卖双方来说都不透明的成本结构带来一些秩序。
FinOps Foundation[9] 执行董事 J.R. Storment[10] 告诉 The New Stack，碎片化是其中的核心问题之一。
“每个超大规模云厂商、每个模型提供商和每个硬件提供商都会有自己的方法、自己的数据和自己的价值指标，”Storment 表示，“我们的目标是在他们之间建立一致的模型，就像我们之前所做的那样。”
“不同的运营‘肌肉’”
Tokenomics Foundation 将与 FinOps Foundation 紧密合作。后者是一家非营利组织，自 2020 年[11]起作为 Linux 基金会的一部分，一直在围绕云成本管理构建一套共享规范。人们希望现在可以将相同的思维应用于 AI——将 FinOps 引入云账单的严谨性，同样带入到 token 支出中。
Token 经济学引入了云服务从未有过的多层复杂性。
但这种类比也仅限于此。Token 经济学引入了云服务从未有过的多层复杂性：输入和输出 token 的价格不同，缓存的 token 计费方式也不同，而且各提供商之间的定价结构差异巨大，使得厂商之间的对比变得异常困难。
在伴随该声明发布的新闻稿[12]中，Salesforce 首席可用性官 Nishant Gupta[13] 指出，token 经济学绝对是一个比云成本管理更难的问题——这需要整个行业共同进行实验并汇总成果，而不是让各个公司在孤立状态下重复造轮子。
“Token 经济学……需要一种不同于行业为云服务建立的运营‘肌肉’。”
“Token 经济学从根本上说比我们以前在这种规模下管理过的任何东西都要更抽象、更不透明，”Gupta 说，“它需要一种不同于行业为云服务建立的运营‘肌肉’，而这种‘肌肉’应该通过整个行业的广泛实验来演进，将最好的想法和实践贡献出来，以便我们能共同建立起持久的标准。”
基金会的具体行动
尽管大部分运营细节尚未公布——更多具体信息预计将在 6 月 8 日的 FinOps X 上宣布——但该基金会的大致架构已经形成。一个技术委员会将致力于制定衡量和报告 token 成本的通用规范和基准，包括扩展 FOCUS[14]（一种已在各大云提供商中使用的开放计费格式），使其涵盖 AI token 支出。管理委员会将设定战略方向并分配资源。
创始支持者名单涵盖了 AI 经济的各个领域：Accenture、Booking.com、Flexera、Google Cloud、IBM、JPMorgan Chase、KPMG、Microsoft、Oracle、Salesforce、SAP 和 ServiceNow 均已临时签约。然而，当被问及 Google 和 Microsoft 等公司提供了何种资金支持（如有）时，该基金会的一位发言人表示，这仍由各方评估中。
谁缺席了？
值得注意的是，定价处于问题核心的前沿模型提供商缺席了——Anthropic 和 OpenAI 都不在最初的支持者之列。这至关重要：正如最近对 token 定价危机的分析所指出的[15]，企业预算在面对前沿模型成本的重压下已经开始崩溃——Uber 的 CTO 最近透露[16]，由于其工程部门对 Claude Code 的采用率飙升，该公司在短短四个月内就烧光了 2026 年全年的整个 AI 预算。
恰恰是这种压力正是 Linux 基金会试图解决的——组织目前没有一种一致的、供应商中立的方式来衡量他们应付的费用、比较各提供商之间的成本，或者在 AI 部署方面做出明智的决策。
Token 定价差异极大
然而，房间里的大象不容忽视：不同模型和厂商之间的 token 定价差异极大——输入 token、输出 token、缓存 token，不同的乘数，不同的结构。你如何在此基础上建立一个通用标准，又如何让不在场的前沿模型提供商买账？Storment 认为，云服务的先例具有启发意义——超大规模云厂商最初也没有参与编写 FOCUS，但一旦他们的客户提出要求，他们便全部采用了它。
“我们在云服务上已经这样做过……我们预计这里也会出现同样的模式。”
“我们在云服务上已经这样做过——我们发布了针对云账单数据的一致框架和规范，现在每一个超大规模云厂商都支持这些标准，”Storment 说，“各大云厂商第一天并没有参与进来，但基于他们的客户都在场，他们最后都加入了。我们预计这里也会出现同样的模式。”
也许比标准本身更重要的，是谁坐在桌旁。随着一些全球最大的 AI 消费者现在聚集在同一个房间里，该基金会有机会在市场围绕每个供应商单方面强加的任何规则固化之前，建立起共享的框架。
“大型 token 消费者聚集在一起，就最大化其 token 服务消耗的最佳方法达成一致，这将是在框架、指标和高效使用指南方面取得的最快胜利，从而推动价值和业务成果，”Storment 补充道。
纠错：本文先前的版本将 Tokenomics Foundation 描述为专注于 AI token 消费经济。该基金会的范围实际上涵盖了整个 AI token 经济——生产、消费和商业化。
引用链接
[1] The AI cost crisis finally has a watchdog — just not the companies causing it:https://thenewstack.io/tokenomics-foundation/[2]最难理解的技术支出:https://thenewstack.io/finops-ai-token-economics/[3]于周三宣布:https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-the-intent-to-launch-the-tokenomics-foundation-to-establish-open-standards-for-ai-cost-management[4]Tokenomics Foundation:https://www.tokeneconomics.com/[5]FinOps X:https://x.finops.org/[6]Ramp 就宣布正在从 AI 提供商处获取 token 级别的数据:https://thenewstack.io/ramp-ai-token-spend-management/[7]高盛在 5 月发布的数据:https://www.goldmansachs.com/insights/articles/ai-agents-forecast-to-boost-tech-cash-flow-as-usage-soars[8]转向基于 token 计费:https://thenewstack.io/github-copilot-token-billing/[9]FinOps Foundation:https://www.finops.org/[10]J.R. Storment:https://www.linkedin.com/in/jrstorment/[11]自 2020 年:https://www.linuxfoundation.org/press/press-release/the-linux-foundation-brings-together-it-and-finance-teams-to-advance-cloud-financial-management-and-education[12]新闻稿:https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-the-intent-to-launch-the-tokenomics-foundation-to-establish-open-standards-for-ai-cost-management[13]Nishant Gupta:https://www.linkedin.com/in/nigupta/[14]FOCUS:https://focus.finops.org/[15]token 定价危机的分析所指出的:https://www.investing.com/analysis/the-ai-token-pricing-crisis-behind-openai-and-anthropics-revenue-race-200680777[16]最近透露:https://www.forbes.com/sites/janakirammsv/2026/05/17/uber-burns-its-2026-ai-budget-in-four-months-on-claude-code/
