Token末日已至：企业争相削减AI开支

事件核心：发生了什么

2026 年 6 月 24 日，404 Media 发布的一篇报道援引了埃森哲疑似泄露的会议录音。埃森哲 agentic AI 战略负责人 Justice Kwak 在内部会议中表示，从内部数据看，token 消耗的主要驱动力并非工程师，而是大量非工程人员的行为。埃森哲客户群负责人 Stuart Henderson 随即插话，开玩笑询问 Kwak 是否刚把 PDF 转成了图片再转成 markdown，并指出“把 PDF 变成 markdown 是 token 消耗大户”。Kwak 随后确认，这正是埃森哲内部数据显示的结果。

Simon Willison 于 2026 年 8 月 7 日以链接博客形式转发了这一事件，并评论称：如果埃森哲能由此意识到 PDF 是一种糟糕的信息传递介质，也许能把这一认知推向整个商业世界。

为什么重要

这件事揭示了 AI 成本问题正在从“模型贵不贵”转向“用法合不合理”。过去一年，行业争论的焦点是训练成本、推理成本和算力采购，但企业实际支付的 token 费用中，相当一部分来自低效的工作流——例如把本来以文本形式存在的信息，经过 PDF、图片、OCR、再转 markdown 的复杂链路喂给大模型，消耗比直接处理文本高出数倍甚至更多。

埃森哲作为全球最大的咨询与 IT 服务公司之一，其内部数据具有很强的行业代表性。如果连企业内部都存在如此普遍的低效 token 使用，那么其他企业的 AI 预算浪费可能同样严重。这也意味着，企业下一阶段的 AI 竞争重点，可能从“谁部署了更多模型”转向“谁把 token 花得更聪明”。

对用户/开发者/创作者的影响

对普通用户而言，PDF 转 markdown 这类操作听起来只是“把文件换个格式”，但背后是大模型在读取 PDF 时需要对版面、表格、图片进行额外的视觉与解析处理。日常办公中先转格式再喂给 AI 的做法，可能正在悄悄推高企业的 AI 开支。

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对开发者和企业技术采购者来说，这是一个明确的信号：在接入大模型 API 之前，应该先评估数据管道的 token 效率。直接处理文本、合理拆分文档、避免不必要的图像与格式转换，能在同样预算下获得数倍的可用容量。如果埃森哲这样的公司都开始审计内部 token 消耗，相关成本治理工具和最佳实践会很快成为企业服务市场的新需求。

对内容创作者和文档生产者而言，PDF 作为“信息终点”的合理性正在被重新质疑。如果一个文档最终要被 AI 读取和处理，那么从源头使用 HTML、Markdown 等结构化文本格式，可能比事后转换更经济、更保真。

值得关注的后续

第一，埃森哲是否会针对内部 token 消耗发布正式的治理方案或对外咨询产品。目前公开信息显示，这来自疑似泄露的会议音频，企业官方尚未公开发表回应，后续如果有正式表态，能印证这一数据的可信度。

第二，主流大模型 API 服务商是否会在定价策略上做出调整，例如对不同类型的文档解析设置差异化的计费标准，或者推出更高效的 PDF 处理方案。

第三，围绕“token 成本审计”的企业工具是否会成为一个新的细分赛道。如果更多企业意识到非工程师群体正在无意中拉高 AI 开支，类似支出管理平台和 token 监控服务可能会出现快速增长。

来源：Simon Willison