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AI模型價格指數在3年多來下跌約95%。使用者負擔因此降低，但對投入大型資料中心與半導體的企業而言，運算需求能否跟上投資速度，仍是待解課題。
安德森霍洛維茲（Andreessen Horowitz）根據高盛（Goldman Sachs）資料介紹大型語言模型（LLM）價格指數。該指數以2023年3月為100，2026年9月約為5。
安德森霍洛維茲將這一跌幅與電腦價格指數約15年的下跌幅度相比。兩者的計算項目與方法不同，並非對同一商品價格的直接比較。
高盛在2024年的生成式AI分析中指出，部分大型科技公司的AI查詢成本自技術公開以來大幅下降。同時，高盛也提到，大規模建置AI需要在資料中心、半導體與電力等方面投入大量資金。
高盛於2025年4月發布的基礎設施分析認為，僅靠聊天服務可能難以支撐興建中的AI基礎設施投資。這項分析帶有條件：若新增運算需求不足，基礎設施供給與實際需求之間可能出現落差。
這項分析並不代表投資報酬已經惡化。模型價格下跌與基礎設施投資負擔同時出現，因此仍須一併觀察使用量、訓練與營運成本、服務組合及合約條件。
反映使用者實際支付成本的指標，與模型價格指數有所不同。Silicon Data的LLM代幣支出指數（SDLLMTK）納入多種模型的價格與實際使用量，估算每100萬個代幣的有效價格。
這項指數追蹤的不只是個別業者的標價。即使使用者轉而選用較便宜的模型，指數也可能下跌。Silicon Data公開頁面顯示，2026年10月8日的數值為0.98美元（約新台幣31元）。
這與安德森霍洛維茲介紹的2026年8月數值0.97美元（約新台幣31元）基準日不同，因此不宜視為同一時點的數據直接比較。
價格下跌可降低使用者成本，也可能對模型供應商每個代幣的營收造成壓力。不過，僅憑價格指數，無法判斷個別企業的整體獲利能力。
高盛分析指出，AI基礎設施投資能否回收，關鍵仍在運算需求。大型AI基礎設施投資回收的關鍵被視為運算需求。
這則消息聚焦AI模型成本與科技公司的基礎設施投資，未提及與加密貨幣價格或區塊鏈服務有直接關聯。
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