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Ramp AI Index于2026年6月发布的最新研究报告显示，美国头部1%AI高使用率企业人均每月AI投入达7500美元，虽低于软件工程师16000美元的平均月薪，但已采用AI技术的企业上月人均AI支出环比上涨14.1%。此前英伟达高管曾公开表示计算成本已超过人力，AI初创公司Mercor CEO也透露其内部Token支出已超过员工总支出，AI投资对企业成本结构的重构正引发行业热议。
这份覆盖了美国近万家不同规模企业AI投入数据的报告，首次清晰勾勒出当前企业级AI落地的成本结构变化。不同于此前行业普遍认为AI投入仍属于补充性技术开支的判断，越来越多企业已经将AI预算纳入核心运营成本，甚至部分企业的AI投入优先级已经超过了新员工招聘预算。
从报告披露的细分数据来看，企业AI支出的马太效应十分显著。排名前1%的“AI高级用户”企业大多集中在科技、金融、高端制造领域，其7500美元的人均月AI投入，是腰部企业平均水平的27倍，更是仅试水零散AI工具的尾部企业的近百倍。
全行业已落地AI应用的企业，上月人均AI支出环比增长达14.1%，这一增速已经连续8个季度保持在10%以上，按照当前的增长速度推算，头部企业的AI人均支出有望在2028年前后追平软件工程师的平均月薪。
实际上，算力成本追赶甚至超过人力的现象，已经在部分前沿科技企业成为现实。英伟达高管此前在公开活动中就曾指出，当前全球头部科技公司的计算相关成本已经超过了员工薪酬总支出，这一趋势正在向更多行业传导。
AI初创公司Mercor首席执行官的测算更具代表性：其公司内部用于AI代理调用的Token消耗支出，已经超过了全体员工的薪酬总和，相当于每聘请一名员工的同时，公司要为对应配套的AI工具支付更高的成本。这种变化的核心驱动力是AI代理的普及，原本需要3-5名初级工程师完成的代码编写、数据清洗、客服响应等工作，现在仅需要1名资深员工搭配数个AI代理即可完成，企业愿意为算力付出更高成本来提升运营效率。
在行业人士看来，AI支出占比的持续提升，并非简单的成本转移，而是企业生产要素结构的根本性变化。一方面，持续走高的算力需求，将进一步倒逼GPU、大模型推理优化等技术的迭代，降低单位AI任务的运行成本，为更多中小规模企业落地AI提供可能。
另一方面，人力结构的调整也将同步发生：简单重复性岗位的需求将持续收缩，能够熟练运用AI工具完成复杂任务的复合型人才薪资水平还将进一步上涨，未来企业的人力成本将更多向高端人才倾斜，而基础执行层的成本将被算力逐步替代。
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