พอล เกรแฮม ผู้ร่วมก่อตั้ง Y Combinator แย้งว่าการนับจำนวนโทเคนเป็นวิธีที่ไม่เพียงพอต่อการวัด AI อินเฟอเรนซ์ โดยระบุว่าโมเดลที่มีความสามารถสูงขึ้นสามารถแก้ปัญหาที่ยากขึ้นได้ด้วยโทเคนที่น้อยลง ในโพสต์บน X เมื่อวันอังคาร เกรแฮมเขียนว่าแม้ผู้ใช้จะจ่ายค่า AI ตามจำนวนโทเคน แต่นั่นไม่ใช่หน่วยวัดของอินเฟอเรนซ์ เพราะเมื่อโมเดลพัฒนาขึ้น จะได้ความสามารถในการแก้ปัญหาต่อโทเคนมากขึ้น เขาเรียกร้องให้อุตสาหกรรมกำหนดหน่วยวัดมาตรฐาน โดยเสนอว่าอาจประกอบด้วยชุดปัญหาที่ยากขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งแต่ละคู่ของปัญหาสามารถแก้ได้ด้วยโมเดลเดียว ข้อโต้แย้งนี้เกิดขึ้นหลังจากการศึกษาของ AlphaSense เมื่อเดือนที่แล้วซึ่งวิเคราะห์งาน 246 งาน พบว่าโมเดลระดับแนวหน้าที่มีราคาสูงกว่าจาก OpenAI และ Anthropic ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าโดยมีต้นทุนรวมต่ำกว่าเมื่อเทียบกับโมเดลจีนที่ถูกกว่าในงานวิเคราะห์ทางการเงินที่ซับซ้อน เมื่อเดือนมิถุนายน Anthropic เปิดตัว Claude Fable 5 ในราคาสองเท่าของ Claude Opus 4.8 โดยคิดค่าบริการ 10 ดอลลาร์ต่อโทเคนอินพุต 1 ล้านโทเคน และ 50 ดอลลาร์ต่อโทเคนเอาต์พุต 1 ล้านโทเคน ขณะที่ Ohsung Kwon นักกลยุทธ์จาก Wells Fargo เตือนว่าต้นทุน AI อินเฟอเรนซ์ที่เพิ่มขึ้นอาจกดดันการลงทุนในธีม AI เมื่อเดือนกรกฎาคม โมเดล AI ของจีนคิดเป็นสัดส่วนสูงสุดเป็นประวัติการณ์ที่ 58% ของโทเคนที่บริษัทสหรัฐประมวลผลบน OpenRouter เพิ่มขึ้นเกือบสามเท่านับจากกลางเดือนมกราคม โดย DeepSeek กลายเป็นโมเดล AI จีนที่ถูกใช้งานมากที่สุดในหมู่บริษัทสหรัฐ
NVIDIA Corporation
Wells Fargo & Company
