隨著人工智能應用在企業中加速規模化落地，AI成本如何覈算、如何在財務報表中歸集，正成為首席財務官（CFO）群體關注的實務焦點。財經內容平台OnlyCFO近期連續發佈多篇文章，圍繞AI成本歸屬、銷售成本（COGS）構成以及token經濟學展開討論，其中一篇由OpenRouter洞察負責人Peter Walker撰寫的客座文章專門分析了AI tokenomics的現狀。

數據事實

據OnlyCFO於2026年10月22日發佈的文章《The Current State of AI Tokenomics | What CFOs Should Know》，該文為OpenRouter洞察負責人Peter Walker（Head of Insights at OpenRouter）撰寫的客座文章，主題聚焦AI token經濟學的當前狀態以及CFO應當瞭解的內容。文章標題直接點明受眾為CFO群體，表明在AI應用規模化背景下，理解token層面的成本邏輯已成為財務負責人的必修課。不過，從現有素材看，該文正文內容尚未展開，具體分析框架與數據有待進一步披露。

更早的一篇文章發佈於2026年9月30日，標題為《Harvey vs Legora | When Are Terrible Gross Margins OK?》。該文在對比Harvey與Legora兩家公司的同時，還附帶討論了AI成本在利潤表（P&L）中的歸屬問題，以及銷售成本（COGS）究竟應包含哪些內容。

解讀分析

文章提出的核心問題——“糟糕的毛利率何時是可以接受的”——折射出AI企業在成本結構上的特殊性與財務判斷上的分歧。對於以AI為核心產品的公司而言，token調用、模型推理等成本如何計入COGS，直接影響毛利率表現與投資者對商業模式的評估。

綜合兩篇文章的選題方向，AI成本覈算已從技術問題演變為財務問題。企業財務部門需要回答的問題包括：AI相關支出應歸入成本還是費用、哪些token消耗應計入COGS、以及在不同業務模式下毛利率的合理區間如何界定。這些問題的複雜性在於，AI成本既具有變動成本特徵（隨調用量波動），又涉及基礎設施投入等固定成本，傳統成本覈算框架難以直接套用。OnlyCFO連續發文討論這一議題，反映出CFO群體對AI成本結構認知的迫切需求。

文章標題直接點明受眾為CFO群體，表明在AI應用規模化背景下，理解token層面的成本邏輯已成為財務負責人的必修課。——OnlyCFO

後續關注

  • Peter Walker在OnlyCFO文章中提出的token經濟學分析框架與具體數據；
  • AI成本在利潤表中的歸屬標準是否形成行業共識；
  • Harvey與Legora案例中毛利率爭議的財務邏輯與結論；
  • 隨著AI應用進一步規模化，CFO群體在成本覈算方法上的實踐演進。