相当一部分企业未能从AI模型中获得理想的投资回报，超过90%的企业未达到其目标。这一差距归因于开发人员花费过多时间修复bug和循环，从而增加了代币支出。叙事正在将责任转移到开发人员技能不足和工具不当上，而不是AI模型本身的问题，例如边缘案例的内部推理代币增加。因此，企业不愿采用更新、更耗费资源的模型，而是选择免费和开源的替代方案来管理代币成本。这一趋势使人们对计算密集型AI模型的未来估值以及AI公司的可持续性产生怀疑。 AI
影响 企业可能会因为成本和复杂性而重新考虑采用先进的AI模型，可能倾向于开源解决方案，并影响未来AI公司的估值。
排序理由 该项目是一篇评论文章，讨论了企业在AI模型投资回报、代币使用方面面临的挑战以及对未来投资的影响，而不是主要发布或重要的行业事件。
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