Coinbase 執行長提出五項策略，降低 AI 成本無需限制代幣用量

Coinbase 押注更智慧的基礎設施（而非用量上限），能在代幣消耗創歷史新高之際，避免其 AI 成本失控。

Coinbase 執行長 Brian Armstrong 週五在 X 平台上發文，概述了該加密貨幣交易所正在採用的五項策略，以管理日益攀升的人工智慧成本，同時不限制工程師可使用的代幣數量。

「最終，人類不該選擇模型——AI 可以自動化這項任務，」Armstrong 表示，並闡述了公司如何根據任務難度，將提示請求路由至最合適的大型語言模型。

第一項策略是選擇更便宜的預設 LLM。Armstrong 寫道，Coinbase 正在透過其 LLM 閘道，嘗試將 Z.ai 開發的 GLM 5.2 以及 Moonshot AI 的 Kimi 2.7 等中國開源權重模型設為預設選項。這些模型的成本遠低於 Anthropic 和 OpenAI 等美國頂尖 AI 實驗室的模型。

第二項策略（Armstrong 早在 6 月就已討論過）是將提示請求路由至與任務複雜度相匹配的模型——使用頂尖模型進行規劃，而執行階段則採用較便宜的模型，避免大材小用。其餘策略包括：更好的快取機制以降低推論成本；在切換任務時啟動新對話以保持上下文精簡；以及提升全公司對 AI 支出的可視性。

Armstrong 貼文附帶的圖表顯示，Coinbase 近期的代幣用量達到公司史上最高水準之一，而 AI 支出卻降至峰值近一半。「目標不是壓抑用量，而是打造能讓指數級成長變得可持續的基礎設施，」他寫道。

這波控制 AI 成本的措施出爐之際，距離 Coinbase 裁減 14% 員工還不到兩個月，部分原因是 AI 改變了人們的工作方式。Armstrong 在 5 月的一篇發文中表示，公司工程師正利用 AI「在數天內完成過去需要一個團隊數週才能交付的工作」。

Coinbase 的做法與業界普遍對員工實施用量上限以遏制代幣消耗的趨勢形成鮮明對比。據報導，Uber 和 Amazon 等公司在預算消耗速度超乎預期後，已重新評估其 AI 投資。Flexera 在 2026 年初發布的一項研究發現，約有五分之三的組織承認 AI 超支情況較前一年有所惡化。

Armstrong 表示，所有 Coinbase 工程師都能使用任意數量的代幣，但他們可以看到自己的用量。他寫道，公司預期那些在 AI 上花費較多的員工能「產生更大影響」。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。