Zoho联合创始人Sridhar Vembu警告，不断攀升的AI基础设施及使用成本正给软件公司带来巨大压力。为此，Zoho已收紧支出并暂停了常规的年度加薪。
尽管AI有助于提升生产力，但其带来的收益可能不足以抵消模型、令牌（Token）和计算成本的激增。这迫使软件公司重新审视招聘、薪酬策略及投资优先级。
从Freshworks拟收购Torii，到Perfios致力于优化AI模型并追踪盈利能力，一系列案例凸显出企业正努力使AI采用更具成本效益。
AI成本侵蚀利润空间
随着AI功能嵌入SaaS产品，软件运营成本显著上升。每一次AI查询均消耗算力，推高运营支出；同时，对AI基础设施的需求也抬高了硬件价格，进一步增加运行成本。
ICONIQ发布的2026年数据显示，AI产品的平均毛利率约为52%，而传统SaaS行业的基准为80%。对于引入AI功能的成熟SaaS公司，若管理效率不足，其毛利率可能下降12至17个百分点。
这种压力迫使企业重新权衡开发AI产品所需的利润牺牲。SaaS巨头Figma首席财务官Praveer Melwani于2026年10月15日表示，在投资AI功能期间，公司毛利率可能无法恢复至此前的90%以上水平。据悉，Figma毛利率曾处于80%中期区间，目前公司更看重长期增长与竞争力，而非立即修复早期盈利水平。
部分软件公司选择接受较高成本，期望通过AI功能吸引用户、增强产品实力并创造未来收入；另一些公司则在不提高订阅价格的前提下，增加了更多功能。
Fireflies联合创始人兼首席执行官Krish Ramineni表示，过去五六年间，公司从未提高订阅定价。如今，业务已从会议笔记扩展至邮件总结、工作消息回复及会议材料准备等领域，旨在将更多工具整合进单一订阅中。
遏制AI支出的多重策略
AI支出压力已在印度科技公司的财报中显现。Groww在2027财年第二季度报告显示，尽管运营收入同比增长47%至15亿卢比，但受AI算力成本通胀等因素影响，总支出同比增加28%至5.56亿卢比。
Groww在致股东信中指出，AI采用带来的算力成本通胀是服务成本上升的主因之一。联合创始人兼首席财务官Ishan Bansal表示，随着公司加大AI投入，叠加交易日算力使用高峰及一次性运营费用，AI相关成本显著上升。公司预计，由通胀驱动的成本将成为未来运营的基础部分。
为此，企业开始重新评估技术投资路径：不再完全依赖大型通用模型，而是针对特定任务微调小型模型，优化基础设施，仅在必要时调用昂贵模型。
金融科技公司Perfios便采取此策略管理AI部署成本。其首席技术官Sumit Nigam表示，公司通过微调小型语言模型并优化GPU架构，显著降低了特定工作负载的运行成本。在某些用例中，其GPU利用成本已远低于依赖Google Gemini或Anthropic Claude等外部模型的费用。
此外，企业正努力提升AI支出的透明度。10月12日，美国软件公司Freshworks签署协议收购软件管理平台Torii，旨在将旗下Freshservice产品扩展至软件管理及AI支出治理领域。Torii可跟踪软件应用、许可证及AI使用情况，将支出归因至具体人员和团队，帮助IT与财务部门识别成本激增、设定限制并预测支出。
Perfios首席商务官Sridhar Narayan表示，公司将成本优化与严格的业务回报审查相结合，在产品和客户层面追踪盈利能力，重点在于将支出引导至能带来更好业务成果的领域，而非无差别削减成本。
这些举措指向AI成本管理的两个关键维度：实现使用情况的可视化与可控化，以及降低每项AI任务的交付成本。
适应AI驱动的新现实
步入2027年，印度科技公司面临双重挑战：既要满足客户对AI生产力的期待，又要探索可持续的盈利模式。
对IT服务公司而言，AI正推动付费模式变革。客户倾向于将付款与生产力提升挂钩，而非按工时计费，迫使行业重构定价模式。
对SaaS公司来说，挑战在于差异化壁垒的削弱。随着AI降低软件开发门槛，功能单一的产品更易被替代。
LeadSquared联合创始人兼COO Prashant Singh指出：“如果AI让软件开发变得更便宜，那些仅作为数据库接口的软件将更难防御。这种压力真实存在。”
Singh认为，威胁并非均匀分布。“被商品化的是构建应用程序的能力，而非大规模可靠运行业务流程的能力。”他强调，专有数据、集成能力及行业特定工作流仍是维持竞争优势的关键。
展望2027年，印度科技公司的核心议题将是：在适应AI驱动的定价与客户期望变化的同时，如何有效保护利润率。