传金所 AI代币经济模式席卷华尔街

　　路孚特、穆迪等金融数据服务商目前已经逐步打消了投资者的顾虑，证明自身不会被垂直金融类人工智能工具所取代。但如今投资者又产生了新的担忧：人工智能使用成本的不确定性，会对这类企业的产品营收造成怎样的冲击。

　　今年早些时候，当 Anthropic 等企业纷纷推出面向金融及多个行业的 AI 产品时，资本市场一度陷入恐慌。路孚特、穆迪、标普全球、伦敦证券交易所集团这类依靠售卖市场行情、企业财报、风险分析等信息盈利的公司，遭遇了股价抛售。

　　此后相关个股股价迎来一定程度修复。这些企业给出的核心理由颇具说服力：AI 工具普及并不会削弱数据本身的价值。银行、资管机构等受强监管约束的客户，依然需要可溯源、可核验、可审计的正规授权实时数据。

　　各大金融数据服务商也在自家产品中嵌入 AI 功能，同时开放标准化数据接口，方便客户接入自有 AI 系统调用数据。企业普遍认为，AI 会拉动数据需求 ——AI 智能体的数据处理量级远高于人工分析师。

　　但现实远比预想复杂。近段时间，各大企业开始严控 AI 相关开支，纷纷出台成本管控方案，这也给金融数据厂商带来了新一轮行业难题。

　　最核心的争议点：谁来承担 AI 数据分析所需的代币调用成本？答案取决于数据授权模式，以及客户是通过自研 AI 工具还是厂商平台调用数据。另一个关键问题是：客户愿意为 AI 驱动的数据分析支付多少溢价？和 AI 算力成本一样，AI 工具的数据消耗量极难预估，智能体可能反复发起查询、批量调用多组数据集。对于这类长期依靠稳定现金流立足的行业，收入波动的不确定性难免让投资者心生不安。

　　周三，路孚特首席财务官约书亚・沃伦坦言：“2025 年我们根本没有把 AI 代币成本列为单独核算科目。” 如今无论是企业内部 AI 研发，还是面向客户推出 AI 产品，相关代币开支都开始显现。路孚特通过预算管控、模型调度等内部机制控制成本，加之近期与谷歌深化合作拿到了代币采购优惠价，得以对冲部分支出压力。

　　路孚特管理层表示，AI 相关业务已经成为业绩增长点，且能够签订更高客单价的服务合约；但由于客户无法预判自身的数据调用量，因此在定价模式上要求更高灵活性。

　　路孚特首席执行官萨诺克・维斯瓦纳坦表示：“现阶段客户十分认可 AI 带来的价值，公司也正在新增适配新型数据调用模式的合约条款，方便客户开展各类 AI 场景测试。”

　　穆迪则从供需两端提前布局成本管控。在 6 月摩根大通分析师组织的投资者问答会上，穆迪高管介绍：如果客户通过克劳德企业版、ChatGPT、微软 Copilot 等第三方 AI 工具调用穆迪数据，相关 AI 代币费用由客户自行承担；穆迪可以配套提供标准化数据调用指引，帮助 AI 智能体高效使用数据，从而为客户压缩算力开支。

　　如果客户使用穆迪自研 AI 产品，代币成本会直接纳入服务合约，企业通过算力调度等手段实时监控、控制整体消耗。

　　客观来看，目前还没有充分数据证明 AI 对行业业绩产生了决定性影响。金融数据行业本身不属于高增长赛道，当前行业增速和 AI 引发市场恐慌之前相比基本持平。

　　AI 热潮带来最显著的利好或许并不体现在数据订阅业务上。坐拥伦敦证券交易所等交易市场的伦敦证券交易所集团表示，AI 全面提升了市场决策效率，直接带动交易活跃度上升，市场对风险管理工具的需求同步增长。受益于交易量走高，该公司一季度市场业务收入大幅上涨。

　　与此同时，穆迪、标普全球均提到，大量企业为布局 AI 基础设施大举发债，带动信用评级业务增收 —— 企业发行债券时需要付费获取信用评级，直接推高了两家机构的评级业务营收。

　　下一个行业焦点：金融数据厂商的 AI 业务还能向金融业哪些场景渗透？路孚特管理层在周三表示，财富管理行业的 AI 应用尚处于早期阶段，理财顾问群体是潜力庞大的客户群体，未来还可以面向个人财富、消费金融场景打造 C 端智能工具。

　　这类新兴用户群体对 AI 成本与收益的接受度，和传统大型金融机构客户存在明显差异，后续或将给服务费定价带来更多变数。未来几周，其余几家头部金融数据企业将陆续发布财报，市场也将持续观察 AI 如何重塑行业商业逻辑。