7.5
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商业虎嗅·奋进的肚腩··AI 生成
AI越来越便宜，认真回答却开始变贵——算力变贵了吗？
文章核心观点是：AI模型的推理成本确实在快速下降（每年约50倍），但用户实际支付的费用或付出的代价（等待、降级、限制）却不降反升。作者通过亲身经历（从抠搜使用Fable 5到被Anthropic封号）、智谱套餐的多次涨价与结构调整、以及Dwarkesh Patel关于算力价格可能上涨十倍的分析，论证了“算力变贵”的本质并非单纯硬件成本上升，而是当模型能创造巨大价值时，商业模式从按成本定价转向按价值定价。文章指出，算力短缺将通过更复杂的套餐、速率限制和高峰时段溢价来体现，最终导致“最好”和“够用”之间出现清晰的价格分层，而个人用户和低价值任务将承担隐性成本。本文适合关心AI商业逻辑、模型定价策略以及对个人使用成本敏感的中高级用户阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍AI推理成本整体下降，但用户为获得同等质量和时长的服务所付出的综合成本（包括金钱、等待、降级）正在上升，市场正从“按Token成本定价”转向“按模型创造的价值定价”。
- 01作者个人体验：使用Fable 5时需反复斟酌提示词，担心被扣费，最终被封号；而使用MiniMax或DeepSeek时则随意消耗。
- 02智谱GLM Coding Plan Pro月费从2026年初约600元人民币/季度，涨至2026年7月接近72美元/月，涨幅巨大。
- 03Dwarkesh Patel的分析：Anthropic收入同比增长十倍，但算力增长仅约三倍，因此模型公司必须通过提高利润率、转移算力至推理或提高算力单价来弥合差距。
- 04Epoch AI数据：达到同一能力水平的模型推理价格，每年下降约9倍至900倍，中位数约50倍。
- 05Gartner估算：Agent模型完成一项任务所需的Token数量，可能是普通聊天的5倍到30倍，导致单位Token降价但总消耗暴涨。
- 06智谱套餐调整案例：从固定价格套餐改为Token积分制，引入高峰时段三倍抵扣额度，实际是隐性涨价和调节供需的手段。
反方 / 局限
- — 文章承认，Epoch AI和Dwarkesh Patel的估算数据存在巨大不确定性，基于不同的模型、上下文和芯片假设，结果会完全不同，不应视为精确预测。
- — 作者指出，本地部署是一条理论上的独立路径，但受限于高端显卡价格和开源模型能力，普通人无法获得真正的“前沿智能自由”。
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