AI的可负担性危机

# AI的负担能力危机 来源：https://blog.dshr.org/2026/06/ais-affordability-crisis.html 一年前，在《AI的信封背面》（https://blog.dshr.org/2025/06/the-back-of-ai-envelope.html）一文中，我曾指出AI平台正在运行毒贩的算法，“第一次免费”。通过大幅补贴自家产品的使用，它们制造了巨大的需求。它们利用这种需求来证明大规模投资的合理性，希望等到它们需要为这些投资展示回报时，用户已经上瘾，愿意支付高得多的价格来产生回报。 我得承认，我醒悟得晚了。我能找到的最早的怀疑来自红杉资本的David Cahn，他在2023年9月发表了题为《AI的2000亿美元问题》（https://sequoiacap.com/article/follow-the-gpus-perspective/）的文章。仅仅九个月后，Cahn在《AI的6000亿美元问题》（https://sequoiacap.com/article/ais-600b-question/）中重新做了同样的分析。他对收入缺口的估计增长了两倍。Cahn并非孤例。像Ed Zitron（https://www.wheresyoured.at/）这样的独立记者，远在我之前就已经在指出这个问题了。 我大约两个月前开始写这篇文章，当时主流商业媒体开始注意到公司抱怨员工消耗的token成本。自那以后，这种涓涓细流变成了洪水，使得完成这篇文章变得困难。在“折叠之下”这部分，我只好放弃系统梳理，扔出一小部分洪流中的例子。其中一个困难在于，对补贴规模的估计差异很大，通常范围是平台每产生1美元收入，需要花费8到14美元。Ed Zitron最近的两篇文章阐明了这个问题。 首先，在《AI的破碎经济学》（https://www.wheresyoured.at/brokenomics/）中，Zitron报道说： > SemiAnalysis，一个极度亲AI的半导体分析师，做了一项测试，内容是一系列随机长周期编码任务，直到用尽OpenAI和Anthropic各种订阅层级的限制。他们的发现令人震惊。**每月花200美元，你可以消耗Anthropic价值8000美元的token，或者OpenAI价值14000美元的token。** 没错。任何拥有每月200美元Anthropic订阅的人都可以消耗8000美元的token，而每月200美元的ChatGPT订阅则可以消耗14000美元的token。 Zitron的数据并没有告诉我们生成token的真实成本，但假设平台**没有**补贴token价格，这意味着Anthropic补贴其企业客户高达40倍，而OpenAI高达70倍。难怪它们需求巨大！然而，尽管OpenAI的补贴是Anthropic的1.75倍，但OpenAI在企业中的采用率最近已经持平，而Anthropic的采用率却飙升了。 SemiAnalysis还分析了平台的毛利率，他们假设token的定价是生成成本的4倍（https://www.wheresyoured.at/brokenomics/），这是难以置信的，并且： > 在当前的补贴下，用户只要使用了**其速率限制的25%**，就足以使其毛利率**最乐观情况下也仅为负25%**。 自然，像这样补贴你的销售意味着你在往火炉里烧钱。我们看到OpenAI和Anthropic筹集了巨额股权资金，但因为它们都是私营公司，我们看不到其支出或收入的细节。6月15日，情况发生了变化，Zitron看到了OpenAI 2025年的财务报表，并发表了《OpenAI 2025年亏损增长近8倍，支出达340亿美元》（https://www.wheresyoured.at/exclusive-openai-financials/），其中披露： > OpenAI收入130.7亿美元，成本和费用340亿美元，亏损209.2亿美元，公司净亏损为385.3亿美元。 这些数字有些复杂，因为（https://www.wheresyoured.at/exclusive-openai-financials/）： > 2025年是OpenAI从非营利实体转为营利实体的一年，导致可转换权益和认股权证负债的公允价值变动产生了415.5亿美元的亏损……最终，OpenAI在2025年的净亏损为385亿美元。年底时，OpenAI的资产略高于500亿美元，其中近一半是现金。 在这些极其糟糕的数字中，也许最引人注目的是（https://www.wheresyoured.at/exclusive-openai-financials/）： > - **收入：**130.7亿美元 - …… - **销售与营销：**57.3亿美元 也就是说，OpenAI将**收入的44%花在了销售和营销上！** 维持AI泡沫膨胀所需的炒作**极其**昂贵。尽管花费如此奢侈，企业采用率却一直持平。 美国股市正面临着三家AI公司的IPO：SpaceX、Anthropic和OpenAI，每家公司都由一位世界级的吹牛大王领导，每季度都亏损数百亿美元，除了SpaceX之外，其他公司都在吹嘘其产品需求巨大[1]（https://blog.dshr.org/2026/06/ais-affordability-crisis.html#Footnote1）。但是，在它们上市之后，它们需要收取足够高的费用，以从其巨额资本投资中产生回报。理想情况下，它们本应将必要的价格大幅上涨推迟到IPO资金到账之后。 可惜的是，它们的烧钱速度如此之高，以至于它们被迫提前采取了一些向价格理性迈进的举措。早在四月份，Ed Zitron就报道说，*微软将把GitHub Copilot用户转向基于token的计费，收紧速率限制*（https://www.wheresyoured.at/news-microsoft-to-shift-github-copilot-users-to-token-based-billing-reduce-rate-limits-2/）： > Where's Your Ed At 看到的泄露内部文件显示，微软打算暂停AI编码产品GitHub Copilot的学生和付费个人层级的注册，收紧速率限制，并最终将用户转向“基于token的计费”，根据他们token消耗的实际成本来收费。文件称，虽然基于token的计费一直是微软的首要任务，但在最近几个月变得更加紧迫，因为运行GitHub Copilot的周均成本自1月份以来几乎翻了一番。转向基于token的计费将使GitHub用户根据他们对平台的使用情况、以及他们的提示消耗了多少token（即他们使用了多少算力）来付费。 Anthropic、OpenAI和微软现在都已将客户从订阅制转向基于token的定价。对于重度用户来说，这贵得令人咋舌。Jamie John、Rafe Rosner-Uddin和Ryan McMorrow的报道*《我们创造了一个怪物》：企业因成本压力限制AI使用*（https://archive.is/m5MHe#selection-1483.0-1483.74）引用了一家小公司CEO的话： > 但当Anthropic在5月份将其转为基于token的定价时，该公司受到了冲击。“我们的支出第一天就增长了7倍，我当时想，哦，该死，我们创造了一个怪物，”Busse说。“（大型语言模型）公司一直在补贴我们所有的使用量，现在不再补贴了。基于用户的定价保护了你。” 因此，最近几周，生成式AI（简称LLM）过于昂贵的观点在主流商业媒体上随处可见。例如，彭博社的视频*大公司重新考虑AI成本*（https://www.youtube.com/watch?v=MNQDrF0HjtI）、Scott Galloway的视频*AI可能不值这个价——原因如下*（https://www.youtube.com/watch?v=VBHSjzHW-C8）、Derek Thompson的*AI繁荣已进入‘等等，这值吗？’时代*（https://www.derekthompson.org/p/the-great-ai-cost-panic-of-2026），以及Jowi Morales的*AI成本危机冲击科技巨头：员工‘token最大化’适得其反，微软、Meta和亚马逊开始企业收缩——代理式AI消耗的token是标准AI的1000倍*（https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-cost-crisis-hits-tech-giants-as-employee-tokenmaxxing-backfires-agentic-ai-eats-up-to-1000x-more-tokens-than-standard-ai-sparks-corporate-pullback-at-microsoft-meta-and-amazon），文中指出： > 现在已经很明显，使用AI比雇佣人更昂贵，尤其是因为它目前只能提供有限的生产力提升。 别以为只有AI反对者才抱怨成本。来看看Bruno Ferreira的*英伟达高管称AI比实际员工更贵——但一些公司并未将额外成本视为负面因素*（https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-exec-says-ai-is-more-expensive-than-actual-workers-yet-some-companies-dont-see-the-extra-costs-as-a-negative）： > 英伟达应用深度学习副总裁Bryan Catanzaro最近告诉Axios，“对于我的团队来说，算力的成本远远超过员工的成本”，这家在淘金热中卖铲子的公司说出这番话相当有趣。优步CTO Praveen Naga也持同样看法，他“回到了设计阶段，因为（他）以为需要的预算早在两周前就已经被花光了。”同样，Swan AI的Amos Bar-Joseph不久前在LinkedIn上发帖，炫耀自己为一个四人团队支付给Anthropic（Claude的开发者）的11.3万美元账单。简化计算，这笔钱大约是每人每月2.8万美元，很可能超过了每个人的月薪。现在笑话满天飞，说“公司又重新发现了人类员工”，而2024年MIT的一项研究也为这种幽默提供了依据：77%的情况下，由人类完成工作更为可取。 [图片链接]（https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi4b-fysJWHH_-zjI8dZGzpTvex25EkZocVPwpaAxYDwUERqcUrCsltDuW7tF2To7xzN8PIdTiji6iAa_xlkNJXZZlNE9_n06aQuvc0pWmdmBeHt1rPPAAwEfmCwCWG72VzL1_5YNsylgtJQ28XOVl6m3NtpD1fY4c_p_SxbnQGZbpfF3iskMlllnDDvVzF/s200/FT-graph.jpeg） 来源 价格提前上涨且迫在眉睫的原因是，为了证明建设数据中心的巨额投资合理（其中约60%用于快速贬值的硬件（https://blog.dshr.org/2025/10/depreciation.html）），需要高得离谱的收入。Thierry Borgeat（https://x.com/ThierryBorgeat/status/2060069195975422281）指出： > 即使是在“最佳情况”假设下——假设零成本，只考虑收入对资本支出——英国《金融时报》计算了从2025年到2030年超大规模企业AI投资的隐含回报。其中只有一家是正的。AI投资的隐含回报率（FT / Panmure Liberum）： > – 微软：-9.2% > – Alphabet：-15.7% > – 亚马逊：+7.2% > – Meta：-28.8% > – Oracle：-35.6% > 记住：这还是假设零成本。实际上，GPU会贬值，电费要付，工资要发。 在《AI行业正在恐慌》（https://wlockett.medium.com/the-ai-industry-is-panicking-db5edfd0b0b1）中，Will Lockett估计未来几年AI平台将积累约3万亿美元的债务。假设利率为3%，期限10年，偿还债务每年需花费3090亿美元： > 这意味着，为了偿还债务，AI行业每年需要产生数千亿美元的利润。即使是像谷歌这样的巨型垄断企业，也赚不到足以偿还这么多债务的利润。AI不能只是一个新奇产业；它需要大规模取代人类劳动力才能偿还这些债务。让我们乐观地假设，AI某天能达到10%的利润率，与人类劳动力的成本持平，并能完成大部分工作（目前这些条件都不成立）。那么，美国平均工资约为66,000美元（https://www.sofi.com/learn/content/average-salary-in-us/），按10%利润率计算，AI公司每取代一个工作岗位，平均每年能赚6,600美元。要产生偿还债务所需的3090亿美元，AI行业需要取代4680万个工作岗位，相当于美国目前工作岗位数量（https://www.theglobalstatistics.com/united-states-labor-statistics/）的约27%。虽然这都是非常粗略的计算，但它凸显了AI行业积累的债务所带来的隐性赌注。为了**不违约**这些债务，即使我们对AI的经济效益极其乐观，AI行业也必须以惊人的规模迅速取代人类劳动力。 Lockett的计算有一个注意事项：雇佣人类的成本不仅仅包括工资。它还包括雇主的社会保障税、健康保险、办公空间等等。聊天机器人不需要这些。根据美国劳工统计局（https://www.bls.gov/news.release/pdf/ecec.pdf）的数据： > 工资和薪酬平均为每小时32.60美元，占雇主成本的69.9%，而福利成本平均为每小时14.01美元，占剩余的30.1%。 因此，每个工作岗位的平均利润约为9,500美元，需要取代的工作岗位数量约为3250万个。 那么，转向基于token的定价反响如何？我们可以从最近的三条新闻中猜测： - OpenAI的Sam Altman表示，成本已成为客户的“巨大问题”（https://www.businessinsider.com/ai-bubble-heads-doomers-sam-altman-ai-costs-huge-issue-2026-6），公司正在考虑“大幅”降价（https://www.wsj.com/tech/ai/openai-considers-drastic-price-cuts-anticipating-war-for-users-with-anthropic-9b8c178e），以遏制竞争对手Anthropic PBC在企业市场的领先地位（https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2026-06-11/anthropic-openai-price-war-would-be-brutal-for-both-companies）。 - Kyle Orland报道称，*Anthropic“暂停”其Claude Agent SDK的基于token的计费*（https://arstechnica.com/ai/2026/06/anthropic-pauses-token-based-billing-for-its-claude-agent-sdk/）： > 上个月，Anthropic宣布了一项计费变更（https://x.com/bcherny/status/2040206441756471399?lang=en），这将大幅增加其自动化Claude Agent SDK（https://code.claude.com/docs/en/agent-sdk/overview）重度用户的成本，包括许多第三方应用。然而，周一，Anthropic突然宣布暂停这些定价变更，就在它们即将生效之时，允许Agent SDK用户继续使用其现有Claude订阅中更慷慨的使用限制。 - *微软计划于2026年6月30日从Claude Code转向Copilot CLI*（https://windowsforum.com/threads/microsoft-plans-june-30-2026-shift-from-claude-code-to-copilot-cli.425488/）： > 据报道，微软计划在2026年6月30日前取消其体验与设备部门工程师的大部分Claude Code访问权限，将从事Windows、Microsoft 365、Outlook、Teams和Surface工作的团队转向GitHub Copilot CLI，以控制内部AI编码成本。这一决定不仅仅是采购上的调整。它罕见地揭示了当世界上最激进的AI软件公司也遇到如今每个大型工程组织都面临的计量计费问题时会发生什么。 历史上，希望IPO的公司需要盈利。最近，它们可以通过展示一条合理的盈利路径来成功IPO。现在，SpaceX已经证明，即使是巨额亏损和一条完全不可信的盈利路径，也不是成功IPO的障碍。但即便如此，人们会认为，对于两家都在巨额亏损且盈利路径不可信的情况下竞相IPO的公司来说，最不想要的就是卷入一场“大幅”价格战。 ### 脚注 1. xAI的产品糟糕到连它们自己的员工都不愿意用，马斯克也说过需要从头重写。所以xAI已经沦落到*将其计算基础设施租借（https://www.datacenterdynamics.com/en/news/anthropic-to-use-all-of-spacex-xais-colossus-1-data-center-compute/）给其竞争对手（https://techcrunch.com/2026/06/05/google-will-pay-spacex-920m-per-month-for-compute/）*。