消费级 AI 难看的经济学

# 消费级 AI 的残酷经济学 | TechCrunch Source: https://techcrunch.com/2026/09/30/the-ugly-economics-of-consumer-ai/ 本周之后，你或许可以说，消费级 AI 正在卷土重来。 Meta 的个人 AI 助手 Muse 以及毛绒玩具般的吉祥物 Jolly，出人意料地大获成功（https://techcrunch.com/2026/09/25/meta-is-putting-its-muscle-behind-muse-as-the-ai-app-takes-off/）。OpenAI 的 Dots（https://techcrunch.com/2026/09/29/openai-launches-dots-its-bubbly-agentic-avatar/）昨天刚刚发布，似乎也在追逐同一个卡通化个人助手的构想。而冉冉升起的 Instinct 助手，则凭借其代理式跑腿能力——专注预订旅行、订餐厅、取消订阅——估值达到 100 亿美元（https://techcrunch.com/2026/09/28/viral-ai-agent-instinct-raises-1b-series-c-at-a-10b-valuation/）。 看多的理由很容易讲：Agentic AI 终于可靠到足以处理日常任务了。越来越多的公司正在把这项服务推向普通消费者，消费者也从中获得了实实在在的价值。如果你是投资人，这看起来与 2022 年 ChatGPT 发布时何其相似——AI 的原始力量打开了一个此前不可能存在的产品品类。谁不想分一杯羹？ 但前沿实验室对消费级 AI 保持谨慎是有原因的——而且不是因为技术不够好。即便是极其受欢迎的科技产品，也开始撞上消费者愿意付费的天花板，而且更先进的模型似乎并没有带来更赚钱的消费业务。结果是整个行业向 Anthropic 的模式转型：聚焦企业客户合同，按行业逐个垂直领域扩张。 如果 Muse 和 Instinct 这样的产品违背了这一趋势，那是因为它们对变现没那么上心。但消费级 AI 的底层经济学并没有变得更好，任何进入这一行的玩家最终都必须面对这些问题。 我们在 Andreessen Horowitz 半年度的 State of Markets 报告（https://www.a16z.news/p/state-of-markets-ii?utm_source=post-email-title&publication_id=13145&post_id=217323464&utm_campaign=email-post-title&isFreemail=true&r=bg3b&triedRedirect=true&utm_medium=email）中再次看到了这些经济学数据，报告数据来自 PNC 今年夏天的一份研究（https://www.pnc.com/content/dam/pnc-com/pdf/aboutpnc/EconomicReports/consumer_health_check/PNC_Research_Consumer_Health_Check_June_2026.pdf）。两张图表追踪了消费者为 AI 服务付费的比例的缓慢增长，以及他们付费金额的缓慢增长。截至 5 月，2.2% 的消费者在为 AI 付费，平均每月花费 31 美元。 Andreessen 对此给出了乐观的解读，称"在成熟 AI 的采用和使用方面，现在仍然太早了"。增长空间还很大！但在这两张图表中，增长速度看起来相当线性。即便模型取得了巨大进步，愿意为 AI 付费的客户数量以及他们愿意支付的金额都没有明显变化。例如，从 GPT-5.2 到 Astra 的巨大性能跃升，在图表上几乎看不出来。 按消费者计算的数字没那么显眼，但仍然远低于标准的盈亏平衡点。如果以 Netflix 作为市场饱和的在线服务的标杆（3.25 亿订阅用户），那么每位客户 34 美元只能带来 110 亿美元的年收入，不到 OpenAI 运营成本的三分之一（https://www.ft.com/content/e15b0d7e-ff6b-4f16-ba7a-4068feddb828?syn-25a6b1a6=1）。 如果你认为 PNC 低估了采用率，可以从 Bank of America 的数据（https://institute.bankofamerica.com/economic-insights/consumer-ai-usage.html）中得到类似的数字。今年 3 月，该公司发现大约 3% 的美国消费者为 AI 付费，同比增长 40%。Menlo 9 月的调查（https://menlovc.com/perspective/2026-the-state-of-consumer-ai/）给出了稍微乐观一些的图景：四分之一的成年人每天使用 AI，其中一半的用户在付费。 消费路线的问题与其说在于收入，不如说在于成本。AI 是一种运行成本异常高昂的技术，尤其是与社交网络或云计算这类轻量级前辈相比。即便拥有数亿付费用户，也不保证你能实现盈亏平衡。 值得肯定的是，OpenAI 似乎已经很好地适应了这些事实。该公司广为报道的转向企业市场（https://www.cnbc.com/2026/06/11/as-openai-leans-into-enterprise-apple-and-google-target-consumer-ai.html）在很大程度上取得了成功，据报道企业业务订单自 7 月以来已经翻倍（https://www.axios.com/2026/09/29/scoop-openais-annual-recurring-revenue-nears-70b）。就连 Dots 的发布也带有很强的企业业务角度，展示了新的个人代理如何对软件工程师和广告公司创意人员有用。从受欢迎但廉价的消费服务中赚钱的老办法之一，是以更高的价格卖给企业，OpenAI 似乎正在照方抓药。 Muse 和 Instinct 的情况更难下定论。Muse 背靠 Meta 个性化广告定向这一巨头，这给了它更多的变现选择和更多时间，让它不必立刻面对变现这一紧迫问题。值得注意的是，Meta 已经在探索企业业务方向（https://techcrunch.com/2026/09/29/meta-is-expanding-its-ai-agent-muse-to-small-businesses/）。 Instinct 有一套不同的计划，涉及对通过代理完成的购买抽取分成（https://x.com/patrick_oshag/status/2104575947630362792），这可能提高其收入天花板。可以想见，它也能避开训练前沿模型的成本，这会有很大帮助。 但消费级 AI 的残酷经济学给公司可能的增长规模设置了一道硬性上限——除非它开拓企业收入。这是各大实验室早已学会的教训，也是这个行业里为数不多看起来不会改变的事情之一。 *当你通过我们文章中的链接购买商品时，我们可能会赚取少量佣金（https://techcrunch.com/techcrunch-affiliate-monetization-standards/）。这不会影响我们的编辑独立性。* Russell Brandom 自 2012 年起报道科技行业，重点关注平台政策和新兴技术。他此前曾在 The Verge 和 Rest of World 工作，并为 Wired、The Awl 以及 MIT 的 Technology Review 撰稿。你可以通过 [email protected] 或 Signal 联系他，号码为 412-401-5489。 查看作者简介（https://techcrunch.com/author/russell-brandom/）