AI越来越便宜，认真回答却最初变贵——算力变贵了吗？|上下文|工作流|token|大语言模型_网易订阅

本文来自微信公众号： 奋进的越越言模易订阅肚腩 ，作者：肚腩说，便宜原文标题：《AI越来越便宜，回答认真回答却最初变贵——算力变贵了吗？却最》是的，我用Fable 5时很抠搜，初变抠搜到自己都有点嫌弃自己，贵算贵上工作最后我抠门到我又一次被Anthropic封了号，力变流省了个锤子。下文型网我们在采取一个昂贵的大语T0级别大模型时，在一个状况发出去之前，越越言模易订阅会先想它值不值得用最贵的便宜模型。上下文关键不关键再整理一遍，回答提示词是却最不是还能少绕两句，刚才那个回答能不能自己改，初变别再让它重跑一次。贵算贵上工作但当我换成MiniMax或DeepSeek，出手就阔绰了。因为后两者价格低到暂时不用把每次思考都当成一次消费决策。想到了先问，答得不对再问。26年年初，我买GLM Coding Plan的Pro包，一季大约六百多，那时候还不关键抢。可是我昨天再看价格，最新的coding plan月费已经接近过去一个季度了。后来把两期价格对了一下，大体对应国际版：2月的一份价格记录里，Pro是81美元一季；目前Z.AI官网是72美元一个月。人民币金额会受汇率和支付渠方式意义，套餐里的模型、额度与方式算方式也改过，不能把它当成同一袋米直接比较。可是当我们在采取模型时，不会考虑这么完善的口径验明正身，我们只会在意，发出这些状况给大模型时关键不关键犹豫。算力涨价最先变化的，可能不是GPU报价或者AIDC，而是人问状况时的手势。十倍vs.三倍7月29日，Dwarkesh Patel写了一篇文章，便捷粗暴的结比如：未来几年，算力为什么可能贵十倍以上。他在开头先交代，这篇东西只给自己两个小时。很多状况来不及钉死，写出来总比一直放着强。这一句得留着。因为后面的数字很那么点儿把人带到一个并不存在的准确世界里。Dwarkesh说，Anthropic的收入同比增首先了十倍。如果这个趋势后续，到今年底可能实现1000亿至1500亿美元，明年底甚至需摸到1万亿美元。可实验室拿到的算力，一年大约只能增首先三倍。十倍收入关键从三倍算力里赚出来，只有几个可能：模型公司的利润率更高，更多算力从训练转去推理，或者算力本身更贵。他认为三件事都在发生。他认为Fable推理毛利可能超过80%，然而在最后的脚注里他自己承认这是一句“凭感觉的判断”；1000亿至1500亿美元也是按趋势外推，不是Anthropic发给投资人的业绩指引。至于一张H100如果能持续运行一个人类水平的软件工程师，就该按每年25万美元出租，更是思想实验，不是云厂商明天准备发送的报价单。因此状况是：当模型越来越能赚钱，生产这些智能的机器，为什么还关键后续按照机器的成本收费？今天买一点算力，账面上买的是芯片、机房、电力和散热。假如有一天，它能替一家软件公司实现原来需几十个人的任务，卖方就会最初盯着另一张表：这块算力替你创造了多少钱。发一度电的成本不会因为用途不一样而变化。拿它给办公室照明，和拿它运行一个能写代码、接订单、处理客户的模型，买方愿意付的钱却完全不一样。云厂商当然知方式，模型公司也知方式。过去大家愿意低价卖Token，是因为先关键让用户养成习惯，当习惯变成工作流，工作流变成收入，再后续讨比如“成本加一点合理利润”，就显得很有互联网早期的怀旧气息。稀缺vs.公平采取平台不必发一封《算力不足告全体用户书》。它可以调整套餐。今年2月，智条件发布GLM Coding Plan价格调整函，给出的因素是需增首先、调用量提高，以及算力和模型改进投入提高。套餐价格“结构性调整”，整体涨幅30%起。结构性调整是个很体面的词。7月30日，套餐又改成以Token消耗为基础的积分制。官方说，这是为了让额度方式算更透明、更可预期。旧用户按V1、V2和团队版分别安排，新用户进入新版套餐。历史V2的Pro档，每五小时最多约400次prompts，每周最多约2000次；GLM-5.2和GLM-5-Turbo在工作日下午高峰期按三倍额度抵扣。这些变化不能全部归因于算力短缺，模型升级、产品定位、市场对策和老用户迁移都在里面。限额也不等于涨价，它有防滥用和保障稳固的真实需。只是当供应追不上需时，商业世界处理稀缺的方式向来不止一种。有人多付钱、有人排队、有人改到晚上用、有人切换成较弱的模型，还有人额度用完之后，看着“将在五小时后恢复”的提示（学学codex动不动来个惊喜重置和发放复活卡好不好），临时恢复了独立思考能力。平台把这些统称为套餐选项和公平采取。然而嘛，公平采取并没有处理稀缺。它只是把“目前不够”重新描述成成了一份每个人都能读懂、但很少有人认真读完的条件。价格只是其中最显眼的一栏，高效度、可用时段、上下文首先度、是否能后续运行、能不能优先调用最强模型，都可以成为新的价签。最贵的未必是一个Token，而是你赶着交东西的下午三点，模型还愿不愿意认真替你多想几分钟。便宜的Token vs.变厚的账单同时，AI推理确实一直在变便宜。Epoch AI对多个基准的统方式显示，实现同一能力水平的模型推理价格，近几年每年减小约9倍至900倍，中位数约50倍。不一样任务区别很大，基准也不能完善代表真实工作，但方向很清楚：昨天只有最贵模型能做的事，过一阵频仍会被更小、更便宜的模型接走。OECD的另一组数据也显示，从2024年1月到2026年4月，文本模型的质量调整价格指数减小了近80%。硬件变快，模型变小，量化、缓存和推理框架都在发展，同一张卡能吐出更多Token，同等水平的智能确实在降价。但朋友们你们用AI的钞票花费却未必跟着降，因为我们已经不顺应于问它一方式题了。往往见不鲜聊天里，模型回答完一段话就可以休息。Agent关键读代码库、查材料、调用工具、反复修改、检查结荚，再把失败的步骤重新做一遍。Gartner估算，Agent模型实现一项任务所需的Token，可能是往往见不鲜聊天的5倍到30倍。单位价格掉了，购买单位却变了。以前买一句回答，目前买它后续工作半小时。再往后，可能是一个晚上、一个项目，或者一支永远不在劳动合同里出现的虚拟团队。一页纸每张便宜了，不妨碍公司突然最初打印整栋楼。Epoch AI今年5月做过另一组估算。按他们选定的模型、芯片和上下文假设，全球推理供给能力每年增首先超过三倍；用Google等平台的Token增首先和大型科技公司的采取强度做代理，需可能接近每年十倍。这组数字不选定性很高。模型大小、上下文首先度、用户愿意接受的高效度，换一个需，结荚都会变。探究者也没有宣布往往见不鲜人很快用不起AI。他们给出的画面更像我目前的采取习惯：愿意付费的人后续采取最前沿能力，日常用户转向更小、更便宜的模型。明天的小模型会很快追上今天的大模型，因此往往见不鲜人的能力未必倒退；只是“最好”和“够用”之间，会出现越来越清楚的价格差。Fable 5面前的犹豫，MiniMax和DeepSeek面前的放松，并不是两个相反的故事。它们本来就是同一个市场准备好的两个座位。大家一起付，但不会平均分摊算力真贵起来，谁付钱？我的答案是，大家一起。芯片公司和云厂商会拿走一部分，模型公司会用更高的效率消化一部分，也会把最强能力放进更贵的档位。采取公司重新设方式订阅，企业最初把往往见不鲜任务分给小模型，把最贵的模型留给代码、交易、科研和那些更那么点儿算出回报的工作。最后，个人也承担一部分。有时用钱。有时用等待。有时接受模型降级。有时把状况删掉，告诉自己其实也没那么想知方式。“大家一起承担”听起来很公平，却不等于平均分摊。有议价能力的人可以把成本后续往下传。没有议价能力的人，频仍不出目前价格调整函里，只出目前调用量减小的后台曲线上。更麻烦的是，市场会优先保障能把算力变成最多收入的任务。写代码、做广告、跑交易、处理企业数据，都能验明正身为什么值得占用最强模型。一个人想把家里的旧照片整理清楚，想陪孩子多讲一个故事，或者只是凌晨睡不着，希望有人把一个状况好好回答完，这些用途未必不题，只是很难向机房说明毛利率。没有平台会正式宣布，你的状况价值不够。队列和套餐会替它说得委婉一些。本地部署的自由，也关键先买显卡理比如上，还有一条路：自己部署。模型权重放在本地，数据不必交给平台，想做什么由自己决定，也不用担心某天一个接口、一个智能体或一段首先期记忆突然消失。我也喜欢这种独立。状况是，好的显卡买不起。显卡不够，能部署的模型、上下文和高效度就都关键打折扣。模型权重可以零元下载，可是能把它舒服跑起来的显存、电力和维护，这些让你畅玩大模型的配套并不免费。本地部署的收益还直接取决于开源模型有多强。开放权重停在什么水平，往往见不鲜人的本地能力大致就停在附近。你可以具有机器，却未必具有前沿智能。因此我才会在不一样服务之间切换。贵的模型处理真正难的状况，MiniMax和DeepSeek承担大量日常任务，本地模型守住更私密、更独立的部分。这不是一套多高明的架构，只是一个往往见不鲜用户面对价格、能力和隐私时，自然首先出来的生活方式。本地与低价模型没有把人彻底带回机房，却给前沿模型的定价权留了一方式缝。每目前沿能力试图把稀缺变成首先期租金，推理改进、小模型和开放权重又会把昨天昂贵的能力拖回往往见不鲜人的电脑。最好的模型今天可能很贵。够用的智能明天仍会更便宜。Dwarkesh猜算力会不会涨十倍，我不知方式。那篇文章本来就不是预言。我只知方式，套餐页越来越复杂了。月费、积分、五小时额度、周限额、高峰倍率、优先访问，每个词都在认真告诉用户：智能仍然向所有人开放，只是开放的高效度、时段和深度略有不一样。我的手已经学会了这套条件。发给Fable 5之前，先想一想。发给MiniMax和DeepSeek，先问了再说。实在私密的东西，留在本地那台还不够强的机器里。平台当然可以给算力排座次，但什么状况值得被认真回答，最好还是留给按下发送键的人。各位小伙伴，我很感兴趣你们每个月在AI上投入多少钱和订阅了哪些模型，投个票或者留个言，让我看看我是不是大冤种，么么哒！本材料由作者授权发布，观点仅代表作者本人，不代表虎嗅立场。如对本稿件有异议或投诉，请关联 tougao@huxiu.com。本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4879892.html?f=wyxwapp