人工智能正变得越来越昂贵，各家公司也开始重新审视自己对这一“颠覆性技术”的热情拥抱。

按硅谷一贯的剧本，在 ChatGPT 横空出世之后，AI 公司以极低价格吸引客户上车。创业孵化器 Delphi Labs 的 Kevin Simback 把这段时间称为“被补贴的智能”时代——意思是：其实一直是投资人买单，企业才能把 AI 这么便宜地提供给用户。

“但潮水开始转向了。”Simback 警告说，一个 大模型巨头必须真正开始盈利 的时代已拉开序幕——OpenAI 和 Anthropic 这类领军企业正谋求在今年晚些时候上市，吸引散户投资者入场。

如今价格全面走高，其中一个重要推手就是 AI 代理（agents）。

与只会回答问题的聊天机器人不同，代理会真正“干活”——预约、写代码、管理文件。而且它们的运行成本很高：单个任务就可能唤起数十个代理同时工作，每一个都在不停地产生费用。

这些费用是按 “tokens”（令牌） 计量的，这是 AI 公司向客户收费的基本单位。一个依赖代理执行的任务，消耗的 token 可能是普通聊天消息的几十倍。

与此同时，支撑这一切的 芯片和数据中心 供不应求，算力短缺给这条刚刚起步的产业链增添了更多不确定性。

“尤其是在开发者圈，用 AI 写代码之类的成本已经呈指数级上升，”技术咨询公司 Omniux 的 Mark Barton 说，“各项成本都真正在起飞了。”

有些公司对 AI 的热情高到失控，出现了一种被称为 “tokenmaxxing” 的“用量爆冲”现象。

分析师 Jack Gold（J.Gold Associates）说：“在某些案例里，人们发现一个月两个月下来，token 的成本就超过了员工本人工资，只因为他们用得太凶了。”

更加精明地花钱

就连 Meta 也开始踩刹车——今年早些时候，它还鼓励员工多用 token，把用量当生产力指标之一。

“没人应该为了用 AI 而用 AI。”首席技术官 Andrew Bosworth 在一份内部备忘录中写道（《华尔街日报》报道了这份备忘录）。

本周，Uber 的首席运营官更是更进一步，他表示，大规模的 AI 支出目前看 并没有带来明显的生产率提升，此话一出引发不少侧目。

为了削减成本，一些公司开始转向 免费的开源大模型 ——任何人都可以下载，虽然不如 ChatGPT 或 Anthropic 的 Claude 那么强，但对许多任务来说已经“够用”。（原文）