关于AI经济的思考与分享

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作者：微信文章
目前的AI应用经济一个最核心的特征是由“成本锚定”驱动、而非“价值创造”驱动的早期市场，最核心的原因还是还是来自于定价逻辑与价值逻辑的脱节。

一、产业分析：

1、底层算力的垄断性成本：英伟达GPU凭借其性能与生态壁垒，构成了当前AI任务执行的“金本位”。其高且稳定的毛利（73%-75%）成为整个产业成本的硬核底座，任何AI任务都需背负这部分“租金”。这完全不同于互联网时代近乎为零的边际服务器成本。，

2、中间层（大模型）从垄断溢价滑向完全竞争Claude等闭源模型在特定场景（如复杂编程、安全）尚能在前期凭借早期的战略布局和能力优化维持高毛利，但开源模型的狂潮（DeepSeek、Llama、Qwen等）正迅速将大部分通用场景变成红海，基础大模型能力正在“水电煤化”，其增值空间被急剧压缩，难以成为长期稳定的价值锚。

3、而上层（应用/Agent）价值脆弱，很难构建其壁垒，大多数AI应用（如各类Agent、生图/视频工具）解决的问题虽具象，但技术壁垒不高，极易被复制或绕过。其价值更多是“功能实现”而非“生态锁定”，比如同样的文生图文生视频，市面上一抓一大把，比如最近的nano banana和即梦4.5，在能力上评测下来已经大差不差，因此毛利低下，且用户迁移成本极低。

二、商业模式

1、狭窄的消费人群

向“0.5%”的付费用户索取“100%”的成本，由于底层成本刚性且高昂，AI应用公司不得不将成本直接转嫁给用户，形成了 “成本驱动定价” 。这与健康的 “价值驱动定价”（按为用户创造的效用收费）背道而驰，全球企业/消费者都在为GPU的垄断利润和模型的推理成本买单，而非纯粹为AI创造的新价值付费。因此，市场只能聚焦于“付费意愿最强的0.5%”用户（多为高预算企业或重度技术爱好者），而无法普惠。

2、用户行为与长期价值的错配

当前C端用户的付费，很大程度上是 “好奇心税”或“焦虑税” 。人们为尝鲜、恐落后而付费，但许多工具并未深度嵌入核心工作流或生活场景，形成刚性需求，因此，用户尝试意愿与长期付费意愿之间存在巨大鸿沟。许多AI应用的留存率与续费率，将面临严峻考验。当新奇感褪去，唯有那些能提供不可替代的、持续的、可感知的效用的产品才能存活。

三、未来的一些看法

1、成本下降势不可挡（基本逻辑还是锚定水电煤）

随着谷歌TPU、华为昇腾等替代方案的出现，更底层的芯片架构竞争（如存算一体、光子计算）、云计算巨头的自研芯片，以及地缘政治驱动的区域供应链，都将合力打破英伟达的垄断，算力成本将步入下行通道，当模型架构优化、芯片能效提升、开源模型成为主流，大模型推理将真正成为一种标准化的、低毛利的“计算服务”。“模型调用的边际成本”将替代“GPU的租赁成本”成为新的、低得多的成本基准。

2、商业模式将回归“价值锚点”（3年后及更远）

回归价值本身才是合理的商业模式，一旦底层成本大幅降低，AI应用的商业模式将重新向互联网和SaaS的逻辑靠拢，定价不再被迫反映硬件成本，而是真正如现在互联网巨头一样的护城河逻辑（用户体验、数据闭环、社区网络、品牌信任），去为用户节省时间、提升收入、带来愉悦，真正的创造效用。真正开始思考用户黏性、网络效应、数据资产、品牌忠诚度，在生态位上获得价值。

3、真正的AI原生应用

当前多数应用是“AI功能化”（用AI做PPT、修图、写邮件），仍是旧场景的效率工具。真正的 “AI原生应用” 应该重新定义场景，满足人类更本质的需求，社交、娱乐、教育、健康等领域的“杀手级应用”尚未出现，需要真正的利用AI的根本特性（无限耐心、个性化、多模态交互、持续进化），创造出全新体验和价值闭环的公司。

4、价值思考

当前阶段，是整个AI经济在为其基础设施的“垄断溢价”和技术的“早期红利”买单。这其实是一个不可持续、但必经的过渡期，如同早期的互联网企业。

* 对创业者而言：在当下“成本锚定”的市场中生存，需要极致的产品市场匹配和清晰的付费场景。但面向未来，必须提前思考：当成本枷锁解除后，你的产品真正的、不可替代的价值是什么？是流量？是数据？是社区？还是改变了某个行业的协作方式？

* 对投资者而言：需要分辨哪些公司只是“成本套利者”（其优势会随成本下降而消失），哪些是真正的“价值构建者”（其壁垒会随成本下降而放大）。

* 对用户而言：当前的付费可视为对前沿科技的体验投资，但应保持理性，评估工具的长期效用，避免为“焦虑”和“好奇”持续支付过高溢价。

在这也做一个简单的总结：

AI经济学正在经历从“成本本位制”向“价值本位制”的艰难转向。当硬件的垄断被打破、模型的推理成为廉价公共品时，AI的革命性影响力才会在应用层彻底爆发