AI 的破壁经济学AI's Brokenomics

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上周五，我发布了一个分为两部分的系列文章的第一篇，在其中探讨了构成AI泡沫基础的众多泡沫——包括代币经济学泡沫，以及围绕Sam Altman和Dario Amodei的个人崇拜泡沫。

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背景音乐 —— Local H —— 《昭昭天命》（第二部分）

我们生活在一个充满深度不确定性的时代。上周五，美国政府实施了出口管制禁令，禁止国内外的任何非美国公民访问相关模型，迫使Anthropic切断了对其Mythos和Fable模型的访问权限。

具体来说，Fable基本上就是Anthropic那个据称“过于危险而不宜发布”的Mythos模型，配备了防止你生成任何涉及生物武器和网络安全内容的护栏，但它在几天内就被Amazon的研究员越狱了，导致Amazon首席执行官Andy Jassy（以及其他未具名的公司）向美国商务部举报，商务部随后以“国家安全风险”为由，要求Anthropic在90分钟内回退Fable和Mythos。Semafor还报道称，这一切的发生可能是因为中国已经获得了Mythos的访问权限。

目前的局面完全是一团糟。据Business Insider报道，PCast联席主席、播客主持人David Sacks声称，Anthropic拒绝修复该问题，并称其并不严重：

在通话中，Amodei试图澄清他认为的一个误会。他反驳了政府的担忧，为护栏进行了辩护，并辩称所发生的那种绕过行为（他认为属于特定情况）与更广泛的“越狱”所带来的风险不同，后者将使该模型在毫无Anthropic所设护栏的情况下被使用。在出口管制实施后发布的一篇博客文章中，Anthropic表示，“目前还没有测试人员找到一种通用的越狱方法——即能够广泛绕过模型安全保护、解锁大量网络能力的方法”，并指出对他们或任何其他公司来说，现在完全避免任何越狱是不可能的。他们为自己的系统辩护，称这些系统“非常强大，以至于许多用户抱怨它们限制得过于宽泛”。

一位白宫官员告诉Business Insider：“在苦苦哀求他们与我们合作数小时之后，出口管制是我们最后的手段”：

据Anthropic称，通话后不久，Trump政府以国家安全权力为由对Fable 5和Mythos 5模型实施了出口管制，禁止外国公民使用它们。该公司表示，该命令的“净效应”是“为了确保合规”而向所有客户“突然停用”了这些模型。

Anthropic 声称并未发生乞求的情况，并且他们最终得到的只有（如上所述）90 分钟。据 Axios 报道，在与白宫官员的线上会议无果而终后，该公司已派遣部分高级技术人员前往华盛顿特区，与特朗普政府进行谈判。

无论如何，这都是一次史诗级的因果报应。多年来，Dario Amodei 一直基于对大语言模型“快速进步”的完全荒诞的危言耸听来推销其 AI 模型。这种炒作在 4 月份达到了顶峰，当时他宣布了 Claude Mythos——一款“强大到无法发布”的大语言模型，直到 6 月 2 日，它被发布给了 15 个国家的 150 个组织，随后在 6 月 9 日，加上了前述的安全护栏，并以“Fable”的名字正式发布。

当然，Fable 只是另一个大语言模型，比上一个模型有着难以界定的“提升”。在与多个声称使用过 Mythos 的人交谈过，并且非常欣赏 Davi Ottenheimer 对其系统卡片的犀利拆解之后，这似乎是基本相同的模型，只是其安全协议薄弱到仅仅维持了几天，就被匿名研究员 Pliny The Liberator 破解了。Anthropic 并没有创造出递归自我改进，也没有做太多其他的事情，仅仅是创造了一个非常庞大的语言模型，在为大语言模型设计的测试中获得了更高的基准分数，并包裹上一层神秘主义和恐慌炒作的外衣，旨在恐吓各组织付费使用它。

这种炒作的问题在于，你只能使用它一段时间，迟早会有人信以为真。关于 Mythos 彻头彻尾的神话之所以存在，是为了恐吓人们并帮助 Anthropic 获得 9650 亿美元的估值。由于科技行业一直相当脱离现实、缺乏审查和监管，Dario Amodei 不断吹大“Anthropic 太过强大”的泡沫，他相信这一切带来的结果仅仅是他将开创一项新的企业 API 业务。

一些人试图将这件事解读为对 Anthropic 的利好——认为政府将与它合作，使这些模型重新上线，从而为其模型创造一场代理营销活动——虽然我认为这是有可能的，甚至可能性很大，但我认为还有许多其他可能的情况。

周日，slopaganidst 和微软 CEO Satya Nadella 在 Twitter 上发布了一篇含糊其辞的博客，基本上没说什么实质内容，但其中有两点有趣的评论：

我们所有人最不希望看到的，是一个各行各业的所有公司都将价值拱手让给少数几个吞噬一切的模型的世界。如果所有的价值只集中在少数几个模型上，政治经济学是无法容忍这种情况的。社会绝不会允许一个掏空整个产业的 AI 未来的出现。……在我看来，我们的首要任务必须是构建一个前沿的生态系统，而不仅仅是一个前沿模型，这样价值才能广泛地流向每一家公司、每一个行业和每一个国家。在这个生态系统中，每个组织都能拥有编码其机构知识的学习闭环，从而实现其人力资本和 token 资本的复利增长。

结合 Microsoft AI CEO Mustafa Suleyman 称 Anthropic 的模型太贵，以及 Andy Jassy 很可能是 Anthropic 遭到封禁的部分原因来看，这让我觉得超大规模云服务商可能正试图让人对 AI 实验室的必然性产生怀疑。虽然 Nadella 的文章显然经过了 8 位公关人员和 16 位律师的审阅，但似乎透出一种公司层面的暗示：没有哪一个模型是真正不可或缺的。而且考虑到这是在周日发布的，我猜测这与当前 Anthropic 的处境有关。

很难看出事态如何才能恢复如初。即使 Anthropic 的模型获批重新上架，很明显政府在经历了第一季度与国防部的交锋后，对其抱有敌意，而且可能一直在等待机会来敲打一下 Dario Amodei。

此外，据 Axios 报道，美国政府和 Anthropic 之间确实存在敌意，部分原因是其“无法进行有效沟通”，一位消息人士称：“Anthropic 在试图与政府沟通以及理解意识形态差异方面做得并不好。”

另一种可能是，政府把 Anthropic 荒谬的营销说辞当真了，因此决定采取你可能预料到的那种简单粗暴的专制立场——直接把整个项目关停，因为中国可能会用 Mythos 来，呃，搞点什么！

另一个问题是，对于一个正深陷成本危机的 AI 行业来说，这简直是糟糕透顶的时机。Anthropic 和 OpenAI 的 IPO 依赖于神话、炒作，以及他们的增长永远不会放缓的确定性。当每个人都在苦苦寻找 AI 的投资回报率（ROI）时，政府能够基于真实担忧或政治目的随意切断访问权限，这无疑成了一个糟糕的广告。

这不是一个“大而不倒”或国有化的情况。Amazon 和 Microsoft 对白宫的畏惧远超他们对杀掉下金蛋的鹅的恐惧，而且说实话，他们可能巴不得找个借口来结束这个时代。

你要知道，Anthropic 和 OpenAI 面临的问题，可比监管或惹恼 Pete Hegseth 要严重得多。

他们的商业模式根本就行不通。

我们能不能快点把这事儿了结？

多年来我一直在说，AI 的底层经济学根本说不通——AI 实验室故意混淆订阅成本，并大量补贴用户的计算费用，而一旦这种情况发生改变，一切都会开始崩塌，他娘的，这一天终于开始了。

正如我在上周的付费会员通讯中所讨论的，AI 的代币经济学泡沫是其中最简单也最具深远影响的一个，因为这又回到了我多年来一直强调的一点：大多数用户会拒绝为 AI 的真实成本买单。

这一泡沫的膨胀，是由于科技和商业媒体未能对 AI 的经济学提出质疑，加上 Anthropic 和 OpenAI 持续实施了前所未有的补贴骗局。那些敢于暗示 OpenAI 烧掉 50 亿美元是个问题的人，被打上了“不关心未来”的黑子和怀疑论者的标签，而绝大多数媒体直到 2025 年下半年都完全无视了其背后的经济学逻辑。

代币经济学泡沫之所以膨胀，是因为所有人都在刻意无视 AI 行业最大的弱点，反而选择不断重复那些陈词滥调的神话，比如 Uber 曾经亏损了大量资金（我已经在这里反驳过），或者 Amazon Web Services 曾经花费了巨额资金（经通胀调整后，Amazon 在2003年至2017年间的总资本支出为520亿美元），而不是对……好吧，对任何事情保持怀疑。

而现在这个泡沫正在破裂，因为 Anthropic 和 OpenAI 的客户开始群起反抗，甚至到了这两家公司正计划进行“大幅度”降价的地步。

代币经济学泡沫是如何破裂的

好吧，让我们最后再来剖析一次。

在2026年第一季度初的某个时候，Anthropic 和 OpenAI 将所有企业客户转移到了基于 token 的计费模式，这意味着大企业不再使用带有不同（甚至极其荒谬，我稍后会详述）速率限制的补贴性订阅服务，而是突然之间必须根据他们实际使用的 token 来为 AI 使用量付费。

许多人将此视为一招绝妙的策略，他们理所当然地认为，对于那些尚未证明自身实用价值的 AI 服务，企业机构会提供几乎无限的预算。

仅仅过了几个月，OpenAI 和 Anthropic 的客户就开始冒冷汗了。

4月中旬，《The Information》的 Laura Bratton 可能凭借一篇报道戳破了 AI 泡沫，该报道指出 Uber 在一个季度内就耗尽了其全年的 token 预算。

这引发了整个行业对 AI 成本不断攀升的焦虑，随后又有其他多家公司在短短几个月内烧掉了数百万美元，其中包括 Zillow，该公司在5月底就耗尽了全年的 Cursor 预算。而真正引发这波颓势的，是 Uber 首席运营官（COO）Andrew Macdonald 的一番言论：

“这种联系目前还不存在，对吧？”他说，“我想也许隐含着更多已经交付的成果，但很难在这些统计数据与‘好吧，现在我们确实多产出了25%实用的消费者功能’之间画出等号。”他表示，由于无法建立直接联系，AI 带来的权衡成本更难证明其合理性。本月早些时候，首席执行官（CEO）Dara Khosrowshahi 在财报电话会议上表示，Uber 正在放缓招聘，以应对其在 AI 领域的投资。

仅仅在一档播客节目中，Andrew Macdonald 就给了整个科技行业说出真相的许可：尽管成本高昂，但实际上根本没有人能展示出任何投资回报率（ROI）。

这注定会成为一个问题。通过让所有人从补贴性订阅开始，AI 实验室掩盖了真实成本，变相地训练用户在毫不考虑效率的情况下使用 AI 模型。

此外，企业机构是由那些被利益集团收买的科技和商业媒体所蛊惑、且与实际工作完全脱节的“商业白痴”管理的，这意味着他们曾鼓励（或强迫）员工尽可能多地使用 AI，直到 AI 实验室逼迫他们面对成本之前，他们从未考虑过代价。只需要几个月的疯狂消耗 token，就足以让这些机构开始感到反胃。

这引发了一场围绕 AI 投资回报率（ROI）且日益焦虑的讨论，而由于模型和框架数量繁多导致你无法衡量单个任务的成本，且无法将“AI 支出”清晰地转化为“实际的财务结果”，使得这场讨论变得更加糟糕。直到5月底，Axios 发布了一篇报道，讲述了一家公司如何在未能建立成本控制的情况下，竟然在一个月内于 Anthropic 的 token 上花费了5亿美元。

几天后，Sam Altman 犯下了一个巨大的失误，他声称客户在年初（即基于 token 的计费推出之前）对他们在 AI 上的花费“非常满意”，但现在这笔花费成了一个“巨大的问题”，这很可能是因为成本出现了大幅激增。

支持者们立刻反驳称，这些巨额成本实际上是 AI 取得巨大成功的证明，即使所谓的“成功”来自于那些放任员工不计成本、尽可能疯狂消耗 token 的组织。正如我之前所论证的，Anthropic 近期收入激增的绝大部分来自于实验性收入，这些收入提取自那些任人宰割的“冤大头”，而 Anthropic 根本不屑于让他们清楚地了解其组织内部的 token 消耗情况。

无论如何，OpenAI 和 Anthropic 到 2029 年需要实现总计 3580 亿美元的年收入，以兑现他们高达 1.1 万亿美元的算力承诺。正如我上周讨论的那样，对于这两家几乎完全靠本末倒置来进行自我营销的公司来说，任何增长的放缓都将是致命的。

基于 token 的计费推出不到 3 个月，OpenAI 和 Anthropic 均在考虑降价

事实证明，Altman 并没有在开玩笑，成本对他的客户来说确实是一个“巨大的问题”。

大约一周后，《华尔街日报》报道称，OpenAI 正计划对其 token 价格进行“大幅”削减，以应对 Anthropic 可能采取的同样举措：

为了从竞争对手 Anthropic 那里抢夺客户，OpenAI 正在考虑大幅降低向用户收取的费用。据知情人士透露，该公司正在权衡大幅下调 token 的收费标准，token 是人工智能公司用来对其产品进行计费的计量单位。知情人士表示，此举是为了应对该公司预期 Anthropic 将采取的类似降价措施。企业高管们已经开始对高昂的 AI 使用价格感到退缩。OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在最近的一次活动中表示，成本已成为一个“巨大的问题”。

如果你想知道他们为什么要这么做，就在当天早些时候，思科（Cisco）总裁兼首席产品官 Jeetu Patel 说出了大家心里一直想却又不敢承认的话：“……（AI token）的成本远远高于这些 token 在规模化应用中所产生的实际价值。”

我无法尽述这些降价对 AI 行业来说将是多么致命，以及这种讨论已经变得多么危险。转向基于 token 的计费模式在 AI 行业的客户群中引发了强烈的抵触情绪，这（正如我之前所讨论的）源于对实际投资回报率（ROI）的困惑，以及对成本的彻底绝望。

取决于这些折扣有多“大幅”，这些公司在推理业务上获得的任何（完全停留在理论上的）毛利率都将被吞噬殆尽……这一切只是为了让 OpenAI 和 Anthropic 能够……呃……减少他们的收入？我想，他们部署的是一种出于绝望的策略，因为那些“商业白痴”在 token 上挥霍了数百万美元，现在却无法证明这笔开销的合理性，从而导致了大规模的客户流失。

请记住：企业为基于 LLM 的服务支付真实成本的时间还不到三个月，而他们显然对不断飙升的成本感到极其愤怒，以至于 Anthropic 和 OpenAI 都计划削减这项本已无利可图的服务的价格，这很可能会导致他们的收入崩溃，同时反而增加他们的整体成本。

我预计会有一些支持者发表嘲讽的言论作为回应，所以让我们直接来正面解决这些问题：

你要是再提杰文斯悖论，我他妈直接给你来个打桩机爆摔

根据 Planet Money 的解释，杰文斯悖论的意思是这样的：

正是在这种背景下，经济学家们重新发现了杰文斯悖论。他们提出了一个更为细致的现代版本。其核心观点是，提高汽车和电器等产品的能效会产生一种“回弹效应”。当你提高机器的能效时，实际上就降低了它的使用成本。而且——看，这不就是经济学中经典的需求定律嘛——当东西变得更便宜时，人们往往会使用或消费得更多。例如，随着汽车燃油效率的提高，每行驶一英里的成本变低了，因此人们会开更多的里程。有些人可能会决定不再乘坐公交车，而是去买一辆车。有些家庭可能会买第二辆车。还有些人可能会购买更大的车辆，比如 SUV。有了更节能的灯泡，人们可能会让灯亮得更久，或者建造像拉斯维加斯巨型球体场馆（Sphere）那样的东西。

插播一条新闻！这些降价并不是因为 Anthropic 或 OpenAI 提高了产品的效率！他们之所以降价，是因为他们的客户不愿意按当前的价格买单！

事实上，他们的成本似乎还在增加，这就是为什么他们在过去六个月里筹集了（假设这些轮融资全部完成）超过 2300 亿美元。除非你认为你的成本即将爆炸式增长，或者，谁知道呢，你的亏损即将大幅增加，否则你不会这么做，尽管这些降价的时机和速度表明这是一个非常近期才冒出来的想法。

哦，对了，杰文斯悖论！这根本不是一回事。这些公司并没有变得更高效。他们并没有什么能让业务承担亏损的绝妙策略，而且除了忽悠傻子、以及把只值 1 美元的东西卖 40 美元之外，他们在增加收入方面似乎相当无能。

而且这绝非夸张。

生成式 AI 根本没有商业模式

所以，你懂我为什么一直喋喋不休地谈论“补贴型订阅”了吧？还有网上的那些人为什么一直坚称这些并没有真正受到补贴吗？

极度看好 AI 的半导体分析机构 SemiAnalysis 进行了一项测试，内容由随机的长周期编程任务组成，直到他们达到 OpenAI 和 Anthropic 各个订阅级别的额度上限。

他们的发现令人震惊。

每月花 200 美元，你就能消耗掉 Anthropic 价值 8000 美元的 token，或 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掉价值 8000 美元的 token，而拥有每月 200 美元 ChatGPT 订阅，你就可以消耗掉价值 14000 美元的 token。

这种商业模式真是烂透了！它甚至根本算不上是一门真正的生意！OpenAI 和 Anthropic 必须以 API token 的形式赠送其订阅费用 20 到 70 倍的价值，这意味着他们意识到绝大多数人认为这些 token 的价值远低于其实际成本。这种荒唐且挥霍无度的补贴，正是你对自家产品的实际价值几乎毫无信心时才会做出的举动！

旁注里支持者的嘲讽：“可是 Ed，这是健身房模式啊！”醒醒吧，傻瓜！就算你有 2000 个人每月付 20 美元且几乎不产生任何成本，也只需要三个消耗掉 14000 美元的人，就能把那一分一毫的收入全都吞噬殆尽！相信我，我马上就会讲到利润率。

SemiAnalysis 还基于 OpenAI 和 Anthropic 的 token 拥有 75% 毛利率这一荒谬假设，对单个用户的利润率进行了建模，而我敢肯定这利润率绝对会——我的老天爷啊！

没错，各位。在目前的补贴下，一个用户只需消耗其速率限制（rate limit）的区区 25%，其毛利率最多也就是负 25%。而这还是基于他们拥有 75% token 毛利率的慷慨假设！

我再重复一遍：这不是一门真正的生意！这是一个笑话般的生意，一个喜剧般的生意，一个众神为了嘲弄风险投资而发明的生意！Sam Altman 和 Dario Amodei 以这种方式经营企业，表明他们对投资者、科技媒体、卖方分析师以及普通大众抱有极度的蔑视。如果你我以这种方式生活，我们就会被称为在财务上不负责任、认为全世界都欠我们的千禧一代。

这不是真正的商业模式，因为生成式 AI 公司根本不是真正的企业。

生成式 AI 没有商业模式。它根本不是一种价值能与其成本相提并论的工具。无论是供应商还是客户，使用它的成本都没有降低。除了用专门为生成式 AI 发明的基准测试来衡量外，它并没有在任何意义上变得“更好”——这其实是整个行业对一项平庸技术的盲目纵容，这项技术只能靠巨额补贴、FOMO（错失恐惧症）和高管的无知来赚钱。它需要无休止的预训练、后训练以及基于脚本的麦高芬（MacGuffins）来完成任务，并伴随着数学上绝对会发生的幻觉，这不仅会烧掉更多的 token，还会增加客户的成本；而这些客户在被强制要求为早已亏本的服务买单后，连一个季度都没撑到就已经怨声载道、准备造反了。

支持者和最近刚撞坏脑子的人会说，这些公司完全可以停止训练，对此我的回答是：如果这可能的话，他们早就这么做了；而且如果他们停止训练，模型最终将变得无人问津。如果停止训练就能让这些企业盈利，他们早就做了，因为那样的话推理就会变成印钞机，而不是不断吞噬 Altman 和 Amodei 灵魂的诅咒之物。

AI 货物崇拜（Cargo Cult）正在土崩瓦解

我说过一次，我还要再说一遍：我相信绝大多数的 AI token 开销——尤其是 Anthropic 的收入增长——都来自于那些脱离实际工作的“商业白痴”，他们深信“大量使用 AI”除了会累积巨额账单外，还能干点别的。

果不其然，我是对的！

据 The Information 报道，在鼓励员工“将 token 最大化”（tokenmaxx）仅仅一个多月后，Meta 现在正计划削减其 AI token 开销，因为他们意识到照此趋势将在 token 上花费数十亿美元：

Meta Platforms 计划通过限制员工的 token 使用量来遏制公司内部激增的 AI 成本，该公司在周二发给员工的备忘录中写道，而就在几周前，它还在督促员工在工作中采用 AI 工具。根据 The Information 审阅的一份内部备忘录，该公司正在建立一个内部平台，以实时跟踪员工的 AI 使用情况和支出、设定预算，并对员工的 token 开销设定限制。Meta 本周早些时候将这份备忘录分享给了大约 6000 名员工。此举是旨在削减成本的更广泛提效计划的一部分。备忘录称：“我们看到 AI 的使用量呈指数级增长，[我们]预计到 2026 年，仅内部使用一项就将花费数十亿美元。与此同时，个人和团队对自身如何使用 AI 的可见性和控制力却很有限。我们预计在 2027 年，Meta 将转向以更具结构化的方式管理 AI token——包括预算、分配决策以及配套工具。”

从鼓励员工竞相消耗最多的 token，到像个发表紧缩政策演讲的英国议员一样说话，Meta 甚至连两个月都没用到。

与此同时，据《泰晤士报》报道，各银行正因“人工智能工具实验”而累积高达九到十位数的巨额账单：

RWS 首席执行官 Ben Faes 表示，企业越来越意识到其中涉及的成本，但对于该如何应用它却没有明确的成效。“这非常令人兴奋，但你要知道，摆弄所有这些 AI 的成本正在急剧上升，”他说。54 岁的 Faes 说，他曾与两家大银行交谈过，它们在 AI 实验上总共累积了 10 亿美元的成本，却没有产生可观的投资回报率（ROI）。“这是一个严肃的问题，”他说。“AI 并不是为了生成猫踩滑板的图片。它正在成为企业一个严重的成本中心。”

只有在你打算大幅削减成本时，才会说这样的话。而且我认为，Uber 的 COO 让所有人终于敢承认，在 AI token 上砸数百万美元根本缺乏投资回报率（ROI），或者说没有任何可衡量的收益。

记住：商业白痴就是盲目跟风的旅鼠！他们想要“搞 AI”的唯一原因，就是他们在报纸上读到了相关报道，或者听到某个他们认为很聪明的人坚称这就是未来。这些人对心理暗示（参见：Nik Suresh 的《今天就给高管洗脑》）和营销炒作极其敏感，这意味着他们对同侪的评价也极其敏感，也就是说，如果风向变了，大家都开始说“我不确定我们是否还应该在 AI 上砸那么多钱”，他们就会变得焦虑，生怕因为做了仅仅几个月前还被认为是创新的事情，而被指责为铺张浪费。

据《华尔街日报》报道，一些人提出，对于某些业务操作，使用价格更低廉的开源模型（包括一些在中国开发的模型）可能是一种解决方案：

这一生态系统允许自主 AI 系统或智能体在许多功能中使用廉价模型——包括阿里巴巴和 DeepSeek 等中国公司开发的模型。智能体仅在处理更复杂的任务时，才会调用 OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 中最强大的版本。据使用这些工具的高管表示，这可以将某些 AI 辅助工作的成本降低多达 95%。“一旦我们找到效果良好且工程师喜爱的工具，我们就会想办法提高其成本效益，”漏洞识别初创公司 Detail 的创始人 Dan Robinson 表示。“目前开源实验室涌现出的资源极其丰富，简直令人眼花缭乱。”Robinson 已将 Detail 90% 的工作负载从 Claude 和 Google 的 Gemini 转移到了定制模型和由中国开发的 GLM 系列模型上。

这种观点的问题在于，我们尚未证明对于任何提供商而言，运行这些模型是否盈利（甚至是否能持续），也没有确凿的证据表明它们能在规模化应用中与 Anthropic 或 OpenAI 更复杂的 LLMs 相抗衡。

Citadel Securities 在上周晚些时候指出，它们或许可以：

对整体经济而言，在物理限制得到缓解之前，更简单的模型可能是更具成本效益、更能提升生产力的途径。因此，我们看到了越来越多迹象表明，前沿 AI 与“日常” AI 的使用正在出现分化。

问题在于，当前正在建设价值数千亿美元、塞满 NVIDIA GPUs 的 AI 数据中心，其前提是预期未来会有惊人的需求——仅覆盖在建项目的需求每年就超过 1500 亿美元——来运行非常庞大且计算密集型的模型。我仍然怀疑这是否是一次真正的需求转移，哪怕仅仅是因为使用开源模型也需要你与推理提供商合作，或者运行你自己的 GPUs。

尽管如此，哪怕仅仅是这种迁移的一丝迹象，也足以让那些“商业白痴”们开始嘀咕：“嗯，开源怎么样？”——即使他们根本不知道那意味着什么。

但一切都归结到一个非常简单的点：许多 AI 的使用（以及由此衍生的 AI 支出）都源于一种“货物崇拜”心态，而这个经济体正由历史上最容易盲从的笨蛋们主导。他们之所以赶上 AI 的热潮，是因为他们看了一场网络研讨会，读了一篇 LinkedIn 帖子，或者看到了一篇关于 Sam Altman 说他的技术令人恐惧的新闻报道，又或是看到《大西洋月刊》称 Claude Code 是 ChatGPT 2.0，然后就想：“妈的，我最好尽可能多地把钱砸在这上面。”

归根结底，这些组织到底在为什么买单？他们并没有裁掉任何人，也没有令人信服的证据表明 AI 模型提高了人们的工作效率。允许非技术人员使用 LLMs 编写代码，并没有以可衡量的方式加快软件的交付速度，反而引入了明显的问题，那就是，你得到了一堆由根本看不懂也无法理解它的人所编写的代码。

人们会争辩说 AI“对研究真的很有帮助”，尽管事实上你从 AI 那里得到的任何研究结果绝对都会包含幻觉，这意味着如果你其实并不知道某个特定问题的答案是什么（我想，这正是你去做研究的原因），那你肯定会犯下某种小（或大）错误。

在一个颇具讽刺意味的事件中，The Financial Times 上周报道称（报道引用了 GPTZero 的一项研究），毕马威（KPMG）一份关于 AI 优势的报告（现已撤下）通过多次 AI 幻觉，夸大了 AI 的采用规模：

10月份的一份题为《在智能体 AI 时代重新定义卓越》的报告，针对包括瑞士银行 UBS、英国国家医疗服务体系（NHS）以及公共交通集团 Swiss Federal Railways 和 Transport for London 在内的多家机构的 AI 应用情况，做出了大量虚假陈述。这些不实之处被研究机构 GPTZero 认定为 AI 幻觉，并经《金融时报》（FT）核实。在接到有关此问题的提醒后，UBS 表示将要求 KPMG 删除这些虚假陈述，这家四大事务所于周四从其部分网站上撤下了该报告。KPMG 的报告声称，全球财富管理机构 UBS“在投资顾问、风险管理和合规监控方面整合了 AI 智能体”。UBS 的一位发言人告诉 FT，这些断言“与事实不符”。

该报告还包含关于 Swiss Federal Railways、Transport for London 和 NHS Greater Manchester 使用 AI 智能体的幻觉，在这份很可能被用来为数十亿美元支出辩护的报告中，凭空捏造了完整的整合方案和产品线。

根据 GPTZero 的分析，该报告的 45 条引用文献中，有 40 条要么是伪造的，要么在内容上犯了严重错误，要么缺乏足够的细节而无法作为证据。他们还认为，无论该报告的作者是谁，都让 AI 完成了大部分工作：

我们的团队怀疑，Total Experience 的作者使用了基于 AI 的参考文献工具来生成报告的引用，因为这些错误不仅是大型语言模型（LLMs）的典型错误，而且贯穿整个参考文献列表始终。人类不会统一去改写标题，不会把主题错当成作者（例如引用文献 9），也不会在多个部分中重复相同的信息（例如引用文献 2）。

GPTZero 还指出，该报告正被 LLMs 引用作为证明 AI 智能体成功的证据，从而污染了这些模型所依赖的、本已充满幻觉的信息源。

KPMG 的年收入超过 390 亿美元，并且销售一款名为 KPMG Workbench 的产品，该产品承诺“通过其多智能体 AI 平台为您的业务赋能，将先进、可信的 AI 智能体与 KPMG 专业人员的洞察力和深厚的行业专业知识相结合”。我猜这些专业人员就是那些批准了这份报告的人。

这很可能是懒惰与无知的混合产物，但我也认为，情况也许是撰写报告的人根本找不到任何真实的引用文献来证明他们的观点，因此干脆让 LLM 胡乱拼凑出一些思维垃圾，指望没人会注意到。

在发生此类事件后，Anthropic 和 OpenAI 竟然还有业务可做，这一事实证明了绝大多数为这些服务买单的公司，是因为感受到来自同行、投资者或媒体的压力才这样做的。

这根本不是一个站得住脚的商业模式！仅凭 FOMO（错失恐惧症）、精神控制，以及“只要交出信用卡就会有好事发生”这种含糊的承诺，是不可能走太远的。

见鬼，让我们更进一步来说：OpenAI 和 Anthropic 都不是真正的企业。

OpenAI 和 Anthropic 不是真正的企业，只能靠免费赠送来赚钱

让我们直奔主题：这些根本不是真正的公司！

它们的商业模式之所以能运转，完全是靠宣称“让人们尽可能多地使用 AI”的欺骗性媒体宣传来补贴或忽悠其客户群体，而且越来越明显的是，基于 token 的计费方式可能确实无法成为一种可行的业务线。

这些公司唯一的希望，就是有可能真正按照接近实际成本的价格来收费，不过我认为这只有在 OpenAI 或 Anthropic 未来选择提高 token 价格的情况下才有可能。

更糟糕的是，非常明显的是，绝大多数人根本不会为他们消耗的 token 买单。如果 OpenAI 和 Anthropic 任由客户如此疯狂地烧 token，那是因为他们发现，一旦不让客户这么做，客户就会流失。Anthropic 在三月份实施的激进限流——即便如此，人们消耗的量仍然远超订阅费！——很可能把他们自己吓得魂飞魄散，以至于他们跑去跟 Elon Musk 签了每月 12.5 亿美元的协议，专门为了获取 Colossus 数据中心的使用权，好让人们拿到更高的用量上限。

这些公司能赚钱的唯一方式就是免费送。OpenAI 和 Anthropic 最近都开始发放 1000 美元的 API 额度，以说服人们转向 Codex 或 Claude Code。

旁注：现在 OpenAI 允许用户"储存"速率限额——也就是说，你不必等待每周（或每小时）的重置，而是可以选择攒起来，我猜还可以连续使用，这样高级用户在用完额度后实际上可以对 OpenAI 的服务器进行双重冲击。此外，接下来两周内，他们推荐的任何人都能获得 Codex 的免费试用，而且双方都能额外获得一次储存的重置额度。这是一种以数百（甚至数千）美元为代价来拉升用户数据的赤裸裸的企图，而且几乎只会被那些钻系统空子的高级用户所利用。

他们的服务还不够有价值，不足以让人们来覆盖其运营成本，即使你把训练成本排除在外——训练成本本身就已经严重到足以吞噬每一美元的收入。他们无法涨价——甚至无法让价格与成本持平——否则用户就会炸锅。他们的训练成本是让模型持续变得某种不可量化程度的"更好"所必需的，这意味着它们属于销售成本，而非资本支出。

顺带一提：有人告诉我，Anthropic 一直在跟人说可以把 token 支出算作资本支出。我在此警告全世界任何一家公司：如果让我发现你这么干了，我会永远盯着你。我会一直盯着你做的每一件事，因为这是近乎欺诈的狗屁会计处理，我完全可以想象到某个混蛋会这么干。

Anthropic 和 OpenAI 想让你相信他们的业务终能盈利，但双方都拿不出任何解释来说明如何盈利。Anthropic 在其 SpaceX 合作的头两个月谈下了折扣算力，作为在单个季度内假装盈利的手段，但任何价格下调——甚至客户流失！——都会立刻让他们的财务陷入一种通常只属于极度尴尬者或嗑了药的人才有的赤字状态。

他们根本没有计划。

你可以尽情谈论 TPUs、Trainium、Inferentia 和定制芯片——但运营这些公司根本不盈利，他们的成本太高，而客户对价格又极其敏感。他们的客户在为实际的 token 消耗买单不到三个月后，就开始叫苦不迭。这种趋势已无法逆转，因为如果能逆转的话，OpenAI 和 Anthropic 早就想方设法将其逆转了，而不是打破历史纪录地去融资，似乎只是为了把这些钱烧光。

OpenAI 和 Anthropic 是不可持续且运营鲁莽的公司，在硅谷这个崩坏的世界之外，它们的存在毫无意义。科技行业和风险投资如今被一群不创造任何价值的过气人物所掌控，他们对 2015 年以前的岁月留有模糊的记忆。在那个时代之后，投资者放弃了对种子期公司的投资，决定在接下来的几年里毫无乐趣地追逐风口，直到被新冠疫情的封锁和“X：万能应用”（X: The Everything App）逼疯。

科技行业由一群从未经历过真实问题、也不需要经营真实业务的人掌控，因为有一帮同样招摇撞骗的同伙会把他们重新拉回盈利状态。投资决策不再基于坚实的精英体制，也不再出于任何创造未来的兴趣——它只关乎“腐烂经济”（Rot Economy）中那种平庸的、不惜一切代价追求增长的加速主义，只为了让各种数字不断上涨，尽管极少有与利润相关的数字。

在现在这个节点，我们完全有理由问一问：考虑到 AI 巨大的成本，你原本是不是可以直接雇用真人来干 AI 做的那些破事？14000 美元大概能让你从一位真正的软件工程师那里获得极大的产出——见鬼，你甚至可以雇一家代理机构来替你干活，并且还有专人来管理风险。

关于 AI 行业一个完全凭空捏造的假设是，它的成本会奇迹般地降低。这根本不是正在发生的事实。建更多的数据中心无法让 OpenAI 或 Anthropic 实现盈利。建更多的数据中心也不会让客户更愿意为 AI 的实际成本买单。筹集更多的风险投资也不会让 Anthropic 或 OpenAI 成为真正的企业。

我同意那些说应该暂停生成式 AI 开发的人，但我之所以同意，是因为我认为这是一个注定失败的骗局和伪装成行业的科学实验，它之所以能苟延残喘这么久，仅仅是因为它让硬件行业得以从初创公司、风险投资家、资产管理者以及退休和保险基金那里榨取了数千亿美元。

而在硅谷，任何欺骗自己、相信自己不只是企业傀儡的人，都是个容易上当受骗的冤大头。

硅谷是一个单一文化体

AI 行业与当初让硅谷声名鹊起的那些特质截然相反。

它抹平了一切，吸纳了绝大部分风险投资、媒体关注、人才以及智识资源。它正在侵入你所处的每一个领域，因为投资者坚持认为你必须与 AI 沾边，而且所有人都被洗脑认为自己必须使用它。它是一个智识黑洞，将每一次对话都拽向自己，索要最多的资金和最大的关注度，并迫使人们为它进行无尽的辩护和证明，而任何质疑 LLM 是否代表未来的人都必须被排挤。它贬低并羞辱了它的拥趸，迫使他们不断面对诸如删除整个数据库或搞垮 AWS 这样的难堪与尴尬。它阻碍了使用者的智识发展，并且要求人们表现出绝对的忠诚才能被视为“硅谷的一员”，从而扼杀了那种据说是让这些混蛋发家致富的精英式怀疑精神。

硅谷建立在这样一个可能纯属虚构的理念之上：勇敢的软件开发者拒绝企业主义的束缚。而如今，它却吸收了美国企业界最恶劣的特质——群体思维、盲目跟风、部落主义、个人崇拜、管理上的封建主义，以及基于什么能让一个被宠坏的富有蠢货展颜一笑而盲目砸钱的挥霍行为。硅谷已经毫无胆识或个人主义可言。事已至此，你还不如去他妈的麦肯锡上班。

硅谷现在就是既得利益体制本身。OpenAI 和 Anthropic 实际上已被 Microsoft、Google 和 Amazon 所掌控——它们在基础设施和财务上毫无独立性，主要运行在这些巨头的硬件上，一旦发生任何意外，它们极有可能被吞并入“科技七巨头”（Magnificent Seven）的各个业务分支之中。

它们在财务上的成功只对硅谷最富有的人和股市上最赚钱的公司有利。它们将自己包装成软件民主化的推动者，一边尽可能多地从风险投资那里榨取资金，一边反过来向他们兜售传播“丰饶”的故事。

AI 代表了初创公司沦为市值万亿美元的科技巨头燃料的商品化过程。AI 初创公司的存在仅仅是为了向上输送资金，它们消耗着 Claude 或 GPT 的 token，而这些 token 运行在由那些硅谷号称要颠覆的现有巨头所建造并拥有的基础设施之上。

硅谷的群体思维和单一文化对这群可怜人进行了精神控制，让他们相信最终会有某种圆满的结局，而不是缓慢走向破产，欺骗他们利用只对地球上最富有的人有利的神话，去为那些昂贵且不可持续的工具辩护。

最近有人说，他们认为 Anthropic 和 OpenAI 是“最后的初创公司”，并表示建立其他任何东西都没有意义，因为“所有问题都已经被解决了，或者很快就会被解决”。

我同意这个观点，尽管出于完全不同的原因。

Anthropic 和 OpenAI 代表了我认为可能是最后一批超高速增长的初创公司，它们的崩溃（无论以何种方式发生）将标志着创立一家小公司并将其变成下一个 Google 或 Meta 的梦想的破灭。

如果没有 Microsoft、Google 或 Amazon 的参与，这两家公司都不可能有今天，这些巨头为它们提供了最早的资金，最重要的是，提供了完整的物理基础设施。Anthropic 和 OpenAI 始终完全依赖这些超大规模云服务商来承担超过 1000 亿美元的基础设施成本，才使得训练早期模型或提供推理服务成为可能。

之所以没有其他像 Anthropic 或 OpenAI 这样规模的初创公司，是因为它们根本就不是初创公司。它们并非一路过关斩将、跻身近万亿美元估值的勇敢弱者——毫不夸张地说，它们就是世界上最大公司的子公司，利用初创生态系统的神话，制造出任何人都能与大型科技公司竞争的错觉。AI 初创公司完全依赖于大型科技公司，却把自己包装成自力更生的孤胆英雄。

亚马逊故意向商务部（Commerce Department）出卖了 Anthropic，而 Microsoft 和 Google 都没有表现出任何为其辩护的兴趣，这一事实表明它们根本不在乎 Anthropic 的死活。这本该是证明 Anthropic（或 OpenAI）对其超大规模云服务金主拥有真正筹码的绝佳机会。然而，世界上最大的公司们却任由它们自生自灭。

Anthropic 认为自己“大而不倒”，或者至少大到无法被阻挡。它可能认为自己会像之前与国防部（Department of Defense）发生争执时那样获得如潮的支持，但似乎没有谁对维护它特别感兴趣。相反，大家似乎都感到有些困惑和厌烦，而世界上最大的公司们都在含糊其辞地表示，没有任何一个模型可以是“最好的”。

硅谷，这就是你们的国王——一家靠大规模欺骗、恐吓和撒谎成长起来的公司，它夸大其模型的能力和潜力，指望所有人会因为恐惧而不得不为其买单，结果却发现其商业模式轰然倒塌，因为你不可能靠一厢情愿地做梦就能搞出一个该死的商业模式。

虽然 OpenAI 也好不到哪去，但 Anthropic 令人反感，因为它集中了毁了科技行业的所有特征——一家拥有耗资数十亿美元产品的公司，却只能靠吹嘘其未来的可能性来推销，这是欺诈与傲慢的“杰作”，我相信它未来必将步履蹒跚并最终崩溃。

下一代初创公司绝不会诞生在一个只关心 Twitter 影响力和追逐风口，而不是致力于开发解决实际问题的优秀软件的系统中。那些无脑、沉迷于增长的“加速主义者”将经济增长与人类进步混为一谈，只要他们还大权在握，唯一能创造出瞩目成就的，就只有那些真正的边缘人。

作为初创公司，你已经无法再赢了。没有“科技七巨头”（Magnificent Seven），你既无法竞争也无法扩张，至少在硅谷目前的规则下是不可能的。

如果不彻底冲刷掉这代风险资本家的傲慢与无知——他们放弃了建设未来，转而拜倒在管理顾问和骗子的脚下——这种局面就永远不会改变。

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