引言: AI革命固然耀眼，却一直以来都依赖着一种心照不宣的经济模式——慷慨的补贴和被推迟的成本。一个严峻的警告指出，这种“免费搭车”的时代即将结束，预示着一个智能的真实（且往往是高昂）成本将变得令人痛苦地清晰的时代。准备好迎接一次现实检验吧，它将重新定义人工智能的未来，甚至可能重新定义其存在的根本目的。

核心提炼

• 当前由对代币和算力永无止境的需求驱动的AI经济模式，本质上是不可持续的，其“补贴”费率掩盖了真实的运营成本。
• 即将转向“真实市场利率”将迫使人们对人工智能部署进行彻底重新评估，优先考虑无情的效率和“交易层面经济学”，而非蛮力规模。
• 颇具争议的“动态定价”类比，尽管凸显了成本压力，但可能过度简化了人工智能所特有的复杂、资本密集型基础设施挑战和市场动态。

深度解读

Val Bercovici断言，人工智能正走向优步式的“高峰定价”模式，这给一个经常沉醉于自身炒作的行业带来了挑衅性且必要的冲击。当前AI服务以“补贴费率”运营的说法，并非仅仅是一种观察；它更是对一种经济模式的控诉，这种模式建立在风险投资的慷慨、云服务提供商的激励，以及或许，对真实运营成本某种程度上的故意无视之上。这不仅仅是一种市场进入策略；它是一种正以惊人速度积累的基础设施债务。

“多多益善”的信条——更多的token、更大的上下文窗口、更复杂的智能体集群——已成为人工智能的贪婪胃口。尽管它无疑能带来商业价值，但伴随这种增长而来的指数级成本曲线，正在冲击财务可行性的极限，并日益消耗物理资源。延迟，曾仅仅是令人烦恼的小事，如今已成为复杂智能体工作流的阿喀琉斯之踵，在这些工作流中，数百或数千个顺序“轮次”会将微小的延迟累积成不可用的响应时间。想象一下，一个高频交易算法或一个关键的药物发现模拟如果遭受这种复合延迟；其价值主张会瞬间崩塌。这不仅仅关乎用户体验；它关乎人工智能在高风险环境中的根本效力。

与现有技术相比，人工智能的容量危机更像是在发展全新产业时所面临的基础性挑战，而非网络服务那种弹性可扩展性。这不只是简单地增加服务器；它关乎专业的GPU工厂、庞大的能源基础设施、先进的冷却解决方案，以及一条承受巨大压力的全球供应链。Bercovici提及的“数万亿美元的资本支出”并非用于软件许可；它们是为了数字文明的基石。现实世界的影响将是一场残酷的洗牌。那些没有优化单位经济效益的初创公司将会衰败。将人工智能用于非关键、批处理任务的企业可能会找到更便宜、更慢的层级，而那些需要实时、高精度推理的企业则将支付高昂的溢价。当前云原生（cloud-native）的灵活性可能会让位于战略性的本地部署（on-prem）或混合部署，供那些有资本和远见掌控自己命运的企业使用。对“单位经济效益”和“交易层面经济效益”的关注并非一种建议；它是一项迫在眉睫的生存指令。

对比观点

尽管贝尔科维奇（Bercovici）正确地指出了即将到来的成本清算，但将其仅仅框定为“动态定价”可能过于简化了。优步（Uber）的模式利用了分布式、私有的资产基础（汽车和司机），动态响应需求。人工智能（AI）的核心挑战是用于训练和高精度推理所需的固定、庞大且极其昂贵的集中式基础设施。一个更恰当的比喻可能是高性能计算或专业制造的早期阶段，在这些阶段，获取尖端能力本身就成本高昂且受限，而不是像出租车那样动态定价。

此外，“补贴价格”的说法也可以被视为主要云服务提供商和模型开发者一项经过深思熟虑的长期市场发展战略。他们通过最初亏本或以微薄利润提供服务，培养用户采纳，创建生态系统，并推动需求，深知一旦市场成熟且用户锁定（lock-in）建立，价格就会正常化。这是科技界常见的策略，不一定是“泡沫”或即将崩溃的迹象。怀疑论者可能还会认为，业界在创新方面的历史记录——从摩尔定律到芯片架构和软件优化的进步——仍可能带来效率上的阶跃式提升，从而减轻大幅涨价的需求，或在不实施惩罚性定价的情况下，从根本上改变“越多越好”的范式。

前景探讨

未来1-2年，毫无疑问将看到人们对AI效率的关注日益增强，超越了以往的蛮力规模扩张。预计模型蒸馏、量化、稀疏激活以及更高效的Transformer架构等技术的研究和部署将大幅增加。除了通用GPU之外，专用硬件将获得显著关注，从而导致AI计算格局更加多样化和碎片化。“溢价定价”可能不会以优步（Uber）式的实时动态调整形式出现，而是表现为显著分级的服务层级：针对关键任务应用提供的超高端、低延迟推理服务将依然昂贵，而批处理和要求不高的任务将被归入更便宜、可能具有更高延迟或基于队列的服务。

最大的障碍将包括AI不断增长的能源需求（对ESG构成重大挑战并给电网带来压力）、AI基础设施工程领域熟练人才的持续稀缺，以及模型快速创新与稳定、成本效益部署需求之间的固有矛盾。Bercovici出于盈利能力而驳斥的“千篇一律”方法可能仍会出现，但它将是一种复杂的混合体，将本地部署、多云和专用边缘基础设施融合在一起。行业不会减少对AI的投入，但无疑将被迫以更智能、更精细的方式开展AI工作。

---

原文参考: AI’s capacity crunch: Latency risk, escalating costs, and the coming surge-pricing breakpoint (VentureBeat AI)

Read English Version (阅读英文版)