搜索
一年 25 万 VS 每月 1500 美元，大厂 AI 预算彻底分裂了
3 小时前
英伟达为工程师提供人均每年25万美元的AI Token预算，而Uber则设定了每月1500美元的上限，这凸显了顶级科技公司在AI支出上的巨大差异。海外投资机构指出，企业在购买AI服务时遵循两套经济学逻辑：一是将AI视为增长资本的扩张型市场，这类企业不惜成本购买最佳模型，以创造更多收益，最终走向结果定价；二是将AI视为成本的效率型市场，这类企业在智能达标后便不再额外投入，趋向于按token或API调用计费的基础设施逻辑。同一任务可能因企业目标不同而分属不同市场，例如，软件工程对Uber而言是效率任务，而对创业公司则是扩张任务。同一家公司也可能同时采用这两套逻辑。当前，多数企业属于效率型买家，正在回调过高的AI支出，这催生了四个趋势：企业将AI作为投资组合进行分配；开源模型获得发展机会；闭源前沿实验室需逃离效率市场，转向金融、药物研发等领域；效率市场按基础设施逻辑定价，竞争下沉到推理成本等环节。在扩张市场中，智能价值无上限，竞争分为零和与正和两种形态：零和博弈下，智能仅重新分配有限蛋糕，模型提供商相当于收取竞争税，这种支出焦灼但脆弱；正和博弈下，智能能做大蛋糕，类似投资，持久但会遇到非智能瓶颈。对于前沿实验室而言，客户组合比总量更重要。AI投入是否值得，核心在于智能是否是产出的瓶颈：若是，前沿AI物有所值；若不是，选择最便宜且达标的模型才更理性。大部分AI市场的目标是降本，而真正的前沿在于那些更高智能价值持续攀升的领域。
