mt logoMyToken
ETH Gas
简体中文

AI定价权不在模型:模型公司的敌人,不是另一个更强的LLM

收藏collect
分享share

作者: danny

羊毛出在猪身上,不是中国商业世界的专有名词,日本动画产业已经实践了六十年。1963年,《铁臂阿童木》进入日本家庭,建立了三十分钟周播电视动画的样板。电视台购买节目,赞助商购买儿童的注意力,动画则把手冢治虫的漫画角色送进全国客厅。。

日本动漫早就证明了一件事:长青的商业模式,是让第一个产品聚人,后续的产品聚财。

六十年后,AI也在重复这套逻辑。

当模型公司还在研究怎么靠API、订阅和token赚钱,Meta、Google、微软和亚马逊已经可以把模型降价、捆绑,甚至免费,再去广告、云计算和企业软件里收钱。

所以,纯模型公司最危险的敌人,不是另一个更强的模型,而是一家根本不需要靠模型赚钱的公司。

一、最难打的价格战,是对手根本不靠这件商品赚钱

AI行业每天都在讨论同一个问题:OpenAI、Anthropic、Google、Meta,谁的模型更强?这个问题当然重要,但模型强弱只能决定用户今天选择谁,无法决定五年后谁还留在牌桌上。

对于一家纯模型公司来说,真正危险的对手未必是另一家做出更强模型的实验室,而是一家可以把模型免费送出去,再去广告、云计算、企业软件和电商业务里收钱的公司。

双方看起来都在提供AI,做的却不是同一门生意。模型公司把模型当作商品,训练、推理和研发成本要从API、订阅和企业合同里收回来。综合平台则可以把模型当成成本,只要模型能守住用户入口、提高广告效率、推动云计算消费或者降低客户流失,模型业务本身是否盈利并不重要。当一方需要从每次调用中获得毛利,另一方却可以把调用当成获客费用,这就不再是普通的产品竞争,因为两家公司使用的是两套损益表。

这场战争最麻烦的地方也在这里。纯模型公司以为自己在和另一种智能竞争,但平台公司根本不需要在“出售智能”这件事上获胜。它只需要让智能足够便宜,让纯模型公司无法从中赚到足够多的钱。

二、日本动画早就遇到这茬儿

羊毛出在猪身上,不是中国商业世界的专有名词,日本动画产业已经实践了六十年。1963年,《铁臂阿童木》进入日本家庭,建立了三十分钟周播电视动画的样板。电视台购买节目,赞助商购买儿童的注意力,动画则把手冢治虫的漫画角色送进全国客厅。问题在于,《阿童木》的电视台给的动画制作费(五十五万日元)低于实际成本,单靠电视台支付的钱,根本无法覆盖制作支出

手冢治虫之所以愿意接受这个价格,是因为他不只靠动画赚钱。他还有漫画稿费、单行本、海外发行和角色授权。动画少赚一点,甚至暂时亏损,但这可以换来更多漫画读者和更大的商品市场。他不是简单地赔本出售动画,而是在购买分发。

动画是入口,漫画和授权才是真正的收银台。

后来日本动画找到的各种商业模式,都是这套逻辑的延伸。《机动战士高达》(也有叫钢弹)早期收视平淡,剧场版和塑料模型却改变了它的命运。机体的型号、阵营、武器和涂装不只是故事设定,也可以转化成一条持续更新的商品线。《龙珠》和《灌篮高手》依托Jump体系,由漫画杂志先测试角色和故事,再由动画扩大受众,电影、游戏和授权承担后续变现。《新世纪福音战士》EVA把电视播出变成录像带、LD、音乐和电影的获客入口,宝可梦则让游戏、卡牌和动画互相输送用户。《鬼灭之刃》的电视动画和流媒体播放完成人物铺垫,电影在观众已经产生情感投入之后集中收钱。

日本动画产业越做越大,并不是因为每一集动画的制作费用越来越赚钱,而是因为动画不再需要独立承担全部商业回报。高达动画可以替手办/模型获客,宝可梦动画可以替游戏和卡牌获客,电视动画也可以替电影完成两个小时内无法完成的人物铺垫。动画从一件需要独立盈利的商品,变成了通往其他商品的入口

这也改变了价格由谁决定。

拥有漫画、模型、游戏、卡牌和电影收入的人,可以接受较低的动画回报;只有制作费收入的公司,却必须在别人用第二个利润池补贴出来的价格下经营。

市场会记住低价,不会把维持低价所需的利润来源一并交给后来者。

三、AI模型也正在从商品变成入口

纯模型公司希望出售智能。用户订阅ChatGPT,企业购买Claude,开发者按token调用API。模型越强,使用量越大;推理成本越低,毛利越高。这是一套正常的商业逻辑,问题是Meta、Google、微软和亚马逊不必按照同一套逻辑计算回报。

Meta可以开放模型,因为它的主要收入来自广告。即使模型本身不收费,只要AI能够提高内容推荐和广告投放效率,或者阻止另一个模型平台控制开发者生态,这笔投入就可能成立。Google可以从搜索、YouTube、Workspace和Google Cloud回收AI成本。Gemini既可以是一项收费产品,也可以是保护搜索入口、销售云资源和推广自研芯片的工具。微软把Copilot放进Office、GitHub和Azure,获得的回报也不只来自Copilot订阅,还包括软件提价、云计算消费和更高的客户迁移成本。亚马逊投资模型公司,既能获得股权收益,也能向实验室和终端客户出售AWS算力。

这些公司不是不计算成本,而是不需要要求模型单独赚钱。模型可以低价,可以捆绑,某些情况下也可以免费,只要它能保护原有业务、推动另一个业务增长,甚至只要保证用户不去竞争对手就行。纯模型公司每服务一名用户,都要问这名用户能为模型业务贡献多少毛利;综合平台面对同一名用户,问的却是这个用户值多少钱(LTV),应该把他留在哪个生态里,不是看他的ARPU。

问题不同,能够承受的价格也不同。Meta开放模型,不只是为了争夺模型市场,也是为了压低未来智能的基础价格,避免下一代应用都建立在竞争对手的收费接口上。微软把Copilot放进企业软件,不只是增加一项功能,也是在提高企业离开Office、GitHub和Azure的成本。Google把AI放进搜索,并不需要向每一次搜索收费,它要做的是防止用户绕过搜索入口

这些平台没有必要单独给模型算账,只要整个集团的帐是正的就行。

纯模型公司面对的最大威胁,不是对手的价格比自己低10%,性能领先20%,而是对手可以不要这笔收入。

四、价格在下降,账单却在扩大

斯坦福AI Index的数据显示,达到约GPT-3.5水平的模型,每百万token查询成本从2022年11月的20美元,降到2024年10月的0.07美元,23个月下降超过280倍。模型能力还在提高,但相同能力的批发价格已经大幅下降。开放权重模型、大厂补贴和芯片效率提升,都会继续对价格形成压力。

与此同时,AI产业的资本开支并没有下降。2026年,微软、Alphabet、亚马逊、Meta和Oracle五家公司的资本开支预计达到数千亿美元,其中大量新增投入流向数据中心、服务器、网络和电力基础设施。AI需要GPU、HBM、交换机、光模块、冷却设备、变压器、土地和电力,数据中心从规划到投入运行需要数年,采购合同、租赁义务和电力协议却必须提前签订。

这形成了纯模型公司最难处理的剪刀差:模型的单位价格向下,基础设施义务向上。单次调用越来越便宜,并不代表总算力需求一定下降,因为价格下降会带来更多使用。过去用户只问一个问题,未来的agent可能持续运行半小时,读取文档、调用工具、修改代码并检查结果。企业也会把AI放进更多部门和工作流程。旧任务的单位成本下降,新任务的数量和复杂度却在增

对于云厂商,这种变化可能带来更多算力消费;对于应用公司,模型降价会降低产品成本;对于纯模型公司,问题却更复杂。它既要参与基础设施战争,又要面对模型价格通缩。如果它的主要收入始终来自token,那么价格越透明、能力越容易比较,客户更换供应商的成本就越低。

这也是为什么纯模型公司不能只等待模型变强。模型更强可以带来一段时间的溢价,却很难阻止整个行业向低价移动。尤其当竞争者有广告、软件和云计算业务作为第二个收银台时,技术领先所换来的利润窗口可能比训练周期还短。

五、模型公司必须离开只卖token的生意

GPT和Claude不是阿童木,OpenAI和Anthropic也不是虫制作。它们拥有模型、品牌、直接用户、API和企业客户,也能够定义产品形态。它们与按工时收费的外包制作公司不同,有机会建立自己的客户入口和生态。但他们也明白如果长期只出售token,它们仍然会落入一个危险的位置:承担最昂贵的研发和基础设施成本,却销售一种价格持续下降、供应商可以替换的产品。

所以模型公司的任务不是简单地把token卖得更贵,而是改变自己出售的东西。OpenAI和Antropic组建Forward Deployed Engineering团队,本质上就是把模型从API接口推进客户的生产系统。只出售token,卖的是原材料;进入工作流以后,卖的才是业务结果,而人们会对结果埋单。

一个生成代码的模型可以替换,但一套理解公司代码库、测试环境、权限系统和部署流程的工程系统不容易替换;一个回答客服问题的模型可以替换,但已经接入订单、库存、支付和售后政策的客服平台不容易替换;一个金融分析模型可以替换,但能够连接账户、执行交易并承担风控责任的产品不容易替换。

收费方式也会随之变化。按token收费透明,客户容易比较不同模型的价格和能力;按席位收费,说明产品开始进入组织;按任务、交易或者结果收费,则意味着模型已经嵌入客户的业务流程。模型公司只有走到这一步,才不再只是出售一种不断降价的原材料,而是拥有了自己的第二个印钞机。

它们会不会成为这个时代的虫制作,取决于三个问题:

  • 模型差异能否维持溢价;

  • 客户入口是否掌握在自己手中;

  • 模型之外能否建立新的利润来源。

当模型能力趋同、客户入口被平台控制,而研发和算力成本仍由实验室承担时,纯模型公司就会落到最危险的位置——负责生产行业里最受关注的产品,价格却由别人决定。

六、应用层的机会,也不在模型本身

这个结论不意味着巨头一定赢,模型公司一定输。它意味着AI产业的利润不会平均留在技术最强的一层。应用公司不需要训练最强的基础模型,也没有必要对某一家模型供应商保持忠诚。它们可以使用OpenAI,也可以切换Anthropic、Kimi、Google或者开源模型。

上游竞争越激烈,应用层购买智能的价格越低。

但应用公司也不能只做一层简单包装。如果产品只是把用户问题转发给模型,再把答案换一个界面展示,那么基础模型增加一个功能,它就会消失。应用层需要掌握模型公司无法轻易获得的东西,包括客户关系、专有数据、行业流程、分发渠道、监管责任和最终交易,要不然就只是模型公司的输血包,而模型公司打工而已。

因此,应用层最重要的原则不是选择哪一家模型,而是让上游模型可以替换,让自己的客户关系无法替换。谁能更换供应商,谁就拥有议价权;谁拥有客户,谁就拥有第二个收银台;谁承担业务结果,谁才有资格按照结果收费。

七、真正危险的竞争者,是不需要在你的战场上盈利的人

回头看日本动画,虫制作开创了电视动画,却没有吃下这个行业的大部分利润。高达没有只靠动画赚钱,宝可梦没有只靠动画赚钱,《鬼灭之刃》也没有只靠电视动画赚钱。它们都在动画之外建立了新的收银台,因此可以让动画承担分发、获客和维持用户关系的作用。

AI也会走向相似的结构。基础模型可能越来越像电力,所有人都需要,但用户未必关心电来自哪一家发电厂。一旦模型成为基础设施,利润会向客户入口、工作流、数据和交易迁移。模型能力仍然重要,但模型能力不再自动等于商业价值,更不等于利润会留在模型公司。

所以,纯模型公司的敌人,不是另一个更强的模型。更强的模型至少还与它遵守相似的商业规则:投入算力、提高性能,再通过模型收入回收成本。真正危险的竞争者,是一家根本不需要靠模型赚钱的公司。它可以用广告补贴模型,用云计算补贴模型,用企业软件补贴模型,也可以把模型免费送出去,只为了守住客户和生态。

它不需要在你的战场上盈利,只需要让你无法盈利即可。

这场战争的胜负手,不只是模型分数、资本开支或者账上现金,而是谁拥有第二个收银台。因为拥有第二个收银台的人,可以把第一个产品当作成本,也只有这样的人,才有资格决定第一个产品应该卖多少钱。

免责声明:本文版权归原作者所有,不代表MyToken(www.mytokencap.com)观点和立场;如有关于内容、版权等问题,请与我们联系。
更多精彩内容请查阅
X(https://x.com/MyTokencap)
或加入社区了解更多MyToken-官方华文电报群
https://t.me/mytoken_cn
相关阅读