TL;DR：
在硅谷巨头曾乐观宣称AI将“像空气一样便宜”之际，AI应用开发商正面临部署成本水涨船高的残酷现实，其支出增速已远超营收。这种成本压力正将创新活动推向价值链上游的少数模型与云服务巨头，预示着AI产业的寡头化趋势，重塑着资本流向与市场竞争格局。
硅谷的先知们曾预言，人工智能终将如空气般无处不在，且便宜到不值一计。这番宏伟叙事，曾让无数创业者心潮澎湃，也引得全球资本竞相涌入这片看似遍地黄金的新大陆。然而，现实这匹野马，从未真正驯服于任何宏伟叙事。当企业纷纷抱怨AI部署成本不降反升，甚至有旗舰模型逆势涨价时，人们才猛然警觉，AI的“甜蜜期”或许已悄然画上句号，取而代之的是一场关于谁将真正收获这片数字果园的“大考”。
许诺与现实：AI成本的“海市蜃楼”
曾几何时，从OpenAI到谷歌，一众AI巨头竞相将API调用价格“腰斩”，降幅一度超90%，仿佛在向世界宣告AI民主化的时代已然来临。彼时，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊的“AI如空气般便宜”之说，无疑是这股乐观浪潮的最高音。然而，时至今日，这份预言在多数AI应用开发者耳中，听起来更像是一个遥远的、带有讽刺意味的梦呓。
事实是，自2025年初，企业部署AI的成本便停止了下降的步伐。Anthropic的最新旗舰模型反而大幅涨价，而OpenAI的GPT-5生成费用与前代持平，仅输入费用略有下降1。这对于那些依赖大模型进行推理、构建复杂AI代理的应用开发者而言，无异于晴天霹雳。推理和AI代理功能对算力（以token计价）的消耗远超简单生成，使得原本看似微不足道的单价差异，在规模化应用中迅速累积成天文数字。
财务软件巨头Intuit的案例便是明证。去年，其为调用OpenAI模型支撑聊天机器人功能支付给微软Azure的账单约2000万美元，而今年这一数字预计将飙升至3000万美元1。更令人担忧的是，这笔AI支出增速已远远超过了公司的营收增速，让人不禁对其商业模式的可持续性打上问号。Intuit近期上线的更复杂的簿记代理功能，虽能自动为交易分类并维护资产负债表，但其背后烧掉的算力成本，正让企业的利润表倍感压力。提供“AI代理”定制服务的General Agency公司首席执行官Mohammed Nasir也证实，过去几个月并未看到成本下降的实质性进展1。即便是被誉为“AI编程神器”的Cursor，也从固定收费转为按使用量追加收费，毫不意外地引爆了用户社区的“民怨”。
利润分化：谁是新时代的淘金者？
当应用开发者们在日益膨胀的账单前苦苦挣扎时，价值链上游的模型商与云服务巨头却春风得意，悄然上演着一场财富的再分配。微软Azure在截至6月的季度营收增长了39%，超出指引数个百分点。首席执行官萨提亚·纳德拉毫不讳言，AI代理相关的token生成量同比增长了7倍，是推动营收加速的主要动力1。与此同时，OpenAI首席执行官奥尔特曼也透露，公司通过API销售模型的业务已实现盈利2，尽管这笔利润的算法里，大概率并未计入其高昂的训练成本和庞大的人员开销。
这无异于一场数字世界的“淘金热”，只是淘金者发现，铲子和筛子——也就是算力和模型——如今比黄金本身还要昂贵，且供应权牢牢掌握在少数巨头手中。这些上游玩家，凭借其在底层算力、模型研发和数据方面的先发优势与规模效应，正构建起日益坚固的竞争壁垒。微软声称已找到在英伟达芯片上更高效运行OpenAI模型的方法，从而改善利润率，这无疑进一步巩固了其作为“基础设施提供商”的地位1。
此情此景，令Replit首席执行官Amjad Masad深感不安。他质疑，大模型开发者是否已形成某种“寡头垄断”，因此无需面对降价压力。这种担忧并非空穴来风。当少数公司掌握了AI基础设施的核心定价权，并能以“更智能”、“更高性价比”为由解释涨价，下游应用创新者便如同被“掐住喉咙”，除了抱怨，别无选择。独立应用开发者Ky-nam Nguyen的经历便是典型：他每月为Cursor固定支付60美元的“无限使用权”曾是常态，但在涨价后，仅仅两天便耗尽了套餐限额，庆幸自己没有签年付计划1。这种成本的不可预测性和突然飙升，无疑是扼杀中小开发者创新活力的致命毒药。
市场重塑与前路挑战
AI部署成本的逆势上扬，正在加速AI产业生态的结构性重塑。过去被视为“基础设施公用事业化”的API服务，如今展现出强大的定价权和盈利能力，使得“买铲子”的生意远比“淘金”更稳妥。这种模式可能导致以下几个深远影响：
- 创新重心上移：随着底层模型日益昂贵且复杂，更多创新将集中于如何更高效地使用现有模型，或在巨头的生态体系内进行微创新，而非从零开始构建基础模型。
- 资本流向集中：风险资本可能会进一步向拥有强大算力、模型研发能力和市场定价权的上游巨头倾斜，或转向那些能证明AI投入有直接、高额回报的少数垂直应用。
- 市场整合加速：小型AI应用开发者在利润空间被严重挤压后，面临被收购或淘汰的风险。大公司凭借更强的议价能力和规模效应，将进一步巩固其市场地位。
- 监管审查加剧：Masad对“寡头垄断”的质疑，并非孤例。随着AI经济体量日益庞大，其核心基础设施的定价策略和市场行为，很可能招致全球监管机构的关注，反垄断调查或将提上日程。
OpenAI总裁布洛克曼声称公司正致力于降低GPT-5的运行成本，以便未来能使其更便宜1。这固然是积极信号，但前提是他们能首先消化自身巨大的投入。Anthropic发言人也辩称客户愿意为高价模型买单，因为它能转化为“可衡量的业务成果”1。这背后的逻辑是，AI巨头们正试图将成本压力转嫁给终端用户，但这种转嫁并非没有边界。当AI的边际成本高于其创造的边际价值时，其广阔的应用前景便会蒙上一层阴影。
回顾历史，每一次技术浪潮都伴随着价值链的重新分配。在AI的这场变革中，那些曾高呼“免费”与“开放”的巨头，如今正稳坐“收租人”的宝座。应用开发者们，这些被寄予厚望的创新引擎，却发现自己正被夹在日益高企的成本与未及预期的收益之间。这场围绕AI成本的“抱怨”，不仅仅是几张账单的激增，它更是对AI产业未来走向、竞争格局乃至全球数字经济权力结构的一次深刻预演。当AI不再“像空气一样”，市场将不得不重新审视其真正的价值，以及谁将是这场盛宴的最终赢家。