a16z 创始人：AI 价格打下来了，机会才刚开始

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（硅谷风投教父Marc Andreessen： AI 行业处于早期）

进入 2026，硅谷最会押趋势的那批人，开始强调一个更底层的逻辑：AI 不是先变强，而是先变便宜。

1月7日，a16z 创始人 Marc Andreessen（马克·安德森）在自家播客上做了一场访谈，核心观点是：

AI 是他见过最大的技术变革，但关键不在于模型能力的突破，而在于智能本身正在从奢侈品变成日用品。

调用一次 AI 的成本，正在以惊人的速度往下掉。不是降了一点，是断崖式暴跌。

Marc 同时强调：现在还早。成本已经降下来了，但大部分机会还没被创业者发现。

他这场访谈不谈技术前景，也不谈市场泡沫，而是聚焦一个更具体的问题：如果智能像水电一样便宜且随处可得，商业规则会怎么变？

变化体现在四个方面：成本结构、技术路径、定价模式、竞争格局。

现在的 AI，不是谁更强，而是谁先把便宜智能变成标准流程。

第一节｜崩的是价格，起飞的是收入

Marc Andreessen 首先指出：AI 的智能成本正在暴跌

他说：

“AI 的单位成本，下降速度比摩尔定律还快。”

模型越训练越强，但每次调用 AI 所需的成本，反而越来越低。不是降一点点，而是断崖式往下掉。

他特别提到：过去一年，大模型的 token 成本正在快速下滑。OpenAI、Anthropic、Google 都在把自己的 AI 能力接入云服务，谁都想多拿市场份额。竞争一激烈，价格自然一落千丈。

硬件端的使用年限也变了。Marc 引用了一条 AWS 的数据：GPU 的使用寿命从 3 年延长到 7 年以上。

企业买一块卡、建一个服务器，能跑 AI 的时间直接翻倍，摊到每次调用上的成本，就降了一半还多。

这意味着什么？智能正在变成一种可批量采购、按需计费的新材料。

而且成本下降的同时，收入却在快速增长。

Marc 用“起飞”来形容 AI 公司最近一年的变现速度。他说：我们看到的 AI 公司，收入增长速度比以往任何一波技术周期都快。

具体看两端：

• 个人端：越来越多消费者愿意为 AI 服务付高价订阅。 20 美元/月不再是上限，现在 200～300 美元/月的高级套餐也开始有大量付费用户。

• 企业端也一样：AI 能帮客服多处理一个工单、帮销售多挽回一个用户，光这些日常工作，就能带来直接回报。只要能带来结果，就有人愿意花钱用。

也就是说：价格在掉,价值在涨。

在 Marc 看来，这恰恰说明：AI，不是泡沫，而是开始变成真生意了。

第二节｜AI 不用做最强，用得起才是关键

第一节说了成本在崩，但为什么崩？

因为 AI 不是非要做到最聪明才有用。

Marc Andreessen 在对话中举了一个形象的例子：有些工作任务，不需要“爱因斯坦”大脑来解决，只要一个聪明、靠谱的普通人就足够。

这点破了一个很多人没注意到的机会：模型不需要越大越好，够用就行，尤其是在成本敏感的场景下。

过去一年，大量小模型开始冒头。Marc 特别提到国内的 Kimi 模型：最新版 Kimi 在推理能力上已经追平了 GPT-5，但模型体积更小，成本更低，可能在 MacBook 上就能跑。

他观察到一个规律：大模型推出后，6 到 12 个月，就会出现同等能力的小模型。

大模型证明某个能力可行，小模型快速复制，然后以更低成本提供。

这带来两个现实变化：

一是使用方式变了：AI 正在从高高在上的聪明大脑变成随手可用的小工具；

二是开发方式变了：初创公司、独立开发者都可以拿开源模型，快速部署上线，甚至自己微调一套专用模型。

但这不代表大模型会消失。

Marc 认为，AI 行业会形成金字塔结构：

• 顶端：少数超级模型，在巨型数据中心运行，永远是最聪明的

• 底层：大量小模型，扩散到各种设备里，运行在手机、手表、甚至每个物理物品内部

就像计算机行业的演化：超级计算机没有消失，但真正改变世界的是无处不在的微芯片。

所以真正的机会在哪？

不是去做最强，而是：谁能把智能压缩、量产、变成随时可调用的标准件，谁就能抢占最大的市场。

因为当智能不再稀缺，拼的不是最强，而是“用得起”。

第三节｜AI 应用不只是套壳，定价方式决定天花板

过去一年，很多人看 AI 应用公司时会说：这不就是套了一层 GPT 接口？

Marc Andreessen 不这么看。

以 AI 编程工具 Cursor 为例：一开始确实是调用大模型辅助编程，但很快，这类公司开始自己微调模型、甚至自研模型。产品不是换个壳，而是在功能、速度、成本上做了深度优化。

他把这个叫做“向后整合”。

换句话说，以前是前端产品，后端调用别人的 API，现在是：

• 从一个模型起步，最后用 12 个、50 个、甚至上百个模型

• 不同模型负责不同部分：界面回复、代码逻辑、上下文记忆

• 针对垂直场景，自己训练定制模型

这不是为了技术而技术，而是为了掌控技术栈。因为对业务理解最深的人，才知道哪些环节需要什么样的智能。

Marc 说，最前沿的 AI 应用公司，实际上掌握了核心技术。

那么 AI 应用在定价上呢？

这里的规则和第一节不一样。第一节说，基础设施层（OpenAI API）在打价格战，成本暴跌。但应用层的定价逻辑完全不同。

因为定价逻辑分层了：

• 基础设施层：智能变成水电，按使用量计费，竞争激烈，价格往下走

• 应用层：产品卖的是结果，按价值计费，差异化大，价格可以往上走

关键在于：不要按成本定价，要按价值定价。

传统 SaaS 按年订阅、按坐席收费，但 AI 应用可以探索更多可能：

• 不是按“生成了几份文档”收费（使用量）

• 而是按“节省了多少工时”收费（价值）

• 或者按“提升了多少生产力”分成（回报）

举个例子：如果一个 AI 编程工具让程序员效率提升 30%，它可以收走这 30% 生产力带来的部分价值，而不是只收调用了多少次 API的成本。

为什么高价产品反而好卖？

因为用户买的不是模型，而是结果。只要结果值这个价，就有人付费。

这就解释了第一节提到的现象：200～300 美元/月的订阅越来越多，本质上这些产品在卖“解决了什么问题”，而不是“用了多少 Token”。

按照这个思路，应用层的机会在于：

1. 向后整合，掌控技术栈

2. 深耕场景，理解用户价值

3. 按价值定价，而不是按成本定价

基础设施层会继续价格战，但应用层的天花板，取决于你能创造多少价值。

这个机会窗口，到底留给谁？

第四节｜追赶只需要半年，不确定性变成了常态

很多人看 AI 行业，第一反应是：已经有 OpenAI、Anthropic 这些巨头了，我们是不是来晚了？

但实际情况是，一旦有人证明某件事可行，其他人追上来的速度会非常快。

几个具体的例子：

• xAI 不到 12 个月追上行业前列： Elon Musk 的团队从零开始做 Grok，不到一年就把产品性能拉到了 OpenAI 和 Anthropic 的水平。

• DeepSeek 用开源冲进主舞台：一家对冲基金背景的团队，用开源模型直接把能力推到全球视野，还能在本地运行。

• 多家中国公司同时追上：月之暗面（Kimi）、阿里巴巴（Qwen）、字节跳动、百度等，不到 12 个月都追到了前沿水平。

1、为什么追赶这么快？

Marc 给出了三个主要因素：

第一，开源降低了学习门槛：领先者做出了新突破，开源模型就把“怎么做”展示出来。任何人都能学习、复制、改进。

第二，知识扩散速度极快：现在世界上最好的 AI 人才，很多只有 22、23、24 岁。他们不可能在这个领域待很长时间，必然是过去四五年迅速成长起来的。如果他们能做到，未来会有更多人做到。

第三，成本已经不是门槛：前三节说的成本塌陷、小模型崛起、云服务竞争，都在降低做 AI 的资源要求。不需要几千人团队，也不需要数十亿美元，一个小团队就能快速验证想法。

2、这对不同角色意味着什么？

第一，对现有的 AI 公司来说，这是个坏消息

Marc 指出：当一家公司不知道该往哪个方向发展时，这是个大麻烦。因为公司必须做出选择，把资源押注在某个方向上。一旦押错了，竞争对手追上来，优势就消失了。

这就是他说的“万亿美元问题”：不是现成的答案，而是每个公司都要面对的战略不确定性。

第二，但对风投和创业者来说，这是个好消息

a16z 的投资策略是：不只投一个方向，而是同时支持多个有希望的路径。只要某种方法有可能跑通，就支持有人试一次。

对风投来说，不确定性意味着可以分散投资。

对创业者来说，不确定性意味着窗口还开着。

总结来说：

领先者不再安全。追赶只需要半年到一年，技术方法已经透明，成本也已经降低。

但这也意味着，追上之后你也会被追赶。持续竞争变成了常态。

结语｜不是 AI 更强了，而是你用得起了

Marc Andreessen 说，AI 产业的转折点，不是模型多聪明，而是智能不再昂贵。

成本暴跌让智能变成了可以批量采购的新材料。小模型够用就能打，应用层可以按价值收费。而且追赶只需要半年到一年，领先者的护城河正在变浅。

这意味着什么？

模型再大，不如先落地。技术再强，不如用得起。

这场技术变革才刚开始，但商业竞争规则已经重写了。

识自AI

本文由AI深度研究院出品，内容整理自 Marc Andreessen 在 a16z 播客《The a16z Show》AMA 访谈等网上公开素材，属评论分析性质。内容为观点提炼与合理引述，未逐字复制原访谈材料。未经授权，不得转载。

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https://www.youtube.com/watch?v=xRh2sVcNXQ8&t=1s

https://www.iheart.com/podcast/867-the-a16z-show-30965806/

https://hai.stanford.edu/news/ai-index-2025-state-of-ai-in-10-charts

https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/openai-unveils-cheaper-small-ai-model-gpt-4o-mini-2024-07-18/?utm_source=chatgpt.com

来源：官方媒体/网络新闻，

排版：Atlas

编辑：深思

主编：图灵