用20%的工资去买Token？旧金山开源大神：OpenAI和Anthropic 找到了PMF！Anthropic下场清理中间商

来源：市场资讯

（来源：51CTO技术栈）

“我认为 OpenAI 和 Anthropic 已经找到了产品与市场的契合点。”

大家还记得每当大模型上新，都要经历的鹈鹕骑自行车测试吗？

它的创立者、知名开源大神 Simon Willison 刚刚在博客里给出的一个判断：OpenAI 和 Anthropic 已经找到了产品与市场的契合点（PMF）。

文章发布后直接冲上了 HN 的热榜。

“这仍然处在炒作周期的上升期。除非我们能找到办法，让开发者在真正重要的工作上提升 2 倍、5 倍甚至 10 倍的生产力。”

“关于推理成本与训练成本的比较，公开信息存在矛盾。美国模型的定价里可能摊销了训练成本。”

还有最近 Anthropic 在 2026 年 Q2 季度首次实现盈利，比自身预测早了整整 2 年的新闻沸沸扬扬。Simon 认为，真正让 AI 公司找到 PMF 的，不是像 ChatGPT 这种“聊天机器人”，而是 Claude Code/Cowork 和 Codex 之类的产品。

为什么 Simon 会这样说？现在还是 AI 炒作周期吗？

我们一起来看一下！

9 亿周活仅 5% 付费，为什么 ChatGPT 难以覆盖成本？

ChatGPT 等工具固然非常受欢迎，但这种流量却极其难以转化为对等的收入。这里有 OpenAI 的一组数据：今年 2 月， OpenAI 宣称 ChatGPT 的周活跃用户超过 9 亿，但其中只有 5000 万（占 5.6%）是付费用户。

每月向每位用户收取 10-20 美元是可以接受的商业模式，但需要 10-20 亿用户持续使用四年才能覆盖 1 万亿美元的基础设施成本 。

真正改变这种局面、让 Anthropic 扭亏为盈的，是 Claude Code/Cowork 这类深度嵌入工作流的Agent——公司每月每用户花费 200 美元以上，就能更快地实现目标。

Simon 算了一笔账：他目前订阅了 Anthropic 的 Max 套餐（每月 100 美元）和 OpenAI 的 Pro 套餐（每月 100 美元）。他在笔记本电脑上运行了 ccusage 工具，估算了一下如果在过去 30 天内购买 API token 需要花费多少钱，结果如下：

• Anthropic Claude Code——1,199.79 美元

• OpenAI Codex——980.37 美元

花200美元就能买到价值 2180.16 美元的 token，太值了！

但在企业的角度就不一样了。

大模型是如何让企业氪金的？

Uber 几个月烧光全年预算、微软急砍许可证

在过去六个月的某个时候，Anthropic 将其企业版套餐改为每月每席位 20 美元，外加 API 使用费。

OpenAI 在 4 月份也进行了类似的定价调整。Codex 价格表目前显示：

2026 年 4 月 2 日，我们更新了 Codex 的定价机制，使其与 API token 使用量挂钩，而非按消息数量计费。此次变更适用于所有新老 Plus、Pro、ChatGPT Business 和 ChatGPT Enterprise 套餐。
2026 年 4 月 23 日，我们也对所有现有的 ChatGPT 企业版计划进行了更新，包括 Edu、Health、Gov 和 ChatGPT for Teachers。

更巧合的是，OpenAI 和 Anthropic 两家都在四月份推出了更智能的模型：GPT-5.5 和 Opus 4.7。

GPT-5.5的 API 价格是 GPT-5.4 的 2 倍；Opus 4.7 的价格约为 Opus 4.6 的 1.4 倍 。

企业客户往往会签订一年期的长期合同。在过去，大厂为了抢占市场给出的折扣，现在没有了。

近期还有两个非常有代表性的例子：

第一，Uber 首席技术官 Praveen Neppalli Naga 表示：归功于 Claude Code，Uber “在 2026 年仅仅几个月后就用完了全年的 AI 预算”。

第二，微软开始取消 Claude Code 的许可证 ，一方面是为了鼓励他们的工程师改用他们自己的 Copilot CLI 代理，另一方面有记者表示，这一决定也是出于财务方面的考虑”。

我听过的关于产品定价的最佳建议是：让顾客先倒吸一口凉气 ，然后点头同意。优步的预算超支和微软的座位取消问题，似乎正是这种效应在实践中体现出来的。

用 20% 的工资去买 Token，AI 现在还是炒作吗？

在 Hacker News 的评论区里，有网友也算了一笔账：

AI 巨头重金砸下去的硬件成本，他们大约有 500 亿美元到 1000 亿美元的资金需要在未来 5 年内收回——这意味着需要每年投入超过 1 万亿美元用于 token。

全球有 2 亿知识工作者，3000 万开发者。相当于一个知识工作者需要将 5% 的薪水投入 token；如果你是开发者，则需要投入 20%。

“我认识的大多数人都表示，这些 AI 工具确实能让他们在公司真正关心的工作上，效率提升 20%～40%。但问题在于，如果只是“速度提升 20%”，同时“成本也增加 20%”，那根本不足以支撑每年上万亿美元规模的 AI 支出。”

推理贵还是训练贵？为什么中国 Token 那么便宜？

Simon 在文章中提到：Anthropic 每月愿意花费 12.5 亿美元从一家供应商那里购买额外的计算能力，这表明他们的推理预算已经变得多么庞大。

评论区关于推理与训练成本讨论也非常激烈：

“如果训练远大于推理，那么企业就陷入了囚徒困境，其复杂程度远远超过了普通零边际效应模型（因为其具有巨大的离散阶梯特性）。

另一方面，如果推理远大于训练，那么某些思想领袖所倡导的“推理类似于效用”的高级分析就成立了。这似乎表明推理比训练更重要，但至少那些持此观点的 CEO 们有强烈的动机去认同，因为另一种选择，囚徒困境会迅速扼杀投资。”

有网友举了例子：中国的模型提供商，主要受限于算力获取，因此往往表现出一种很特殊的情况，他们能以比美国厂商更低的价格，提供几乎无限量的 token，但模型能力本身却相对较弱（训练能力不足）。

只有在一种情况下，这种现象才说得通：美国厂商的推理成本，其实被摊销后的训练成本抬高了 20 到 30 倍；而海外厂商由于无法承担同等级别的训练投入，因此没有背负这部分成本。（当然，除此之外还有其他因素。）

AI 巨头清理“中间商”！ Cursor 也被倒逼做模型

在这场商业化的进程中，还有一个变化：API 收入的重要性正在降低。

在过去，Anthropic 更乐意躲在幕后，把 API 卖给 Cursor、GitHub Copilot或者各类独立开发者，让他们去卷前端应用。2025 年 8 月 VentureBeat 的一篇报道，Anthropic 的几个大型 API 客户仅 Cursor 和 GitHub Copilot 就为该公司贡献了 12 亿美元，而当时该公司的总收入为 40 亿美元。

但在 2026 年，AI 巨头集体开启了“去中间化”战略：通过推出原生的 Claude Code，开始亲自下场抢夺终端企业客户。

Simon 分析了一些招聘数据：OpenAI 目前有 703 个空缺职位 ，其中 229 个（32.6%）与企业销售和支持相关——客户经理、“市场推广”、“前线部署工程师”等等；Anthropic 目前有 390 个空缺职位 ，其中 105 个（26.9%）在我看来像是面向企业的职位。

比起赚取微薄的、随时可能被平替的第三方 API 批发价，直接向企业提供全套智能体解决方案的利润要丰厚得多。

这也逼得像 Cursor 这样的 AI 代码编辑器不得不开始考虑研发自己的模型。

Simon 把 2025年 11 月 称为一个转折点，因为那时 GPT-5.1 和 Opus 4.5 以及它们各自的编码代理框架都变得足够好；

在今天，他将 2026 年 4 月定义为一个新的转折点，因为这项技术的收入影响开始显现。

各位大佬觉得现在的 AI 还是在炒作吗？推理成本和训练成本哪个更贵？

欢迎在评论区分享！

https://simonwillison.net/2026/May/27/product-market-fit/#api-revenue-is-becoming-less-important

https://news.ycombinator.com/item?id=48296794