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城堡证券深度解析:前沿AI的高成本正将行业推向结构性分化拐点

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Token经济面临严峻挑战,价格战已然打响,前沿AI的部署或将加速向少数资本雄厚的企业集中。

Citadel Securities宏观策略主管Frank Flight在最新报告中明确指出,AI市场正在出现“两极分化”——前沿模型继续突破,但其使用范围将集中于少数头部企业。只有少数场景值得调用最昂贵的AI,大多数场景将主动降级至更便宜的模型。高昂成本与物理瓶颈正倒逼用户转向廉价方案,也推动部署决策更趋精细化。

这一判断正在行业层面迅速得到印证。从高盛到阿波罗,从城堡证券到OpenAI自身,多家顶级机构与行业领袖接连发出类似警示:前沿模型的算力成本已触及企业承受极限,曾经的“Token狂欢”正迅速演变为“Token恐慌”。

据《华尔街日报》报道,OpenAI正认真考虑大幅削减Token价格,CEO Sam Altman也公开承认,成本已成为“一个巨大的问题”。这一表态标志着AI行业定价逻辑的根本性转折。

对市场而言,上述信号释放了不容忽视的深远影响:AI基础设施的投资逻辑正被重新定价,前沿模型的商业化路径远比预期更为曲折,资产价格也将在雄心与现实、技术与物理极限之间,被迫寻求新的平衡。

市场共识:成本驱动下的集体转向

本周内,多家顶级机构在同一框架下独立得出相近结论,一个新的市场共识正在实时形成。

高盛合伙人Rich Privorotsky指出,Token支出已触顶,企业客户将主动优化“每项任务成本”——简单工作路由至本地模型,复杂任务交由云端处理,仅在必要时调用前沿模型。他同时警告,市场“或许已将过多支出分配给以数据为中心的模型”。

阿波罗联席总裁John Zito措辞更为直接:许多公司将前沿模型用于根本不值得消耗如此算力的任务,从每单位知识的成本来看,“价格正在崩塌”。

Frank Flight则在报告中总结道,即便是最强大的技术,也必须经受成本曲线、产能约束与边际回报的检验。“采用与否,越来越不取决于前沿模型在原则上能做什么,而取决于使AI大规模落地所需投入的价格与稀缺性。”

Token账单引爆行业危机

一系列事件已将成本压力从理论推向现实。 亚马逊已下线Token排行榜,微软取消了Claude Code订阅,多家企业相继曝出意外高额的Token账单。

据《华尔街日报》报道,OpenAI正考虑“大幅削减”Token价格,以争夺Anthropic的客群。Altman近期表示:“我们将有很多方式帮助用户以更少支出获得更多价值。”

Frank Flight将这一局面定性为“经典的通缩式竞相压价”——恰恰与这个利润本已捉襟见肘的行业所需方向相反。在庞大资产负债表与特殊目的载体(SPV)的压力下,AI行业将同时面临收入下滑与利润率收窄,现金消耗进一步加速。

Silicon Data LLM支出指数的近期下滑印证了这一趋势。Flight指出,该指数的下降反映用户正向更廉价模型迁移——当用户对AI部署全成本(Token价格×用量)的敏感度上升时,前沿技术非必需的场景将加速向高效、低价模型转移。

前沿AI与日常AI的分化

Frank Flight在报告中提出一个关键判断:前沿AI的部署不会消失,但将高度集中于少数具备条件的企业——拥有足够资产负债表吸收算力成本、具备研究深度以有效部署、且能从解决复杂问题中获取规模化回报的机构。

对更广泛的经济体而言,在物理约束缓解之前,更简单的模型或许是更具成本效益的生产力提升路径。Flight将这一趋势概括为“前沿AI与日常AI使用的分化”。

他指出,当前最具可持续性的生产力提升,来自AI作为人类劳动力补充的应用场景:开发者借助编程助手加速开发与调试;客服人员借助Copilot更快解决工单;知识工作者利用模型压缩搜索、起草与翻译等准备工作。这些应用“比自主智能体无处不在的愿景更为聚焦、更具纪律性,且Token效率更高”。

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