北京
加里·马库斯发出了一则不太中听的预言：那些砸下数千亿美元争夺算力霸权的AI超大规模企业，最终可能活得像航空公司一样——利润微薄，竞争惨烈，开支沉重。
这位纽约大学心理学与神经科学荣休教授在《金融时报》专栏文章中勾勒出一条令人不安的轨迹。各家厂商正疯狂加码算力军备竞赛，可这笔数额惊人的资本支出，既没能消除大语言模型频繁产出错误信息的痼疾，也未能筑起任何足以阻挡对手的技术护城河。当所有人都在建造差不多一样的产品，差异化消失了。
“这导致了价格战与高运营开支并存，利润率很低甚至是负数，”马库斯写道。运营开支之所以居高不下，是因为训练和运行新模型需要规模更大的数据中心。他长期对AI热潮持怀疑态度，如今又多了一个看空的理由：越来越多的美国企业开始选用更便宜的中国开源模型。
微软的动作似乎在印证这一判断。据Axios报道，这家巨头可能把中国公司深度求索的模型接入其AI助手Copilot Cowork，同时还在考察其他开源模型，视其为Anthropic与OpenAI产品的低成本替代方案。背后驱动力很直接——AI相关支出正急剧膨胀，微软已将Copilot Cowork转向按用量计费的模式。“有的用户每周执行数百项任务，这当然很棒，他们的产出效率极高，但随之而来的后果是成本可能飙升，”微软Copilot业务执行副总裁查尔斯·拉曼纳告诉Axios。
更让马库斯论点获得支撑的，是中国AI公司正在迅速拉近与美国对手之间差距的诸多迹象。《华尔街日报》报道，安全研究人员发现，北京智谱华章在发现安全漏洞方面的能力已能比肩美国模型，尽管Anthropic与OpenAI的产品在其他任务上仍占据优势。
竞争格局因政策变动变得越发错综复杂。特朗普政府限制最先进美国模型获取渠道的做法，让Anthropic的客户面临着为免遭切断而转向别家厂商的风险。然而，Meta、微软、Alphabet、亚马逊及其他超大规模厂商眼下并未收手，仍以每年合计数千亿美元的规模砸向数据中心、芯片和基础设施，仅2026年一年的支出预计就将突破7000亿美元。
这股拼命追赶速度的劲头，正引起人们对AI泡沫破裂后算力严重过剩的忧虑。乐观看待者常常援引铁路的崛起为例，认为运力建成后可长期发挥效用。马库斯点出了其中的漏洞：大多数芯片随着更新型号的出现而不断贬值，高端AI模型也可能被更高效、不依赖那么多昂贵芯片的竞争对手取代。
“投资者在下巨资豪赌规模化扩张时，为未来收益设定了太过乐观的预期。但大语言模型不太可能复制那种让当今科技巨头拥有近乎垄断地位的市场力量，”他解释道，“一个更好的类比或许是航空公司，这个行业饱受利润微薄、竞争激烈、开支巨大之苦，而且高度依赖……”
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