Nilay Patel:AI 產品成本太高收益不實,行業須先做好產品
The Verge 的 Nilay Patel 在 The Vergecast 中稱 AI 產品「成本太高、收益不真實」,認為行業只有做出更好的產品才能走出當前困境。他指出各公司在這類產品上的花費已超過收入,agent 尚未真正成立、也未必按任何人的期望被使用,而換來的卻是 AI overviews 與深度偽造垃圾,還要讓人承受資料中心噪音和歐洲存血冰箱被黑等代價。
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The Verge 的 Nilay Patel 在 The Vergecast 中稱 AI 產品「成本太高、收益不真實」,認為行業只有做出更好的產品才能走出當前困境。他指出各公司在這類產品上的花費已超過收入,agent 尚未真正成立、也未必按任何人的期望被使用,而換來的卻是 AI overviews 與深度偽造垃圾,還要讓人承受資料中心噪音和歐洲存血冰箱被黑等代價。
阿波羅全球管理首席經濟學家 Torsten Slok 稱,AI 對科技行業以外的美國大企業帶來「零財務回報」。他考察剔除 Alphabet、Amazon、Apple、Meta、Microsoft、Nvidia、Tesla 後的標普 493 成分股,發現其利潤率與人均營收基本持平,沒有證據顯示 AI 提升了生產率。Slok 認為企業很難把日益廉價的智慧轉化為更高的營收與利潤率,因為商業中的智慧更多是判斷力;近期多項研究也未發現 AI 帶來顯著生產力增益。
Hugging Face 政策負責人做客播客,討論企業採用開源 AI 模型的成本、風險與取捨。開源模型因成本更低、更可控、更靈活,被企業、政府和初創公司更多采用;但模型能力越強、越容易獲取,企業如何從中獲取價值就成了難題。節目還談到中國開源模型的進展,以及美國廠商能否跟上。
Anthropic 在 11 月 3 日更新的 S-1 檔案中披露:截至 9 月 30 日的季度營收為 170 億美元,高於上一季度的 115 億美元;但算力成本已佔營收 58%,明顯高於上一季度的 48%,運營虧損同步擴大。當季算力支出約 100 億美元,其中 50 億美元來自價格顯著更高的短期合約;每花 1 美元算力換來的收入在略高於 2 倍後回落至 1.72 倍。
OpenAI 公布一次 AI 漏洞挖掘的完整執行成本為 121.34 萬美元 API credits,摺合每個不同的本地提權漏洞約 1279 美元。若按 Pwn2Own 與 TyphoonPWN 的歷史賞金費率折算,這批漏洞的假設價值達 1890 萬至 6630 萬美元。OpenAI 稱這體現了用 AI 模型保障軟體安全的相對效率,並主張防守方主動分析軟體,使網路攻擊成本變得不可承受。
Character.ai 已申請破產,破產法庭檔案披露其算力支出長期遠超收入:2024 年每月 AI 算力花費 1380 萬美元,2025 年降至 1000 萬美元,而訂閱收入峰值僅每月 280 萬美元,含廣告的全部收入峰值 530 萬美元。2026 年 1 至 8 月算力支出 5610 萬美元,8 月仍每月虧損約 800 至 900 萬美元。
IBM CEO Arvind Krishna 在第三季度財報電話會上稱,開源權重模型現已能用前沿模型 10%–25% 的 token 成本實現約 90% 的效果。他回顧差距從 2024 年的 70 分對 20–30 分,縮小到 2025 年底的 70 分對 50 分,認為企業大多數任務(總結郵件、審查合同、客服應答)用便宜模型就夠。由此 IBM 看到本地部署 AI 需求升溫,稱兩三機架即可搭建,但企業缺核心、網路與 GPU 叢集調優人才;
哈佛商學院教授 Willy Shih 做客 Decoder 播客,圍繞新書《Where Does My Stuff Come From?》談全球供應鏈的經濟邏輯,以及 AI 基建熱潮的隱性成本。他以富士康威斯康辛 LCD 廠為例,指出配套供應鏈缺位讓美國製造業迴流大多落空;加徵關稅後廠商的第一反應是轉道越南、墨西哥繞開壁壘,中國仍是全球製造中心。訪談還提到,AI 正以空前的基建規模吞噬全球算力資源。
Ramp 資料顯示,企業 AI 用量在漲、支出卻幾乎停滯:8 至 9 月 token 支出僅增 1.5%,而 7 月環比還是 42%。主因是價格戰,OpenAI 9 月將 GPT-6 Sol 與 GPT-6 Luna 的 API 價格減半,Anthropic 也下調 Fable 5.1 與 Opus 5.5 價格,並稱這使收入增速減少約 6 億美元。支出最高的 1% 企業人均月支出從夏季峰值降至 1 萬美元以下,中位數企業僅 12–15 美元。
Cal AI 創始人 Zach Yadegari 在 TechCrunch Disrupt 上透露,這款 AI 熱量追蹤應用靠批次招募網紅髮帖,兩年營收超過 3000 萬美元,並於今年 3 月被 MyFitnessPal 收購。他的做法是與網紅按觸達規模談固定報酬,要求持續發帖直到達標,並優先挑選社群緊密、觸達可量化的帳號;早期一條網紅帖曾在兩天內帶來約 1000 名新使用者。
一篇部落格文章指出,自託管 AI 在成本上並不比使用 API 便宜,但作者依然選擇自建。作者強調不會把 200 GB 的郵件、訊息和位置歷史傳送給 API,即使對方承諾零資料保留。他還提醒,拿 200 美元訂閱與 Opus 5.5 或 Astra 對比 Qwen 3.8 27B 並非對等比較。
SpaceX 第三季度 AI 業務營收 75 億美元,佔公司總收入 52%,並實現 4.31 億美元利潤。該業績來自改名為 Super Intelligence 的業務線,含收購的 Cursor 程式設計工具、Grok 機器人與算力達 1.7 GW 的 neocloud 業務;若不計 Cursor 收購帶來的 12 億美元一次性股權激勵費用,利潤會更高。
Anthropic 發布一套面向企業客戶的報表工具:管理者可以按時間段檢視團隊用 AI 做了什麼、產出多少、消耗多少 token、流程卡在哪裡,並獲得改進建議;這些資料預設不用於模型訓練。同時上線團隊共享預算池,用於管理 token 支出。Anthropic 披露 Claude Code 淨收入留存率達 900%;
據 Business Insider 報導,Anthropic 內部使用 AI 的規模按零售價格折算後,已超過公司支付給員工的薪酬總額。報導以零售價而非內部成本價來折算內部 AI 用量,再拿它與薪酬總額作對比。原文沒有給出具體的 token 數量或金額,該話題在 Hacker News 上獲得 29 分、20 條評論。
AI 3D 生成公司 Meshy 披露,其 ARR 從 100 萬美元增長至 1 億美元,用時不到兩年,比 HeyGen 的 29 個月更快。Meshy 7 在自建幾何對齊基準中造型比例、空間分佈、表面細節三項指標領先受測模型,7.1 將幾何生成解析度從 2048³ 提升至 4096³。三七互娛已將其接入生產流程,基礎模型階段雕刻工作量減少 30% 至 40%。
文章認為,OpenAI 與 Anthropic 把 coding agent 以每月 20 美元賣給所有人,反而拆掉了自己最重要的客戶:靠軟體訂閱收費的公司。過去三年,AI 實驗室的說法是用 AI 軟體工程師替代昂貴的人類工程師;但同樣的工具被廉價賣給個人後,業餘開發者週末就能做出 Photoshop 替代品並開源,Adobe 式訂閱收入隨之消失,而且不會流向 AI 實驗室。文中還提到,200 美元/月的套餐一年 2400 美元,低於 Google 高階工程師一個月薪水;
輝達援引 SemiAnalysis AgentX 資料稱,Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量超過 GB300 NVL72 的 30 倍,在 DeepSeek V4 Pro 上每百萬 token 成本最多低 45 倍。輝達以「高產、耐用、通用」概括 AI 工廠回報邏輯:每兆瓦 token 數決定收益,A100 出貨六年後仍在商用,CoreWeave 已將 2020 年首批裝置的預訂延長至 2029 年。
企業一度鼓勵員工儘可能多地使用 AI,即所謂的 #tokenmaxxing,隨後賬單隨之而來。報導援引一項針對近 400 家企業的調查稱,其中只有 11% 能準確預測自己的 AI 支出。AI 使用量以 token 計量,而企業發現 token 很難統計,這讓 AI 預算幾乎無法編制。
Monday.com 委託 Nielsen 對七國 1700 名董事與高管調查顯示,超半數認為員工產出經 AI 打磨後難辨人機貢獻,近半數因此花更多時間審閱團隊產出。94% 仍對 AI 感到興奮,但 78% 已改變考核方式,更看重提示詞撰寫與任務分配能力;39% 用 AI 起草績效評估,46% 用 AI 輔助決策。57% 的組織在用的工具反而變多,僅 29% 稱 AI 基礎設施已集中最佳化;58% 預計一年內要監督的 AI agent 數量將超過人類員工。
Apollo 官網 Daily Spark 專欄文章判斷,科技行業之外尚未出現 AI 帶來回報的跡象。文章以這一結論為標題,公開資訊中沒有給出更多分行業資料或測算。該文在 Hacker News 上獲得 371 分、351 條評論,討論集中在 AI 投入是否已外溢到科技以外的行業。
Anthropic 在 IPO 前披露了總額 9000 億美元的 AI 支出承諾,訊息由 FT 報導。報導標題未說明這筆承諾的具體構成、時間跨度與相關交易方。
市場對 AI 投入成本的擔憂引發美股科技股集體下挫,英特爾股價一度跌 30%,市值預計蒸發逾 1300 億美元;納斯達克開盤跌 2.5%,創兩個多月新低。英特爾警告 PC 市場放緩將至少持續到明年上半年,同時三季度大幅增加裝置投資,並預計第四季度投入更高。此前 Alphabet 因自家 AI 摘要衝擊搜尋廣告收入,單日市值蒸發超 5000 億美元;Reddit 因 Google AI 搜尋削弱引流、日活不及預期跌 26%,Roblox 跌近 20%,亞馬遜跌約 1.6%。
自建 AI 程式碼審查的平均單次成本從 2.43 美元降到 0.77 美元,降幅 68%;中位審查耗時也從 4 分 09 秒縮短到 1 分 32 秒。約 40% 的節省來自審查器程式碼最佳化,其餘來自更換所用模型與調整推理強度;在此之前,成本已從 4 月的 1.19 美元漲到 8 月的約 2.46 美元。審查器現已整體遷移到重寫的 OpenCode v2,影子模式對比中 98% 的合併請求審批結論一致,全量審查約快 13%。
Anthropic 向投資者披露,2026 年第三季度(7 至 9 月)營收 168 億美元,較二季度的 115 億美元增長近 50%,一季度約為 48 億美元;剔除股權激勵後的調整後運營利潤率為 11%,每 1 美元算力支出對應 1.70 美元收入。公司同時表示,競爭對手蒸餾其模型輸出曾貢獻 5% 至 7% 的營收,第三季度已大幅削減這部分用量。相關溝通發生在公司 IPO 之前。
Apple 首席財務官 Kevan Parekh 在 11 月 3 日財報電話會上稱,AI 除了促使消費者為獲得最新能力而升級換機之外,在第三方應用與合作,以及 Apple 自有產品上都存在收入機會,但他沒有說明具體形式。路透社報導稱,投資者猜測 Apple 可能通過 App Store 分發第三方 AI agent 並從中抽成。Parekh 同時提到,App Store 佣金正面臨監管與法律帶來的壓力,移動遊戲也是持續的不利因素;
Hugging Face 在一檔播客節目中討論了開源 AI 熱潮下價值究竟流向誰。開源模型正被企業、政府和初創公司採用,理由是成本更低、控制權更強、更靈活;但隨著能力越來越強的模型更自由地可獲取,公司該怎樣從中獲利成了核心問題。節目還提到中國開源模型正在取得進展,並追問美國玩家能否跟上。
一篇博文提出,寫好提示詞本質上就是程式設計:兩者都要先定清輸入與輸出來源、把任務拆到每步可驗證、預想邊界情況並說明怎樣算完成。作者認為程式設計師能用 AI 大幅提效、其他行業卻收益有限,原因在於程式設計師被編譯器訓練出精確表達和除錯習慣:結果不對時先懷疑自己的指令並改一處重跑,而非程式設計師常反覆重試同一提示詞或直接判定工具不可用。作者還修正了自己此前領域專家加 agent 最有優勢的看法:判斷對錯只是後半程,先把任務說清楚才是前提。
CNBC 證實,OpenAI 向投資者透露其 9 月底年化收入約 500 億美元,低於上月廣泛報導的 680 億美元——知情人士稱後者包含合作伙伴的總收入,以便與 Anthropic 對比。訊息令 AI 股下挫,輝達跌 3%、甲骨文跌 6%、CoreWeave 跌 8%。OpenAI 同時稱三季度整體執行率增長 77%、企業業務增長 107%,並正就約 300 億美元的新一輪融資與投資者初步接觸。
2026 年 7 至 9 月,OpenAI、Anthropic 和 Nvidia 的聯邦遊說支出都達到各自單季最高。其中 Nvidia 花 220 萬美元最多,Anthropic 為 210 萬,OpenAI 為 150 萬。與微軟、Google 等長期佈局華盛頓的大廠相比,這一規模並不算異常:微軟自 2021 年起每季至少 200 萬美元,Google 常在 300 萬以上;但這顯示三家 AI 公司正加大對政策制定的投入。
亞馬遜、微軟、Alphabet、Meta 在最新季度財報電話會上表示,今年資本開支合計至少 7200 億美元,其中大部分投向 AI 資料中心,此外還有至少 1 萬億美元的已承諾支出。但這些投入距離兌現此前承諾的回報並沒有更近,文章認為巨頭們不會自行放慢腳步。