抓住風(fēng)口
本期要點(diǎn):Agent時代,你是否也可能陷入越火越虧?
你好,我是王煜全,這里是王煜全要聞評論。
最近,大家已經(jīng)很少再爭論要不要用AI,而是在考慮用在哪兒和怎么用。AI Agent也漸漸嵌入業(yè)務(wù),承擔(dān)市場調(diào)研、客服、銷售等多方面的工作。
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就在這個背景下,2月27日,這一輪AI浪潮的發(fā)起者——OpenAI宣布完成了1100億美元融資,估值也達(dá)到驚人的8400億美元。
此次融資中,亞馬遜出資500億美元,英偉達(dá)和軟銀則各投300億美元。
1100億美元的融資額很夸張,堪稱史無前例,但更值得注意的是,OpenAI并不是個大賺特賺的公司,目前仍然處于巨虧狀態(tài)。
2025年,他們營收131億美元,虧損卻有80億美元。OpenAI甚至預(yù)測,未來幾年現(xiàn)金消耗將持續(xù)上升,直到2030年前后才可能轉(zhuǎn)正。
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與此同時,OpenAI卻承諾未來8年向AWS追加1000億美元算力采購,加上此前已簽署的380億美元協(xié)議,總規(guī)模達(dá)到1380億美元。
融資規(guī)模刷新紀(jì)錄,虧損規(guī)模同步擴(kuò)大,卻又簽下巨額合同。可以看出,OpenAI是在用融資換時間,同時又在用合同換融資。
但是,未來當(dāng)Agent成為主流,單位算力成本的下降能否快于算力消耗量的增速,才決定了商業(yè)模型是否可持續(xù)。換句話說,Agent時代,OpenAI可能會陷入越火越虧的局面,而這也是每個AI企業(yè)要注意的問題。
成本困境
首先,OpenAI可能難以解決成本劇增的難題。
2025年,OpenAI的推理成本可能已超80億美元,研發(fā)與人才成本更是可能高達(dá)100億美元,這兩塊成本之和就已經(jīng)遠(yuǎn)超營收。
要注意的是,推理成本可是隨著調(diào)用而產(chǎn)生的。當(dāng)推理與訓(xùn)練同時膨脹,他們的總成本難以降低。
所以,OpenAI自己也預(yù)計(jì),2026年的虧損可能超過250億美元。
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而這個估算,可能還沒考慮最近AI Agent爆發(fā)帶來的推理成本增長。
在以往以對話為主的階段,用戶的調(diào)用頻率相對可預(yù)測。
但在Agent時代,大模型是自動化調(diào)用。而且,一次任務(wù)往往包含多輪推理、工具調(diào)用和重試。特別是需求越復(fù)雜、執(zhí)行步驟越多,就越容易出錯,這意味著還需要加入循環(huán)驗(yàn)證的步驟,從而消耗的推理算力將指數(shù)型增加。
要知道,OpenAI仍以訂閱收入為主(約占到80%左右),即便他們可以降低單位推理成本,但隨著調(diào)用量的指數(shù)級增長,仍將面臨總成本快速增長的情況。
那么,屆時,他們究竟是加價,還是硬扛虧損呢?似乎怎么選都不對。加價就面臨用戶的流失;但另一邊,虧損可能迅速擴(kuò)大,也不是他們說扛就能扛得住的。
所以在這我們也想強(qiáng)調(diào),這其實(shí)也是每個Agent時代的公司可能會面臨的問題。Token的消耗,導(dǎo)致邊際成本并不會隨著業(yè)務(wù)的規(guī)模擴(kuò)大而降低。
如果你公司的某個業(yè)務(wù),原本人工的產(chǎn)能是一天100單,而AI Agent的產(chǎn)能是一天500單,聽起來好像效率提升了5倍。但因?yàn)槊繂稳蝿?wù)背后就是一輪模型的調(diào)用,也許算下來,AI Agent的成本是人工的5倍,那AI Agent并沒有優(yōu)于人工。更糟的是,由于全行業(yè)產(chǎn)能的提升,你甚至還會面臨價格戰(zhàn),利潤可能會下跌。
價格戰(zhàn)
現(xiàn)在,OpenAI就面臨著這個價格戰(zhàn)的問題,沖擊就恰恰來自中國模型。
當(dāng)前主流的美系閉源模型價格通常是中國模型的5到20倍。
這種差距,在單次調(diào)用中或許不明顯。但當(dāng)一個使用Claude的、長鏈條推理的Agent,一次工作就要消耗十幾甚至幾十美元的token,而且,若中間發(fā)生錯誤,還需要驗(yàn)證、修改和重新運(yùn)行,并進(jìn)一步消耗更多token時,推理成本將成為一個炸彈,隨時壓倒初創(chuàng)公司。
所以,Agent讓曾經(jīng)不看賬單、只看模型性能的開發(fā)者們,也成了菜市場大媽一樣精打計(jì)算的價格敏感者。
正因如此,中國模型正在快速吃掉當(dāng)下的Agent市場。
根據(jù)全球最大的API聚合平臺OpenRouter在2月24日發(fā)布的數(shù)據(jù),他們自己平臺上Top 10模型的總token消耗中,中國模型已占到61%,超過了美國模型,累計(jì)消耗5.3萬億的token。
其中,MiniMax的M2.5以單周2.45萬億位居第一。Moonshot AI的Kimi K2.5則是發(fā)布不到一個月,海外收入就超過2025全年總和。因此,近期Kimi也完成了一輪高達(dá)7億美元的融資,估值則達(dá)到了100~120億美元。
中國開源模型的大幅增長,核心驅(qū)動力就是價格。因?yàn)檫@不僅使成本降低了,也讓初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)或獨(dú)立開發(fā)者敢于嘗試原本“燒不起”的實(shí)驗(yàn)性項(xiàng)目,哪怕失敗了也可以無壓力重跑。
中美模型之爭
當(dāng)然,這也就意味著,中美的AI大模型競爭也會因此加劇,但重點(diǎn)可能將不在于誰更強(qiáng),而是誰更適配市場現(xiàn)階段的需求。
中國模型憑借價格優(yōu)勢、充足的國產(chǎn)算力供給、以及對開源社區(qū)和開發(fā)者友好的API設(shè)計(jì),正在卡住普通開發(fā)者、中小企業(yè)進(jìn)行草根實(shí)驗(yàn)的窗口期。
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Anthropic的Claude模型仍然是大公司的首選
但美國可能強(qiáng)在前沿模型的研發(fā)。在對確定性要求較高的企業(yè)場景中,美國的閉源模型也仍將是大家的首選。
而且,當(dāng)Agent逐漸成熟,進(jìn)入真正大規(guī)模應(yīng)用的階段,在政府部門、法律、咨詢、醫(yī)療、研發(fā)等高價值場景,市場需求就會從“能不能跑通”轉(zhuǎn)向“能不能合規(guī)且穩(wěn)定地部署”,客戶也許仍會為穩(wěn)定性與安全性多付錢。
所以,隨著中國模型可靠性和性能的提升,以及美國模型價格的不斷降低,中美大模型終將迎頭對撞。這個矛盾,也許會引起特朗普政府的警覺,并以國家安全為由對中國施壓,或是推動供應(yīng)鏈審查以及投資審查,將中國模型在關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施和敏感場景中的應(yīng)用納入更嚴(yán)格的限制框架中。
OpenAI的這1100億美元融資,也許就是為了熬過中國模型的強(qiáng)勢期,也就是中小企業(yè)的爆發(fā)式實(shí)驗(yàn)與高頻部署階段,并希望自己在技術(shù)和性能方面的優(yōu)勢可以在下一階段,也就是Agent應(yīng)用的成長和成熟期得到發(fā)揮。
但我們認(rèn)為,真正的戰(zhàn)場,很可能不在中美,而在第三地市場,如中東、東南亞、拉美、歐洲等。
誰先把模型包裝成“可本地部署、可合規(guī)治理、可按需計(jì)費(fèi)”的完整產(chǎn)品,誰就更可能吃下真實(shí)用量和長期現(xiàn)金流。
換句話說,中國大模型全面出海的時代即將到來。
最后,在這兒,也想問你,假如你的應(yīng)用投入使用并開始擴(kuò)張,你是否也擔(dān)心會越火越虧?歡迎在評論區(qū)分享你的看法。
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