AI行业的收钱、花钱与赚钱---串台赛博对话

哈喽大家好 ， 我是明昊 。 本期播客是一期串台节目 ， 受新浪赛博对话节目邀请 ， 前阵子我和至顶科技的 CEO 高飞 、 以及老朋友阑夕一起从钱的角度聊一聊 AI 行业的发展 。

目前这期节目在赛博对话的新浪微博已经正式上线视频版本 ， 我这里同步更新了音频版本 。在正式播客开始前 ， 首先感谢 MWC26 上海对节目的支持 。

过去一年我们在节目里聊 AI，也聊了很多企业怎么真正把这些东西用起来 。 聊到最后 ，其实总会回到一个特别现实的问题 ： 这些技术什么时候能够离开 PPT、demo 和发布会 ， 进入真正的产业链和商业现场 ？6 月 24 日至 26 日， 在上海新国际博览中心举办了 MWC26 上海 ， 可能就是一个很适合去现场观察的地方 。

今年的大会主题是 " 众智启新 "， 重点会放在 AI 和通信技术的融合 。 这个融合不是一句口号 ，因为 AI 越往后发展 ， 越离不开网络 、 终端 、 算力 、 数据中心 、 卫星通信这些底层基础设施 ，而通信行业本身也正在被 AI 重新改造 。

这次大会会有几个明确的主题专区 ， 比如卫星通信专区会关注低轨卫星 、 星地融合等。 这个方向过去听起来有点远 ，但现在卫星似乎也成为了下一代数据中心的探索可能性 。

移动 AI 创新先锋专区会更偏我们平时聊得多的方向 ： 芯片 、AI 服务器 、 模型 、 以及智能眼镜 、 机器人 、 智联网汽车 、 智能玩具这些 AI 原生硬件 。

还有 eSIM 专区 ， 关注的是手机 、 可穿戴 、 联网汽车 、 工业物联网背后的连接基础设施 。 行业数字未来专区则更偏重垂直落地 ， 像智能制造 、 医疗健康 、 教育 、 金融科技 ， 这些都是 AI 家最容易出现真实需求和真实付费的地方 。

换句话说 ， 你可以在同一个现场看到从 5G、6G、 卫星 、 数据中心到端侧推理 、 多模态交互 、 企业 ROI 和行业应用的一整套讨论 ， 还可以看到类似机器人点球大赛这样的偏娱乐的项目 。

很多趋势平时看报告会很抽象 ，但放到现场 ， 你会更容易看到谁在推动 、 谁在买单 、 哪些还只是叙事 、 哪些已经开始进入商业化 。

所以如果你 6 月在上海 ， 或者本来就关注 AI、 通信 、 硬件 、 机器人 、 卫星互联网 、 智能汽车这些方向 ， 可以去 MWC26 上海看一看 。

主办方的朋友送了我一些全场偷票 ，有兴趣的朋友扫描 show notes 中的二维码领取 。 最后说下， 会议时间是 6 月 24 日到 6 月 26 日， 地点是上海新国际博览中心 。

好 ， 下面我们正式进入今天的播客内容 。

大家好 ， 欢迎收看由新浪新闻出品的最新一期的 《 赛博对话 》。 我们今天要聊一个听起来很俗但是非常重要的话题 ， 就是 AI 这门生意应该怎么做的问题 。

从北京到硅谷 ， 所有的 AI 公司现在都在干着一件事情 ， 就是算账 。OpenAI 在上市 ， 微软在变现 ， 马斯克在索赔 ， 豆包在收费 ， 甚至连 DeepSeek 都在融资 ，他们都在干同一件事 ， 就是左手技术 、 右手商业 。

首先我来介绍一下我们今天的两位嘉宾 ，他们分别是趣玩科技的副总裁兼首席战略官 ，也是 《 屠龙之术 》 的主理人庄明昊 ， 庄老师 。

感谢新浪的邀请 。 我是 《 屠龙之术 》 的主播庄明昊 ，也是第二次来 《 赛博对话 》 聊 AI 相关的话题 。

第二位嘉宾也是老朋友 ，他是逐鹿网创始人 、 知名的科技自媒体人阑夕老师 。

大家好 ， 很高兴今天早上能够来到新浪这边 ， 跟大家聊一聊 AI 的这些八卦的信息 。

同样介绍一下自己 ， 我是高飞 ， 至顶科技的创始人。 今天我们要聊的话题 ， 我觉得大体上应该可以分成三个部分 。

第一个部分是收钱的问题 ，因为很多 AI 公司在想办法从用户这口袋里收更多的钱 。 第二个就是花钱的问题 ，因为光收钱可能还不足以去 cover 它所有的支出 ， 它还得有其他的方法去融更多的钱 ， 然后再把这个钱花出去 。

然后第三个可能就是赚钱的问题 ， 就最终所有的商业公司一定要走向盈利才行 ， 它不能一直烧钱 。 所以我们就从这三个话题逐一开始拆解一下 。

我现在说拆解这个词有点心理障碍 ， 感觉像 AI 写的 。 现在对好几个词都有点这种障碍 ， 比如说我们今天这个话题不是这样 ， 或者说我们要拆解一下， 或者这个话题庄老师能不能接一下 。

然后分三段 。

我觉得人类语言和 AI 语言 ， 我们最终还要走向趋同 ， 所以我们先拆解一下关于收钱的问题 。

收钱的话题自然要从豆包开始 ， 所以我想第一个问题就是想请问一下两位 ， 就是豆包收费这件事你们听起来惊讶吗 ？

庄老师先说 ， 就是你惊讶它收钱这件事 。

首先不太惊讶 ，因为确实从用户量角度来讲 ， 今天这个时间点在国内这个市场 ， 纯我们叫聊天机器人这个战场 ， 豆包的领先优势已经非常非常明显了 。

我如果没记错是在 24 年底 ， 大家就在探讨国内的 Chatbot 这个战役 ， 豆包是否已经赢了 。 如果没有 DeepSeek 25 年初的一军突起 ，其实这个话题已经两年前就有结论了 。

今天这个时间点 ， 可能在 Chatbot 这个战场里 ， 整个市场领域里 ， 所有这些厂商 ， 可能自己的豆包是最有 " 资格 "。

可以想一想 ，在中国大面积付费用户不是特别接受的情况下去尝试 ， 能不能把在美国已经大家默认是公认的基础的收费方式去做一些尝试 。

就像前两天腾讯开这个季度的财报 ， 那个分析师电话会议上，Pony 总不也说中国的付费用户率 ， 就是付费转化不是特别高吗 ？

尤其在 2C 端 。 但是豆包到这个体量 ， 确实我觉得是值得去做一些尝试的 ，因为确实成本本身它固有的压力就是在那的 。

而且 AI 这一轮的产品又跟之前的互联网产品不太一样 ， 之前互联网产品的编译成本是可以随着用户规模的扩大是逐渐降低 ， 甚至几乎很少很少的 。

但是 AI 这一波单个用户的成本 ， 它就是一个偏固定化的 ， 它 token 消耗就是需要成本的 。在这个巨大的前提下， 我觉得豆包尝试收费没有太大的问题 。AI 对于自己而言肯定是没有任何犹豫的事情 ， 所以我不那么认为所谓的去年的字节的所谓利润率下降跟这个事情 ， 包括今年 KPIs 更大的支出 ， 会影响这个决心 。

所以本身来讲我不意外， 然后字节在这件事上确实值得做一些尝试 ，但是不是因为 ， 或者说不全都是因为它要开始担心钱的问题 。

对这点钱我觉得对于字节这家公司而言 ，不是什么大钱 。

明昊给了一个自己的基调 ， 就是我觉得收钱是合理的 ，而且收钱不是因为压力 。 我们就这么想 。 阑夕怎么看 ？

你觉得是同样的看法吗 ？

差不多吧 ，但可能我会更激进一点 。 我觉得字节就是该收钱 。 用一个流行的梗来说 ， 就是原话怎么说 ：" 你不收我不收 ， 梗专员怎么收 ， 大家怎么进步呀 ？"

那豆包如果它一直不收 ， 它其实会把后面的很多人卡死 。 因为很多其他的 ， 包括千万 、 包括元宝 ， 就是他们如果在豆包不收钱留下来 ，他们是根本不敢收的 ，因为你一收你用户更跑了 。

所以我觉得豆包需要在前面做一个表率 。 然后其实我可以更扩展的来讲一下， 就是比如说谷歌今年第一季度的财报 ， 营收 1000 亿出头 ， 然后利润差不多 600 多个亿 。

就它在叠加了这么多资本开销之后， 它依然能够做到接近 60% 的毛利率 ， 它比 Meta 还高 。 然后你看我们说资本支出比较保守的腾讯 ， 它也会面临它的问题 。

马老师那天也说嘛 ， 就我们以为有那个船票 ， 拿到的船票 ， 结果发现船是漏的 。

这怎么理解这句话 ？ 我插一句 ， 怎么理解这个船是漏的 ？

元宝里面大部分的用户使用的模型是 DeepSeek，而 DeepSeek 在一年之内差不多没有更新 ， 或者没有大的版本更新 ， 导致它在元宝的整个体验上会非常的落后 。

就没想到 DeepSeek 更新版本这么慢是吧 ？

对 ， 就是因为其他人跑得很快 ， 整个行业周期就是这样 ， 三个月一个版本 。 但 DeepSeek3.0 之后出来个 3.1， 后来就没有大的更新了 ， 这个导致腾讯的船就漏了 。

我觉得这是很形象的一个画 。

你刚才讲 ， 觉得如果字节或者豆包开始收费 ，其他公司应该高兴还是不高兴 ？ 就是你的理论是高兴 。

肯定是高兴的 ， 就你需要做一个表率 。 我觉得主要还是说还是要试探一下， 测试一下中国的订阅制还能不能走得出 。

我们说中国的 SaaS 其实也没有起来 ， 那如果订阅制也起不来的话 ， 那 AI 这个事就难度非常大了 。 你到底钱从哪来呢 ？

它这个新闻出来的时候 ， 就是对我来说是有点惊讶在于这个时间点 ，因为我觉得中国 AI 收费这件事情恐怕早晚 ， 或早或晚这事 。

对 ， 我是要面对的 。

对 ，因为你总不可能说一直烧 token，因为大家知道 GPU 的钱 ， 或者 TPU 的算力成本 ， 它比 CPU 还是要高的 。在座三位 ， 我替两位代表一下， 我猜你们都是重度烧 token 的人。

还行 。

对 ， 多服务一个名号 ， 对这些模型公司来说 ， 我觉得成本应该蛮高的 。

我就有些时候担心他们的这个 ， 尤其是偏免费端 ， 或者小额的付费提供的这些服务 ，其实是某种来说他们是肯定是不赚钱的 。

可能有些朋友还不太了解这件事情 ， 我觉得明昊刚才你也提到这个问题了 ， 我们继续拆解一下， 为什么它不能长期用免费的模式 ， 就是模型公司不能这么做 。

因为首先今天这个时间点 ， 大部分大家在用的这个模型 ，在用的时候 ， 这个环节叫推理 ，其实就是帮服务用户来让模型产生运算 ， 给你返回结果 。

每一次运算 ，因为每一个人的需求是不一样的 。 我们今天用的模型都是生成式的 ，也就是说它的任何一次运算都不是重复 ， 都不是原来的复制粘贴 ， 它就是自己要重新再去算一遍 ， 然后所有的这些算式产生必要的成本 。

今天这个时间点 ， 大部分的 AI 应用的厂商的定价是按月费定的 ， 比如说一个月 ， 比如说 10 美金 、 什么 20 美金 ， 或者 100 美金 、200 美金 ，anyway。

但是这个额度本身来讲 ， 这个钱其实相当于它是相当于用了一个平均数的方式 ， 大概率它平均一个人可以用多少定了一个价格 。

但是你想 ， 平均就代表一定会有非常多的用户 ， 或者说比较用的多的用户 ，他用的量其实远远 ，他的成本远远超过于他那个定价本身 。

所以在中间过程中 ，其实你看国外的很多厂商在不断的去调这个定价的体系的设置 ， 就除了基本的月费 ， 它会有月费内的限制 ， 然后限制之后它又有什么叠加包 ， 往上叠 ， 就跟大家原来用流量 、 用各种流量是一样的 。

所以为什么后面我会聊到运营商们都在搞这个事情 ，因为大家太熟了 ， 对吧 ？ 随着 AI 在每个人的用户的使用场景逐渐的深入 ， 你会发现那些就是超过那个限的用户越来越多 ， 那它自然就会面临这个天平两端这个成本压力的这个考量 。

所以在这个时间点它去考虑 ，而且我觉得还有更现实的原因 ， 就是比如春节之后火了这个 OpenClaw 之后， 你发现

所有厂商 ， 尤其是在卖所谓的这个 token plan，其实是卖的还行的 ， 它是供不应求的 。

不愁卖 。

对 ，不愁卖 。 如果我们把中国的用户画成一个画像的话 ， 这个用户的标准来说 ， 大家会认为付费的转化不是太强 ， 就大家是有个公认的这个比较偏悲观的结论的 。

但是龙虾这波出来之后， 大家发现好像不是那么悲观 。

对 ，因为在 IT 这个圈子里有个说法 ， 就是不要赚程序员的钱 。

对 ，但是现在你看 。

但是程序员现在其实花钱 。

还行 。

对吧 ， 然后就这个量再往前推 ， 那大家 ， 那你说今天这个时间点这些 ，而且你还有我觉得更现实角度来讲 ， 比如说你是这个豆包的负责人， 然后你看你隔壁部门即梦天天哐哐哐的收钱 ， 然后哐哐哐的涨价还是供不应求 ， 你不眼红吗 ？

对吧 ， 你的年度的 KPI 里难道就没有一个收入的 KPI 要写进去吗 ？ 你像腾讯系那么多的相关的 OpenClaw 的相关产品 ，其实都开始在加各种各样的收费模式 ， 可能不是月费 ， 可能是 token 的量 ， 反正就是收费这个口子似乎在被疯狂的被撑开 。

因为之前在收费这件事情 ， 大家总有一个想法就是卷 ， 就是你收费 ，但是我可以不收费 ， 这样我把用户就卷回来了 。

那腾讯不想去卷一下吗 ？

这个没法卷 ，因为你得看你的卡量 ， 对吧 ？ 你的卡量不够 ， 你卷 ， 你有心有余而力不自足 ， 对吧 ？

其实庄明昊刚才说那个订阅制 ，其实我想起我行里面有个段子 ， 就是说 AI 大模型的订阅赚的是什么钱 ？

赚的就是有点像健身房 ， 我赌你不来 。 对 ， 为什么 OpenClaw 出来那个 Anthropic 马上把它封了 ，其实跟它加入 OpenAI 其实是有一个靠前的 ，并不是那种我们觉得它是一个竞队的关系 ，而是很多人拿一个订阅制的去跑满 。

我把我的额度跑满的话 ， 那个厂商是受不了的 。 所以它赌的还是说你不来的时间要大于来的时间的这样一个东西 。

另一个我想讲的一个成本的一个因素 ， 我们现在有一些很好的参照标的 ， 就是有公司上市了 ， 我们可以从他们财报里面看到相当透明的一个东西 ， 就是如果你刨开预训练 ， 它毛利率是可以打正的 。Anthropic 和 OpenAI 他们有它的正现金流时间线 ， 一个是 28 年， 一个 30 年 。

反正意思就是说我的收入的增长能够跑赢我预训练 ， 预训练大概它不会是一个指数型的增长 ， 它可能是一个慢慢的增长 ，但是我的收入是个指数型的增长 。

所以在那个时间点它是能够整体应对的 。 但是如果我们抛开预训练不谈 ， 只谈我给你提供服务 ， 这个是 OK， 现在是可以挣钱的 ， 现在是这么一个情况 。

只要我不训练新的版本 ， 我就赚钱 。

对 ，但是你不得不训练 ，因为你得要跟进 ， 还没有到集中度不够高 ， 集中度不够高 ， 这个问题 。

就换句话说 ， 大家在训练这部分还是要卷 ，但在推理赚钱这部分 ， 大家也不要那么卷 ， 大家都需要赚钱 ，是吧 ？

别把互相都逼死 。 好 ， 那我觉得接下来就可以预测一下， 就是很可能下一个就有一个 AI 公司 ， 它可能也要向 C 端收费 。

两位有预测吗 ？ 就是在豆包之后， 谁会成为下一个收钱的人 ？

我预测我会觉得千问可能会跟那个 。

千问 。

阿里可能还是想回回血 ，其实这是我的一个直觉的判断 。

对 ， 我也刚才想说千问 。 你看咱们今天议题准备的时候 ， 提到字节的利润率降了很多 ， 所以大家会担心是因为这个原因导致那个决定 ，但其实不是 。

但是阿里确实我觉得内部是要考虑一下这个事情 ，因为它毕竟电商业务的利比较薄 ， 然后它又有云 ， 然后又有基础设施投入 ， 然后就是它的事又很多 。在这件事情上， 阿里是庄明昊最激进的 。

那它为什么最激进 ？ 或者说这个激进的另外一面就代表着它其实某种来说可能是最着急跟最那个不太那么坐得住的一个人。

本身来讲它是想再往前推的 。 如果那这个东西再往前推一点点 ， 那是不是可以考虑在这件事上做一些收入的回回来呢 ？

对 ， 就是回回血 。

对 ， 那如果这么看的话 ，其实我觉得有一个共识 ， 就是这个收钱这件事情是一个确定性因素 ，但是有一个不确定性因素 ， 就是定价 ， 收多少钱 。

豆包的定价是有 500 的专业版是吧 ？ 对 ， 所以怎么看这个定价体系 ， 分析一下， 就是它这个定价是怎么来的吧 。

就是基本上是几档嘛 ， 就是我觉得从最基础讲 ， 海外的模型产品一般 OpenAI 最开始出来的时候是 10 美金还是 20 美金 ， 然后后来出了一个便宜的版本是 8 美金还是 6 美金一档 ， 就是基本上是在这个 10 美金左右这个档 。

我觉得这是第一道坎 ， 再往上提就变成一个算是比较相对专业的用户 ， 可能直接我觉得海外就直接奔到可能 100 美金去了 ， 那国内可能就奔到比如说 50、60， 我觉得是一个比较重要的一档 ， 再往上可能就 200。

我觉得 200 美金是今天时间点大部分以月费订阅制为个人用户面向的产品的比较重的 ， 就是会比较高的一档 。

但是你想 200 美金换算成人民币就已经 1500 了 ， 那我觉得不太现实在国内 。 所以你像国内的 ， 我觉得有另外一个线就是 648， 就是玩游戏你才知道 ， 就是 。

对对对 ， 点卡是吧 ？

对 ，iOS 的这个抽卡的这个 648 的这个 ， 就是原来就是 100 美金转回来的 。 我记得那个豆包新闻出来的第一个当下 ，其实它又有还有一个 998 的档 ， 好像是 ，但那个档后来被拿掉了 。

我不知道为什么 ， 就是它有一个类似什么一年要将近 1 万的那个档 ，但那个档后来好像被拿掉了 。

所以就是我觉得这几个档之间的尝试 ， 定价的选择 ， 提供什么样的服务 ， 用户是否能够真的接受 ， 我觉得都是一个探索期的状态 。

然后阑心你怎么看定价 ， 或者是说你觉得这几个定价当中， 哪个版本可能会卖得更好 ？

豆包的价格起价是 68， 它是 68 一个月 、200 一个月 、500 一个月 ， 我不知道现在改了没有 ，但当时传出的图是这样的 。

然后我觉得 68 这个就很微妙了 ， 我们以前会谈到说就是美元和人民币大概是 1 比 1 的一个 ， 外国收 20 美金 ， 然后中国收 20 块钱 ，但豆包没这么收 ， 它收了一个 68 的一个很奇怪的价格 ， 它没有想象中那么便宜 ，但是又没有到 98 或者 128 这一档 。

但是在国内的订阅制的定价里面 ， 你很难看到这样一个价格 。

有没有可能是个游戏玩家在定价 ？

你把订阅如果分成消费级和生产力的级别 ，其实是完全不同的 。 生产力级别当然就很便宜了 ， 对吧 ？

但如果你纯粹从娱乐消费消遣类的情况下， 中国的天花板单产品用户付费的天花板差不多是 QQ 音乐的 1.2 亿出头 ， 没有 1.3 亿的产品 。

所以我觉得无论如何 ， 你不管 AI 产品 ， 你要打破这个天花板的话 ， 我觉得 68 是很难打破的 。

听阑夕讲完之后， 我觉得有种感觉 ， 就是它的定价应该是基于新的锚点定位的 ， 就特别像你说的 ， 就是比如说视频会员或者游戏点卡的角度 ， 就是我按照现在中国用户可能付费的一个心理的一个价位预期 。

我觉得还相信它掏出的东西 ， 这个东西它值 68， 我觉得这个是最关键的 。

对 ，因为如果你收 20 的话 ， 掏的东西不够多 ， 用户会有一种这 20 块钱也是打水漂的感觉 ， 还不如 68 还能有点存在感 。

所以这 68 里装什么东西是接下来很期待的 。

我个人很期待 ， 最好用的可能是视频或者语音方向 ， 它会有一个全模态的一个东西出来 ， 大家能够在里面无限的制得去做图 ， 然后做完 ，而且图片的质量或者娱乐性非常好 ， 然后大家愿意花 68 块钱 ， 我觉得这个可能概率相对来说大一点 。

然后我也补充一个看法 ， 就是我觉得还有一种可能性是 ， 它可以等下一个版本升级 ， 等下一个版本升级的时候 ， 我免费版慢一点升级 ， 或者说免费版做一个限量 ， 然后我收费版才能用上我最新的模型 ， 这样的话就自然而然把它和它区隔开了 ，而不用额外再做个产品了 。

如果未来人人都是 AI 用户的角度而言 ， 可能只有这 10% 的人或者少于 10% 的人真的会被 AI 付费 。 那这就会形成一个所谓的原先我们叫数字鸿沟 ， 现在可能是 AI 鸿沟 。

我觉得这个其实在生活中无处不在 ， 这几天很火的不就是那个山东的那个山姆吗 ？ 一个大爷过去问 ， 你平常不让进 ， 你还花 500 块钱买会员卡 ，是吧 ？

我觉得这个东西大家放平常心就可以了 。

就是每天在疯狂用 Claude Code， 然后用 OpenAI 4.7 疯狂在弄一些东西的人 ，他对模型的感知跟当下这个时间点最好模型能力的边界的认知 ， 跟每天其实只是跟豆包或者元宝或者千问聊聊天 ， 问一个基础的问题搜索一下， 大家的体感的状态应该已经差得非常远了 。

但是问题在于就是每一个人的需求其实是不一样的 ， 就生产力场景下大家确实需要探索那些极限 ，但是日常的很多东西确实其实没准可能去年 DeepSeek R1 就够了 。

今天大家能够在手机移动的各种各样 AI 已经是绝大部分人一生当中遇到的最聪明的东西了 。 就我们大部分人已经探索不出来它那个到底到哪了 ， 对吧 ？

它已经都已经比我们厉害多得多了 。 所以那变成了可能不同的用户需要有不同的服务与之相匹配的东西 。

这可能也是这几家厂商开始尝试在做收费时候要去想的 ， 就是你到底在给哪些用户提供什么样的 ， 或者哪几种可能的场景下的有质量的东西来值得这个钱的 。

还有另外一个套路就是广告嘛 ，ChatGPT 是在这个方向上探讨最早的 ，而中国的网络广告应该说比较发达 。 那为啥中国的这些 AI 公司没有把广告作为一个很重要的商业模式来源 ？

我觉得因为这个东西它没有办法直接接入现有的广告系统 ， 现有的广告系统还是基于一个你的页面的关键词或者搜索的关键词来做的 ，但它涉及到一个你跟用户的输入要形成一个关联 ，而这里面要涉及到巨大的脱敏 ，而且要监管的压力也非常大 。

所以我觉得它不敢轻易去做 ，但是我觉得一旦做了 ， 反而中国会比美国要更快一点 ，因为中国比较擅长 ， 就我们的互联网比较擅长那种羊毛出在猪身上嘛 。

就你做转移支付其实是大家很自然的一个事情 。

然后还有另外一个角色吧 ， 就是关于这个在中国市场的 AI 玩家 ， 就是运营商 。 因为运营商传统上其实不是 AI 的玩家 ， 对吧 ？

它原来是提供网络的 ， 然后后来借助一部分算力 ，但是这一两个月呢 ， 就是我参加了一些活动啊 ， 包括移动云的活动 ， 我觉得两位可能也听说过 ， 包括电信等等 ， 好像他们也成为一个 token 的玩家 。

那这些 token 的玩家 ，他们也一定要通过这种收费的方式吗 ？ 我们现在可以把钱分成打电话的钱 ，traffic 的钱 ， 未来还有 token 的钱 。

那运营商把 token 的钱加到上面 ，有没有可能从豆包或者千问这儿再分得一杯羹 ？ 他们是否是一个很重要的存在 ？

我觉得是可以的 ， 就是我们现在知道有很多流量卡 ， 什么大汪卡之类的 ， 它能够支持定向的一个应用 。

如果大模型的厂商它愿意去做分销的话 ， 我觉得运营商其实是很好的一个合作方 ， 很好的一个合作方 ， 对吧 ？

他们其实做的还不是那种传统的云的生意 ，其实云也是一个很好的合作方 ，但云更多的是对企业级用户 ，但是运营商是真的能够帮你接触到个人的一个用户 。

就假如说你豆包 68 会员 ， 对吧 ？ 但是我如果用移动的某个套餐 ， 你其实能够某种享受到这 68 会员 ，但是你又不用交 ， 你交到你的花费里面去 ， 这样对大家的心理的接受度要高很多 。

我觉得运营商可能也是看到了这个机会 ，他们想努力的去扮演这样一个分销的一个角色 ，但是这个决定权还是在于模型厂商他们愿不愿意这样干 。

从利益上来说当然是有利益的 ， 当然也有一些自己被架空的一个风险 ， 这个他们得考虑和衡量 。

对 ， 然后和这个收费对应的其实还有另外一个就是免费嘛 。 大家知道就是 GPT 说 ：" 我之所以能为用户提供免费的服务 ， 就是因为我可能会打广告 。"

这样的话就可以免费 。 当然还有一些国家吧 ，因为最近听到一个新闻就是马耳他这个国家 ， 然后它提供全民免费的 token。

就这个玩法两位怎么看 ？ 就这是不是也是一种能复用的方式 ？ 当然我们知道这个复用肯定要打引号 ， 或者是说某个城市会把它成为一种强调城市福利 ， 会不会有这种可能性 ？

清华还是哪个学校是给学生免费 token 的量呢 ？ 但是清华的那个负责人说 ，其实申请的人并不是那么想象中的那么多 。

如果我们把学校 、 政府 、 组织看成是一类的存在的话 ， 那其实有一些在这个事情上想得比较靠前的组织已经在做类似的尝试了 ， 只不过确实这个需要时间 ， 需要 。

没有 ， 我觉得没有 。 你甚至很多 ， 你像经常一些大家给一些公司开会说 ， 公司问什么 AI 数字化转型这那的 ， 大家常规建议说你把员工所有的那个都免费报销了 ， 这是第一步 。

我今天听谁讲的 ， 我一个很好朋友做播客的重轻 ，他说 AI 是打篮球 ，是打篮球 。 打篮球是什么意思 ？

就是你不能通过看 100 个篮球教学视频而掌握拍篮球是个什么东西 ， 你要去拍 。 那你拍就是你要有个球跟有个地方让你去拍 ， 对吧 ？

那就变成这个问题 ， 那你至少让大家先能用上， 然后再说后面的事情 。 所以这个逻辑上讲 ， 我觉得没准是有可能 ， 没准哪天一些比较在 AI 上比较激进的 ，他可能没准在他区域覆盖范围内 ， 可能不是给个体 ， 比如给相关的企业 。

就是这个事情确实如果真的大家认为这件事情真的是未来可能非常非常核心 ， 非常重要 ， 大家都要去了解跟掌握跟感受的话 ， 那没准有一些相对比较我们叫创新的这个组织方们可能就会在这件事情上做一些比较往前多迈一步的策略 ， 我觉得很有可能会出现 。

其实我会更悲观一点 ， 我会觉得普惠赚钱和质量是个不可能三角的 。 然后就我一向会说 ， 你如果不谈这个 token 背后的模型是什么 ， 光谈 token 其实是一个耍流氓 。

我给一个很垃圾的模型你 ， 然后给你 20 亿 token。 我知道有很多初创公司现在招人的一个卖点 ， 就是你可以在我这尽情去用各种的模型 ， 你不需要自己来掏钱 。

这个其实就是一个对于优秀的用户的一个非常大的一个吸引力 。

我其实蛮支持的 ， 就是一个是员工可以去报销 token， 还有就是大学 ，因为我们大家知道就是大学每年在这个论文上织网 ， 这个花大量的钱 ， 对吧 ？

可能是千万级的 。 那这个其实对学生而言 ， 对他科研的帮助 ， 难道模型对他们的科研的帮助比论文下载要小吗 ？

我觉得起码他们是 1 比 1 的关系 ，但这又是个伪命题 。在很多大学还说我不支持学生用 AI，是吗 ？

对 ， 老师看 AI 论文看太多了 ， 看吐了 。

是啊 ， 这也是个问题 。

对 ， 然后这事就很矛盾 ， 一方面来说就是你用了 AI 我觉得很讨厌 ， 然后你又不用 AI 我又很担心 。

你又觉得脱节了 。

又脱节了 。

前两天谷歌的前董事长史密特去一个大学做演讲 。

对 ， 被虚嘛 ， 就是全程其实大家都没有谈 AI， 只有他提到了 AI。他还不说 AI 多重要 ， 只是未来大家要面临 AI 的竞争 ， 很多学生虚他 。

我心里说这也很冤啊 ， 就是你不提这个事情 ，AI 就对你们没有影响吗 ？

因为它带来的很多问题大家都已经看得到 ，但现实问题确实就是我们能怎么办呢 ？ 就是我们在经历这个 ， 如果真的这是一次真正意义上的工业革命跟技术革命 ， 那历史上这么多工业革命跟技术革命确实在那个 。

没有一次是被拦下来的 。

对啊 ， 它是挡不住的呀 。 你像前两天那个谁 ， 姚顺雨就是那个 DeepMind 姚顺雨 ， 她也谈 ， 我说今天不是我来的 ，也会有一个另外的什么人把这个东西做到这个地方 。AI 似乎现在就是这样 ， 就像冲浪一样 ， 就是你无论你冲不冲 ， 这个浪一定就是来会推到这个地方的 。

你不做 ， 就是也会有另外一个人把它会引进到这个地方 ，而且大家只是在做一些帮助浪 。

你去 Sam Altman 的家里 ， 家门外去开枪没有意义 ， 啥都有 。

我们这话有点远啊 ，但是我觉得从这些 AI 公司而言 ， 或者各方面而言 ， 我觉得可能要对他们这种心态抱以就是同理心吧 ， 我们不说 ，但是一方面来说 ， 同理心支持也就像大家说的 ， 就是光同理心也不能解决问题 ， 还是要尝试迎头向前 。

好 ， 我们歪个楼之后， 我们再歪回来之后， 我们刚才已经我觉得把这个他们收钱的逻辑已经谈差不多了 ， 结论就是这钱一定要收 ， 就看收多少钱 。

但是即便收了这些钱之后呢 ， 我们也会发现这些资本开支还是巨大的 ，其实靠用户这仨瓜俩枣 ，其实还 cover 不了这个产出 。

所以我觉得这部分我们谈一谈 ， 就是花钱的逻辑 ， 这些模型公司他们的花钱逻辑是什么的 。 从现在的这种 AI 这个商业模式走到今天而言 ， 大家觉得从投资视角而言 ， 就这个 AI 这个商业模式怎么赚可能会比较合理 。

我先给个铺垫 ， 就是刚才阑夕提到了一个说法 ， 就是如果把忽略训练不谈的话 ， 推理是赚钱的 。

因为 Anthropic 的研究员之前一直在说一个说法 ， 包括那个阿莫代也在提 ， 说如果我们其实我们每一代模型都是赚钱的 。

对 ， 对 ， 只不过因为我们投入到更大的下一代模型研发里了 。

然后我们下一代模型的研发和训练呢 ， 又是指数级的 ， 当时指数级的啊 ， 比如原来要 10 个亿训练模型 ， 下一代模型要 100 个亿训练 ， 再下一代模型要 1000 亿美金才训练 。

所以我下一代模型又把我之前的钱又给赚回去了 。 所以请两位谈谈这个投资视角吧 ， 就这个逻辑是怎么样的 。

我之前有个说法是说 ， 就我们不知不觉的走到了这里 ， 我们在这件事情上真的不知不觉的走到了很多事情的人类的极限里 。

就像刚才我们讲 ， 美国最大的一家科技巨头 ， 现在每年的 KPI 是从原来的几百亿美金涨到 1000 亿美金 ， 现在 26 年破了 ， 最头部亚马逊是 2000 亿美金 ，Google 将近 2000 亿 ，Meta 也快 2000 亿 ， 就加不加不 ， 这四五家就已经快到万亿美金了 。

我们从小学英语 ， 英语是三个零一个英文单词 ， 对吧 ？ 你想 billion 的公司已经可以叫独角兽了 ，billion 已经是个很大的词了 ，billion 再加三个零才叫万亿 ， 叫 trillion， 对吧 ？

然后 trillion 再往上加三个零叫 caugular， 然后你再想万亿美金是什么概念啊 ， 一万亿美金是超过绝大多数国家的 GDP 的 ， 那这个钱总要花出去嘛 ， 什么做芯片的 ， 做显卡的 ， 做存储的 ， 做 CPU 的 ， 做数据中心建设的 ， 做这个发电机的 ， 那这些钱滚起来已经滚到了很多事情人类极限 。

我们原来去评判这些公司跟这些业务的时候 ， 都是按线性的方式去推的 ，但是发现这个业务推到极限之后， 我们真的就要去看这个地球有没有那么多原材料 ， 这些公司的产线真的能不能在很短时间建立起来 ， 把它产线拉到一个我们那个预期的线 。

马斯克说没事 ， 我们去太空 。

就是你想我们都要去探索去太空部署中心的情况下， 那真的就是他把这个事情推到了我们太多事情的人类的物理的极限里了 。

就是我们终于走到空话小说应有的样子 。在这种情况下 ，其实 AI 公司有不同的活法 ， 就有的我们讲叫有的有爸爸 ，是吧 ？

就是有主业去养 ， 特别像 Google 这样的 ， 然后有的是有金主靠巨额融资 ， 比如 Anthropic、OpenAI 之类 ，有的可能就得靠用户了 ，但是也在融资到 Kimi 之类 。

我不知道这种几种不同有钱来源的公司 ， 大家怎么去看待这种来源 。

其实中国现在其实就两波势力吧 ， 一个大厂的 ， 一个是 BAT， 包括字节 ，他们是自己的主营业务非常的顺利 ， 对吧 ？

然后有钱去烧这个事情 ， 然后再就从六小龙 、 六小虎开始说 ， 最后大家还要回 ， 还是要回到同一个原点来 ， 就是钱从哪来的一个问题 ， 对吧 ？

那我觉得现在大家其实追寻的还是一个 ， 为什么这行业比较乐观 ，是因为它的确定性比较高 。其实我们在说经济 ， 它其实是一个循环效应 ， 就是我们说以前有个段子说 ， 一个小镇每个人都背了一肚子债 ， 要有人过来花钱 ，有个旅客过来 ，在旅馆里面花了钱 ， 旅馆有钱去还 ， 一循环 ， 大家每个人都生活都好起来了 。

那其实钱并没有多 ，但是经济的关键在于流动性 ， 这个行业现在的流动性其实蛮高 ， 所以我觉得大家在这几个商业模式来说 ， 大家现在其实都还不太害怕出事 。

就只要多花一点钱 ，其实这个圈能转起来 。在这种情况下 ，但是钱足以支持这么多的玩家吗 ？ 我问这个问题是因为其实如果你看海外的话 ，有个说法叫御三家嘛 ，是吧 ？

就 Google、DeepMind， 然后 Anthropic、OpenAI， 还有其他玩家吗 ？ 好像没有了 ，是吧 ？ 但是国内模型公司现在可依然还很多吧 ， 市场有这么多的钱支持这么多玩家吗 ？

现在可能有还是要小世家吧 ， 我大概数了数 ，是吧 ？ 智谱 、Kimi、MiniMax， 然后 Q1、 元宝

、 豆包 ， 对吧 ？

捷运 。

捷运 ， 还有应该就包括一些做这个多模态模型的快手等等 ， 这还有十来家 ， 阑夕你觉得可以吗 ？

我觉得这个中国公司跑得慢 ， 稍微慢一点的好处就在于说 ， 它没有那么快的去分出一个高下， 美国御三家它跑太快了 ， 就导致你拉的后你后面的人就它就拿不到更多的知识 。

你像马斯克的 XAI， 它其实就有这个问题 。 我们一年前不讲御三家 ， 一年前四家 ，Grok 是能上桌吃饭的 。

还有 Meta 呢 ，是吧 ？

对 ， 对 ， 然后就逐渐的逐渐的 ，Meta 就是 Llama 4 那一波 ， 然后就掉队了 。

很伤 ， 非常伤 。

就你只要一波掉队 ， 就跟不上了 ， 就跟不上了 ， 就一步错步步错 。 豆包其实他们自己也有反思啊 ， 就 DeepSeek 出来那一波 ，他们内部有反思 ， 然后马上就能够追上来 ，因为大家的整个的竞争环境烈度还没有上去那么多 ， 所以它能容忍这样一个环境 。

但我觉得最终肯定会集中都会上来 ， 这是任何一个行业都会出现的一个现象 。 无非现在大家不认输啊 ， 当你不认输的情况下， 你就可以不下牌中 。

我再举个更现实的例子 ， 春节这个字节发了这个 seedance 2.0， 大家会认为视频模型这场仗已经打完了 ， 就是断档是领先 。

那你想字节的主业是视频 ， 然后它又在视频模型上拿到了这个 ， 对吧 ？

船票 。

拿到这个绝对领先 ， 就是你全世界模型加一起 ， 就是我就是领先的 。 那它就是你不需要怀疑任何字节在这件事上的纠结犹豫战略定心 ， 都不需要 ， 快手在这件事上是一样的逻辑啊 ， 可灵也还行 ， 可灵也不会纠结跟犹豫的 。

然后后面还有阿里 ， 然后也上了模型也在打 。

MiniMax 嘛 。

然后你想 MiniMax 也上市了 ，MiniMax 海螺也很强 ， 这已经四家了 。 那后面还有 Hydream， 还有 Vidu， 还有什么那个 Pixverse 呢 ？

这三家在春节之后又拿了几十亿的融资 ， 为什么呢 ？ 理论上说前面已经有四家看起来不可能有任何纠结犹豫没有钱的问题的 。

All in 的玩家 。

对 ， 那为什么第五六七八名还能拿到那么多钱 ，并且也愿意参与这场竞争呢 ？ 对吧 ， 就是那很现实在于我觉得有另外一个角度很有意思 ， 就是智谱跟 MiniMax 上市了 ， 智谱跟 MiniMax 上市的时候的年收入是 5 到 7 亿人民币 ，1 亿美金左右 。

这个钱对于这些厂商而言不是一个太大的钱 ， 所以你会从这个角度来讲 ， 捷运会说我 25 年收入差不多也有 5 个亿 ， 对吧 ？Pixverse 说我可能也有 3 个亿呢 ， 我也具备上市资格呀 ， 我上去之后如果这个热潮还在 ， 我也够吃啊 。

那有这个逻辑来讲 ， 那这些投资相关方又因为这个热潮这些关系 ， 就各种 buff 一加 ， 所有的理由就都变得正确了 ， 所以就成立了 。

这其实再补充一个点 ， 就是说大家会认为这个蛋糕是巨大的一个增长的速度 ，在大盘往上涨的时候 ， 你涨得没有头部那么快 ， 这个东西不是一个很大的危机性的东西 ， 你可以喝汤 ， 汤够喝了 ， 还是这个问题 。

对 ， 这里的一个逻辑可能刚才阑夕也谈到了 ， 就是你头部玩家可能跑得还 ， 虽然你的决心很大 ，但你的产品的绝对领先优势还没有那么强的时候 ， 我为啥不能在后面喝汤呢 ？

从投资逻辑是这样的 ， 虽然它不是前三名 ，但是它后三名它也是 AI 市场的玩家呀 。 我投它们比投 ， 我投它们总比投别的强 ，是吧 ？

因为现在市场上所有的钱都在 AI 这儿 。其实海外也有个类似的例子 ， 就是 Cursor，AI coding 来了之后， 可能像 Cursor 啊 ， 还有这种一系列 AI coding 公司可能也就死掉了 ，但实际上它没死 ，因为它手里还掌握着一部分用户 ， 然后呢 ， 甚至像 Cursor 这种还被马斯克给收掉了 ， 这个钱还不少 ， 应该有个几十亿美金 。

有个 600 亿美金 。

所以我特别想用一句话叫做 ， 这些公司死去只是换了一种方式 ， 陪着我们 ， 就像某个同事没有离开 ， 只是被蒸馏为一个 skill 陪伴着我们一样 ， 可能这个市场到底还是 AI 有稀缺性 。

那说到这的话 ， 我觉得还有一个话题就是 ， 除了我们收钱这种订阅方式 ，是否还有其他的方式 ？ 其实一个明显的答案就是刚才两位也提到的 ， 就是 API 这种方式 。

怎么去看 API 这种收费方式和订阅收费方式这种两种差别 ？ 我们都知道其实订阅方式对很多超级玩家而言 ， 就是模型公司是亏的 ， 对吧 ？

我知道阑夕肯定你以你的烧法 ， 那肯定是亏的 ， 你就是那个疯狂健身的 AI 玩家 。在这种情况下， 为什么它还要去服务你这样的玩家 ？

为什么要服务我 ？ 就答案很简单 ，因为不健身的人更多呀 ， 对吧 ？ 如果大家都像我 ， 那肯定就不服务了 ， 对吧 ？

就是我的成本被那些人给贪掉了 ， 所以很感谢大家买来但不怎么用的 。

但关键我们如果是正经来说的话 ， 它还是有一个边际成本的一个递减的一个问题 。 虽然我们说每次的 token 消耗其实都不一样 ， 它不像搜索 ， 它可能是个固定的静态页面 ， 对吧 ？

但是我们从长期来看的话 ， 它的知识量随着它的知识量的丰富 ，以及它预训练的完善的情况下，token 的整体成本会往下降 。

我这样的一个玩家 ， 无非就是说 ， 我又会用抄 ， 无非就是说它还是会给你设一个值 ， 这个值可能会相对来说看各家容忍度 ， 你用抄的那你就憋着呗 ， 就缓几天 。

现在 Codex 不是那个重置额度 ， 常常一个 ， 经常重置 ， 我一言不合重置额度 。他们后端有非常强大的一个财务的一个模型 ， 就精算师在那帮他盯着 ，他们不会做亏本的生意 ， 这个一定要相信 。

对 ， 我觉得可能人类的一些 prompt， 一些提问可能对模型公司来说还有数据价值啊 ， 对他们来说是一个非常优秀的数据集 ，是吧 ？

对对 ，是很适合后训练的 。

是不是有可能说人类还有额外可驾驭的一些空间 ？ 比如阑夕老师的各种画图方法 ，是吧 ？ 有各种这个小说的创作思路 ， 杜若梅说从来没想到还有人这么去用我的模型 ， 用的多一点就多一点嘛 。

好 ， 做做学习 。

明昊 ， 你怎么看这个订阅和 API 这两种方式 ？ 他们未来会积极看 。

我觉得中美市场可能还不太一样 ， 就是中国的图形战场更强势一些 ， 所以中国可能如果能在直接付费上探索出来 ， 没准订阅会多一点 。

但美国那边因为整个 2B 的生态更丰富更完善 ， 整个 API 的生态可能在 AI 这波之前 ， 基础设施已经建完了 ， 所以企业的应用 ， 然后各个层级的分工 ，API 调用的关系 ， 包括这个开放程度 ， 对吧 ？

然后这个链条的打通 ， 所有这些事情已经是一个非常基础状态存在的情况下， 那 2B 战场这个纯 API 调用的角度来讲 ， 它可能会更疯狂 。

我们什么时候真的能看到 AI 应用的大爆发的情况下 ？ 肯定就是那这些 AI 应用本质上是跑在模型上， 那怎么跑 ？

不是还是通过 API 调用的方式去解决这个连通跟调用的问题 。 如果说真的我们迎来这个所谓的应用大爆发 ， 无论是 2B 还是 2C 大爆发 ， 那没准 API 可能会更大 。

过去 20 年左右 ， 中国在 2C 互联网上策马狂奔 ， 美国那边是 2B 跟 SaaS 的策马狂奔 。 到这个节点 ， 我们两方的市场在互相学习 ， 那就是 AI 带来的 ，因为我们需要去了解 2B 生态 、SaaS， 包括 Token、API 这套东西 ， 然后他们也要去更多了解 C 端用户羊毛出在猪身上， 各种各样乱七八糟的结合跟探索 ， 然后再去适配当下的 AI 的演进的过程中的产品 、 应用 、 功能 、API、

智慧方式的订阅 ， 然后去揉一个什么新的范式出来 ， 可能才是一个 AI 时代的结论 。

我再补充一个刚才说 API 和订阅的一个关 ， 我说一个类似一个数据 ， 就是谷歌不是 I/O 大会吗 ？ 昨天晚上它有一个数据是 Gemini 下九月一月活 ， 然后 Gemini 主应用的 token 日均差不多是 107 万亿 ， 然后它的 API 是 27 万亿 。

就你会看到就谷歌的 ，因为我觉得这个问题是每个公司的结构不一样 ，Anthropic 肯定不是这样 ， 它一定是 API 去做的 ，但是谷歌因为它的用户基础 ， 它大多数还是服务于它的搜索用户和它的 C 端的用户 ， 所以它的 Gemini 的那个量会大很多 ， 反而 API 会压制它的比例 ，是这样 。

对 ，是这样 。其实有的时候这种 C 端收费 ， 我觉得它也不是一个典型的数学题 。 比如很多人会为这个好记心或者贝贝加付费 ， 它其实不是一个单纯的一个性能逻辑 。在 AI 时代 ， 大家提一个观点最不怕打脸 ，是吧 ？

因为谁都在被打脸 ，是吧 ？ 哪怕像 OpenAI 的 ，是吧 ？Anthropic 也会被打脸 。 我觉得要不然我们在谈论点稍微抛三种可能 ， 然后我们过个一年， 我们再验证一下这个大概是什么情况 。

阑夕要不然你先抛一个可能被打脸的数字 ， 未来订阅 API 积极开 。

我觉得还是看公司吧 。 如果看 ， 如果把整个中国拿进来的话 ， 我觉得 46 开吧 。

40 订阅 ，60API。

55 吧 。

遇事不决就 55。

对 ， 我也 55 吧 。

好吧 ， 我们接下来聊聊这个赚钱的问题 ，因为作为商业公司 ， 它最后还是要盈利成为一个赚钱的公司的 。

但是问题是呢 ， 互联网时代有个最大的说法就是挖金子的不如卖铁锹的 。 黄仁勋之前提了一个说法叫 AI 有五层蛋糕 ， 第一层是电力 ， 再往上是芯片 ， 然后再往上是基础设施 ， 然后再往上是模型 ， 再往上是应用 。

那在这五层蛋糕体系当中， 咱们先分析一下吧 ， 就这五层蛋糕现在谁在赚钱 ？

现在最赚钱的肯定是黄仁勋所代表的这一层叫基础设施层嘛 ， 这个产业层 ， 对吧 ？ 我有个说法是说把用户的直接付费 、2B 的广告 、 我们的 API 所有这些钱放在一起 ， 投资人的钱也放在一起 ， 你相当于这些钱是这个池子里的注水的地方 ， 对吧 ？

过去三年多时间基本上只有老黄是赚钱的 ， 老黄赚钱呢 ， 台积电就会赚钱 ， 所以这两个是旱涝保收的 ， 无论怎么样都是旱涝保收的 。

然后那再往前推 ， 你会发现其实数据中心的问题在于数据中心本身原来是赚钱的 ，但是尤其是这一波所谓新 Cloud 崛起之后 ，他们因为要迎着这个暴涨的需求 ， 建更大的数据中心 ， 要借更多的钱做投入 ，他甚至可能他现在当期的收入可能又不够付他未来借的钱的利息 ， 所以他在财务报表非常的难看 ， 杠杆极高 。

但是他的业务本身其实如果我们有一个极端态来看 ， 那个业务应该还是赚钱的 ， 只不过他的毛利水平会回到一个类似当年可能云厂商最后的一个平均的那个空间里 ， 对吧 ？

那现在看上去 ， 模型厂商推理的毛利确实是能够算得出来 ， 可能五六十没准 OK 的 ，但是问题在于刚才我们说的那个问题 ，他还在竞争的训练的过程 。

那应用厂商毛利更差 ，因为他要给模型厂商钱 ， 还要给云厂商钱 ， 然后收费又遇到我们今天谈论的所有这些问题 。

我觉得现在就是最面临用户的人现在是最痛苦的 。 我记得我表情包是说 ， 大家不都说 token 成本在十倍的降低 ， 所以今天我亏钱 ，但明年我就 90% 毛利了 ，但发现明年还是亏的 。

为什么呢 ？ 因为所有人都不可能用旧的模型 ，因为所有人都在用最新模型 ，而最新模型的价格是不可能降的 ， 它一直在涨的 。

那大模型厂商也是一样 ，他在不断的在推更新的模型 ， 更大的模型 ， 最大的投入 ， 然后他就需要建更多的数据中心 ， 然后更多这些数据中心要去借更多的钱 。

今天晚上正好英伟达不是这个季度财报吗 ？ 就是英伟达已经连续 15 个季度超预期了 ，也就是说超预期已经不是意外了 。

超预期是长期了 。

不超预期就不符合预期 。

不符合预期 。

阑夕怎么看这个盈利版图 ？

好像明昊对应用这层很不看好 。

应用现在压力太大了 ， 前面其实都是一个供给逻辑 ， 对吧 ？ 就我有货 ， 然后就有人来买 ， 它是一个采购的一个逻辑 ，但是应用它是一个现在没有买单者不够 ， 没有买单者 。

而且你还要考虑到应用 ， 你要有个获客成本 ， 你有很多竞争比较 ， 竞争比较压力比较大的 ， 比方千问到处投广告 ， 你还有个投流的一个成本 ， 像这些成本其实都是前面不需要的 ， 前面没有的 。

你没有说英伟达我需要投流 ， 对吧 ？ 大家找着我就行了 。 所以从这个方面来说 ， 我觉得应用可能还要花很长时间 ， 尤其是我们谈千问这还叫自家模型 ， 它等于说模型推出来的应用 ， 还有很多应用它其实它没有自家模型 ， 它需要去买 ， 就我需要从上游进货 ，但是我下游卖不出同样的价格 。

这其实是一个很大的一个问题 ，因为我自己还有我自己的经营成本 、 运营成本 ， 包括我刚才说的投流成本 ，但是我觉得整体长远来看还是可以保持一个谨慎乐观 。

就是你因为这个 ， 你不可能无限把所有的压力给应用厂商 ， 所有人赚钱 ， 然后压榨应用 ， 然后应用你就一直等着 ， 一直忍着 ， 这个是不太可能的一个情况 。

对 ， 我说到这我突然有个想法 ， 我觉得其实人类不争气啊 ， 大家有没有想到其实模型之下都不是给人用的 ，AI 需要电 ， 所以电在赚钱 ，AI 需要硅 ， 那硅在赚钱 ，AI 需要光通信 ， 所以这在赚钱 ， 然后应用是给谁用的 ？

给人用的 。 所以我们人不争气 ， 人不争气嘛 ， 一切服务人的 、 服务碳基的都不赚钱 ， 一切服务硅基的 、 服务机器都赚钱 。

所以其实我们刚才问那个订阅模式和 API 模式积极开的问题 ，也是个机器经济和人类经济的问题 。 如果套 STRIPE 的语境的话 ， 就是 agent commerce 和 human being commerce 之间到底积极开的问题 。

我觉得我们人类要争气啊 ，但不是我们三位能讨论的问题 ，但我觉得这是一个很值得未来从经济学的角度去 ， 或者社会学角度去讨论的问题 。

然后那这种情况下我们觉得 ， 我觉得模型公司是一个很好的 demo。 为什么呢 ？ 因为模型之上的应用我们都知道现在亏钱 ， 长期当然可以乐观 ， 然后模型之下的我们都知道应该也是赚钱的 ， 模型就成了一个最好的参考变量 ， 就是它什么时候赚钱 ， 成为一个衡量这个市场非常好的标准 。

所以模型公司要赚钱 ， 它应该满足什么样的条件 ？

现在反正预期 OpenAI 是 29 年左右吧 ， 然后 Anthropic 可能会快一些 ， 没准明年可能就差不多了 ， 就是它的盈亏平衡就出现了 ， 可能半年多突然间因为大家打开了 coding 的这个战场 ， 引发的收入的快速的增长的这个状态 ， 让这些模型厂商更激进的看到了这个曙光 。

像智谱跟 MEX 是上市公司 ，他们去年的收入可能 5 到 7 亿人民币 ， 然后第一个季度都已经到了两三亿人民币 ， 甚至再多一点 ， 会像原来想象那么指数的增加 。

所以它的盈利周期你也大概是可以算得到的 ， 或者说盈亏平衡出现的时候 ， 这个时间点大家都是可以预期的 。

市场总是有新的问题提出 ， 你比如最近一段时间市场弥漫的问题变成了你们说你们用了这么多的 token， 这么多的 coding 工具 ， 那你们做出了什么 ？

做出的这些东西是否它的 ROI 是对的 ？ 这个问题被提出的时候 ， 相当于我们把我们的焦点跟更怀疑的问题往前推了 ， 那中间那个问题似乎大家已经没有那么担心了 。

所以但是你要想 ， 当现在出来这个新的探讨问题被讨论差不多 ， 再后有更新的问题会出现的 ， 那在那个时间点似乎就再一次证明我们更往前走了一步 。

模型公司说我虽然不一定能解决我的问题 ，但是我可以给别人造成问题 ，是吧 ？ 就像 Anthropic 一样 ， 就是我虽然现在还没赚钱 ， 我可以让 SaaS 公司也赚不了钱 ， 然后对这样的话 ， 如果别人的问题只要比我多 ， 那钱还流向我们 ，但是我们必然还是要讨论一下应用啊 ， 就是你觉得 AI 应用谁能够先盈利啊 ？

是 C 端订阅的 、B 端的还是广告的 ？ 就是做应用的怎么办 ？ 要不要指一指路啊 ？

我现在在专门观察 ， 我还在回味他的那个话 ， 我觉得有一个很好的回应就是你看裁员就行了 ， 裁员就意味着有价值了 ，因为我替换了人的员工 ， 对吧 ？

如果大家不裁员 ， 这个东西才是一个真正的问题 。 所以裁的越狠 ，AI 越狠 ， 当然有点政治不正确 ， 政治不正确 。OK， 所以 AI 应用 ，AI 应用的话 ， 我觉得主要还是看 ChatGPT，因为它的付费用户量其实最大的 ， 整个付费行为也是最 OK 的 。

然后前段前他不是的 Information 做了一个报道吗 ？ 他准备把 20 美元的套餐降到 8 美元 ， 主推 8 美元的 ChatGPT GO， 对吧 ？

然后这样可以达到差不多五年之内达到 8 亿左右的付费用户 ， 这其实是一个非常非常大的规模了 。

当然它不至于能够打平 OpenAI 的整个的东西 ，但因为它也必须要有一个其他业务 ， 我们认为任何一个单模型 ， 它不可能说完全通过订阅去 ， 这个是不太可能的 。

如果从纯粹的赚钱逻辑的话 ， 那就是订阅制的赚钱逻辑 ， 海外看 ChatGPT， 国内看豆包 ， 这两个就看这两个就行了 。

我甚至觉得 Gemini 都不会 ，因为 Gemini 它不需要 ， 注定了它不会把这个收费当做它的一个主要 ， 它不需要 ， 对 ，不需要 。

但 ChatGPT 和豆包我觉得是 ， 豆包是需要证明自己 ， 它在自己内部要跟其他的 ， 跟抖音啊 ， 跟其他的公司去抢地位 ， 对 ， 它有这样一个欲望 。

正好阑夕也提到了这个中国市场 ， 我觉得我们可以把中国市场的商业模式和美国市场的商业模式 ， 我觉得我们再谈的稍微再透一点 ， 就是刚才我们谈五层蛋糕 ， 中国蛋糕和美国蛋糕是否会有一些区别 ？

从电开始 ， 然后再往上谈基础设施 ， 再到芯片 ， 再到模型 ， 再到应用 ， 中式糕点和西式糕点会不太一样 。

我觉得最底层 ， 首先电的层面 ， 我国的电是国有的 ， 然后美国的电是私营运营的 ， 所以它整个的底层体系运营逻辑就不一样 。

再加上过去这么多年， 电这个事情上我们的投入建设成本乱七八糟 ， 已经绝对的显现出非常强的成本优势 。

所以这个情况 ， 就这个最最最基的基座状态 。 所以为什么美国过去一段时间关于因为数据引起的电力的相关的这些问题特别的多 ，也是这个原因 。

所以这一层可能就非常的不一样 。 然后呢 ， 再往上一层就是这个我们叫芯片这一层 。 芯片这一层状态是说 ， 我们确实只在芯片本身的技术能力上， 距离比如英伟达也好 ， 或者是英特尔 、AMD 也好 ， 确实有一定的代际上的差异 。

但是我们可以通过别的 ， 比如说成本上的 ， 可不可以通过一些偏我们更擅长的政府行政手段的方式去做一些调配 ， 来让这个事情没有那么的被卡脖子 ， 对吧 ？

就是我们叫中国特色的社会主义的运营方式 ， 来支持这些可能在技术上落后于同等蛋糕层的美国公司 ，但是我们有别的方式把它的这个落后拖一下， 对吧 ？

然后某一个层次上其实我们讨论很多了 ， 确实中国现在这个时间点的参与的厂商要远远多于美国 ， 然后可能也会越来越出现分工 ，有些厂商可能偏多模态的 ，有些厂商可能偏语言 ，有些厂商偏 coding，有些厂商偏 agent 的 ， 甚至可能在市场角度 ，有些厂商可能偏 toB。

所以我们这边可能在模型这一层可能会比较分散 ， 没准多元化一些 。 然后应用这层可能就我们会更百花齐放 ， 或者我们至少期待它更百花齐放 ， 更有更多的可能性的东西 ， 更创新的商业模式也好 ， 然后更花花活的东西也好出现 ， 对吧 ？

我觉得是这样一个变化 。

对 ， 明昊提的这个中国蛋糕长起来是个柱状蛋糕 。 阑夕老师 ， 你眼中这个蛋糕是什么样子的 ？

我觉得中国的蛋糕主要还是体现在一个经济性上面 。 我们假设啊 ， 中国有个地方政府 ， 然后拉到一个数据中心的一个投建 ， 这是一个非常大的一个功绩 ， 对吧 ？

但在美国这是一个政治不正确的一个事情 ， 就是因为你如果一个地方要去建数据中心 ， 整个城市的电价会往上疯涨 ， 然后市民就会投票把这个议员给市议员给选下去 ， 对吧 ？

它其实这就是我们刚才说的一个逻辑 ， 就是中国的电网是国家运营的 ， 所以它会有一个价格的一个稳定机制 。

但是美国需要川普去发一个文件 ， 说各大厂商要承诺 ， 你们建数据中心不能转嫁电费到普通民众 ，但这个东西实际操作民众心中有非常大的一个猜忌 。

所以我觉得这也是两个国家的一个体制一个不同 ， 就是我们更追求一个稳定 ， 追求一个稳定的供给和稳定的一个工业化 ， 能够把它去做起来 。

但是美国其实更多的是资本趋向的一个导向 ， 就是速胜论 ，他们会非常激烈的拿到一个结果 ， 推到极致 ， 推到极致 ， 然后最后就形成一个完全的赢家 ， 对吧 ？

所以我觉得这个中国的蛋糕可能就是我更讲究一个质量和性价比和稳定性 ， 这个其实跟美国差异很多 。

美国会讲我的极致的一个性能 ， 极致的一个体验 。

我觉得总结下两位的话 ， 就是明昊说中国蛋糕更平均 ， 柱状蛋糕 ， 然后阑夕的意思是中国蛋糕可能不一定那么甜 ， 我们吃的比较健康 ， 我们 eat healthy，是吧 ？

所以我们口味比较平均 。 好 ， 最后一个问题我想问一下就是两位 ， 要不然对这个中国这个 AI 行业这种商业化的格局做做预测吧 。

就是我们老是让两位预测 ， 我就知道就是每次预测 ， 那预测完之后又肯定不准 ，但是没办法 ， 我觉得人类就是要做这种工作 。

对 ， 这是一种强化学习吧 ，是吧 ？

所以我想把这个问题稍微窄化一下的话 ， 就是那中国的商业化和美国的商业化 ， 从未来来看 ， 谁更难一点 ， 谁会简单一点 ， 或者是说还有没有可能一种比较创造性的商业模式会出现 ， 还是说这个市场其实还会有这种颠覆性的一些东西 ， 会让这个市场的这个曲线完全变了 。

我先说吧 ， 我先说吧 ， 就是我觉得美国的商业化会非常的功利化 ， 这个东西不是贬义也不是褒义 ， 就是一个客观现实 ， 就是他们会就像我刚才说的极致的去追求的回报率 。

但是我觉得中国在玩法上面 ， 就是在没那么功利化的方面 ， 从产品 AI 的商业化上面 ， 我觉得是可能会更有期待性一些 ， 比如说像豆包的人格化 ， 就是我刚才不是讲豆包如果要收费 ， 它是不是可以从陪伴方面去切入 ， 对吧 ？

而不是从效率 。

对 ， 我可以去让你去定制豆包是什么样子 ， 它是一个预节还是一个什么样 ， 这个东西对年轻人来说很有价值的 ， 它能够去吃这部分市场 。

但是你看就美国其实主流的模型它不会靠这个地方 ， 对吧 ？ 那我们再说千问 ， 千问做了购物 ， 做了打车 ， 当然我们会争论这个东西到底有没有价值 ，但至少在整个的可塑性上， 它做这个事情不是为了更好的挣钱 ， 对吧 ？

包括我前段时间说我玩用过千问的那个做淘宝的一个事情 ， 你如果去搜一些智商税的产品 ， 它会让你别买 。

我觉得这个其实有一个很大的一个亮点 。 所以我觉得中国模型在这种 ， 我可能在宏大一点的时候 ，在美好而无用的事情上面 ， 会比美国的模型做得更多一点 ， 就是未必能够直接给你挣钱 ，但它能够为你整体的商业化去做贡献 。

我觉得这个其实是可能是中国这边更有亮点的一个地方 。

如果把商业模式分成信息差和情绪价值 ， 那中国的情绪价值市场恐怕也不会太小 。 明昊 ， 我们今天其实没有聊到另外一个主题 ， 就是硬件 。

就是我会觉得硬件这一波确实中国的隐性的强势的状态已经非常明显了 。 就是你只要有任何的想法 ， 任何的你想干的什么东西 ， 都有无数的厂商能在很短的时间以非常低的成本帮你去实现这样一个东西 。

那今天这个时间点 ，AI 相当于给了原来硬件一个更聪明的大脑 ， 更有智商的一个控制中枢 。 那你原来很多不敢想的东西 ， 很多纯死的那个硬嘎的 ， 今天能够做的尝试跟探索被无限打开的情况下， 这个事情在中国真的我们可以期待无限的可能 。

那你像过去这一年， 为什么中国的一市场投了那么多什么大疆出来的人， 什么追觅出来的人， 对吧 ？ 什么这个这个 Insta360 出来的人， 对吧 ？

那这些在里面有经验的人， 基于这一轮 AI 的能力再做一些探索 。 当然我们也看到了很多乱七八糟的东西 ， 就是你说啊 ， 怎么会搞这种东西 ， 比如说带摄像头的耳机 ， 对吧 ？

对 ， 就是带耳机的摄像头 。

对对对 ，但是这些东西它就能在我们这个环境下被造出来 ，而且看上去像模像样 ，而且能够经历过从想法小样到推出 ， 甚至可能卖掉 ， 哪怕它不成功 ， 无限的这种堆加 ， 这种迭代 ， 什么玩具陪伴 ， 什么学习机 。

它都不需要众筹 。

都不需要跑到园区外面去搞定 。 我看最近有做宠物的 AI 的硬件 ， 就是人的 AI 硬件不好做 ， 那我给宠物做能不能好一点 ， 对吧 ？

人还要自己体验 ， 那宠物 。

机器第一 ， 人第一 ， 机器第一 ， 宠物第二 ， 人第一 ， 三个人第一 。

对啊 ， 那你看这些可能性真的会在很多事情上打开更大的一个 ，而且确实从各种各样的条件来看 ， 我们真的可能是具备这件事情上的很多条件 。

就是人啊 ， 供应链啊 ， 钱啊 ， 运转方式啊 ， 已经成功的经验 ， 所有这些事情可能都 ， 就是我们可以期待这件事情上有百花齐放的状态 。

所以我觉得可能在这个硬件的应用上， 中国可能会真的会走出一条完全全新的道路 。 特别感谢两位的分享 ， 我觉得我们今天实际上是一个从一个非常小的话题 ， 然后延伸到了一个非常宏观的话题啊 ， 就是我们一开始谈的就是一个豆包收费问题 。

但是其实从这一个收费就延伸到了其实怎么收钱 ， 然后他们的 CapEx，他们花钱 ， 然后以及未来的商业模式区别 ， 然后延伸到了关于这个 AI 经济蛋糕的问题 。

让我们用一个更宏观的视角来看到一个非常微观的问题 。 那以上呢 ， 就是本期节目的全部内容了 。

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我们今天的节目就到这里了 ， 拜拜 。