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AI集體漲價后,打工人反而「贏麻」了?

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文/劉三金

編輯/章魚

如今的 AI,屬實是越來越讓人高攀不起了。

自3月起,AI 漲價潮全面來襲。

一邊是優質模型接連漲價,各大云廠商更是輪番上調算力費用,密集漲價周期足足持續近10周。

另一邊免費Token配額不斷縮減,消耗速度卻肉眼可見加快,免費使用的權益更是一再縮水......

曾經,我們以為AI是來普度眾生的科技菩薩,現在才發現:

菩薩也是要收香火錢的。

好在,香火漲價,面對持續暴漲的算力賬單,大家突然發現:

Token漲價后,打工人反而贏了。

主要是勝在便宜。



Token批量漲價 打工人的「性價比時代」來了

隨便翻翻社交平臺,關于用不起AI的吐槽隨處可見。

最狠的當數Claude。

半個月前,以吝嗇著稱的Claude還能安安穩穩陪人聊上好幾個問題,但現在問一個稍微復雜點的問題,算力就直接耗盡了。

原本是體驗一下Claude最新版本,結果兩句普通的提問,就消耗掉了17%的Token。

每一個字都在燒錢。



有從業者每天用Claude Code處理工作,單日消費一千多。

算下來,一個月的花銷已經快趕上一個初級開發者的工資了。



躲過了Claude的字字消耗,也未必逃得過下一個燒錢的坑。

從文本到視頻,AI圈集體患上了通脹病。

想生成一段幾秒鐘的高清視頻,動輒五塊錢起步;

要是沒抽中滿意的畫面,就得反復生成、不斷試錯;

錢花得像流水,最后未必能得到想要的效果。



分析長文件更是個無底洞。

把大體量的資料往長上下文窗口里一扔,跑幾次深度分析,就能被AI“吃干抹凈”。

有網友曬出賬單,在Google AI Studio里不過是沉浸式地聊了幾個長十話——

幾百美金,就悄無聲息地蒸發了。



算力成本的水漲船高,不僅讓AI創業者的壓力陡增,更結結實實地給老板們上了一課。

大筆一揮批下幾十萬的AI預算,本指望能實現生產力飛躍,結果撐不到半個月就燒得彈盡糧絕。



原本打著降本增效的算盤裁了外包,到頭來發現:

在部分高強度使用場景下,AI成本甚至超過外包。



在這種燒錢如流水的恐懼下,互聯網上甚至衍生出了省Token攻略。

有人一口氣注冊好幾個小號輪流薅羊毛,主打一個富貴險中求;



還有人干脆把AI當成了賽博寵物。

定好鬧鐘卡著點,等免費額度刷新的那一秒準時上線。



事實上,今年以來,整個AI產業鏈都在默契地揮舞著漲價的鐮刀。

首先是云巨頭帶頭漲價。無論是亞馬遜AWS、微軟Azure還是各大國內云廠商,算力租賃的價格都在悄然上調。

頭部模型也緊隨其后。ChatGPT和Claude的免費提問次數越來越少,稍微聊深入一點,就跳出提示讓你升級。

一度備受好評的Seedance2.0,甚至在一個月內連漲三次價,讓用戶直呼受不了。

放眼望去,整個市場里唯一的清流,似乎只剩下DeepSeek,用極低的價格死守著基礎模型的價格底線。也正因為基礎模型被卷得實在太便宜,其他AI大廠把漲價和收費的重點,集中到了高端模型和企業級服務上。

于是,AI被劃分成「免費低配」和「付費高配」兩個陣營。

過去,我們總以為AI會是給普羅大眾的免費工具;

但現在,現實給所有人上了一課:

好用、能干重活、不胡說八道的高質量AI,必然要花大價錢。

兜兜轉轉一圈,最大的利好反倒成了打工人。

畢竟在離譜的算力面前,還是人類的性價比最高。



只要AI繼續漲價,失業就追不上你

或許很多朋友難以理解:

AI為什么會越用越貴,甚至發生了大規模的漲價?

首先,這是因為大家使用AI的場景發生了巨大改變。

回想一下,一兩年前,大家還在用AI寫首藏頭詩,寫個請假條。

這種“玩具型需求”,一次對話對Token的消耗,對于服務器來說可能連撓癢癢都算不上。

現在呢?大家的胃口全被撐大了。

打工人已經習慣了把幾十萬字的年度財報、幾萬行的祖傳代碼庫,或者是好幾篇長達百頁的學術論文,一股腦兒直接打包扔進AI的對話框里。

龐大的信息吞吐量,背后燒掉的自然是成倍的算力和真金白銀。

更要命的是,2026年AI智能體(Agent)迎來了大爆發,單次Token的消耗量開始加速消耗。

以前是你問一句,AI答一句。

現在有了Agent,你只需要下達一個指令,剩下的全靠AI自己去拆解任務、上網搜索、對比數據、內部糾錯、反復迭代。

在這個過程中,Agent內部會進行成百上千次的自我對話與API循環調用。



你坐在屏幕前喝了口咖啡,背后的服務器可能已經跑了幾萬個回合,燒掉了上百萬的Token。

當企業開始將這些智能體嵌入到日常的財務審批、客服質檢、代碼審查等工作流程中時,Token消耗更是滾雪球式地放大。

這種指數級的增長,直接擠爆了全球的算力網絡。

與此同時,上游成本的狂飆,也在倒逼AI服務漲價。

存儲芯片、HBM內存的價格持續走高。維持那些龐大數據中心運轉所需的電力開支、液冷系統的運維成本,隨著能源價格的上升也同步暴漲。

相當于在這場浩浩蕩蕩的淘金熱里,挖金子必需的鏟子,本身就已昂貴。



巨大的成本壓力,必然會沿著產業鏈一層層同步傳導。

一邊,是各大AI廠商看著不斷攀升的生產和算力成本,每天都在為了盈虧平衡而發愁;

另一邊,當投資人不再愿意燒錢補貼用戶,要求看到商業回報時,普通用戶的AI使用成本隨之水漲船高,也就成了必然。

至此,我們正式迎來了算力通脹時代。

在這個時代,Token不再是一串虛無的數字,它已經成為比肩石油的“數字能源”。而且,這種通脹的影響,絕不只局限于AI軟件的訂閱費上。

如果你最近想換電腦或者手機,或許已經感受到連鎖副作用。

為什么基礎款的Mac mini頻繁缺貨?

為什么各大安卓旗艦手機的價格一年比一年貴?

正是AI搶占了上游產能導致內存瘋漲。算力通脹引發的硬件溢價,最終都結結實實地算在了普通消費者的賬單里。



然而,就算價格漲得再離譜,大家對AI的需求卻未必會減少。

目前互聯網已經開始出現一種論調:

未來,每個人每年至少需要拿出3000元的預算,專門用來養你的AI。

AI支出的必要性,已經近乎等同于你每個月必須要交的水電費、網費和房租。

這就跟前些年的智能手機一樣,一旦習慣了它帶來的效率飛躍,就再也回不到過去了。

唯一值得慶幸的是,資本市場雖然向來不講什么道德,更沒有多少人情味,但它對一件事有著近乎偏執的敏感——那就是成本。

當Token的價格一路狂飆,當企業版的AI訂閱費一年動輒幾十上百萬時,原本那些成天嚷嚷著擁抱AI的老板們,終于冷靜下來了。

他們算來算去,最后可能還是人類便宜。

仔細想想,在這個算力比金子貴的年代,作為碳基生物的打工人,優勢簡直多得令人發指。

我們免除了天價的顯卡采購和高昂的工業電費,每天僅需幾十塊錢的碳水外賣,就能實現一整天的無限次調用與超長待機。

更別提人類還自帶頂級的人情世故解碼器,能秒懂老板的弦外之音;

出了錯,AI只會糊弄和胡說八道,而打工人不僅能自己把坑填上,還能無縫提供情緒價值。



憑借這份無可匹敵的性價比,碳基生物重新彰顯出了不可替代的生態位。

人工智能,到底還是拼不過能工智人。

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