Cathie Wood 这段视频讲了个挺有意思的角度:AI 每年把训练和推理成本砍掉 75% 到 99%,但 CPI 和 PPI 根本没算进去。做企业采购或关注宏观经济的朋友可以听听她怎么算这笔账。
#AI costs
The analysis quantifies the economics behind the 'diminishing returns' debate with a concrete figure: an 8x cost increase per capability gain over two years, based on Anthropic's own data. Investors and enterprise buyers deciding whether to budget for frontier-model upgrades can use this trend to pressure-test vendor claims. It contrasts with the scaling narratives that labs and GPU suppliers still promote.
苹果工程师每天用 AI 的钱被砍到 200 美元还要继续降,特斯拉、Uber 也在限额度,看看大厂怎么算 AI 这笔账。
MDX Forum 2026 上的一场演讲,讲 AI 工具越来越便宜之后,为什么很多国家和企业还是赚不到这波价值,观点挺实在的。
Genspark 在 Morgan Stanley 的会上讲了个实用观点:别给所有任务用同一个模型,按任务匹配还能省钱。
沃顿教授 Ethan Mollick 发了个观点:OpenAI 和 Anthropic 会用高低搭配的智能体组合把成本打下来,思路挺值得琢磨。
Anthropic 和 OpenAI 都在降价,企业客户说花了更少的钱效果还不差,现场聊了不少实际用法,做采购的可以看看。
Epoch AI 给了组狠数字:同性能下 AI 成本每季降 47%,比当年电力便宜 54 倍的速度下滑,值得对比下自己行业的降本曲线。
麦肯锡说智能体同任务成本差 30 倍,Coinbase 都开始限 AI 账单了,做 AI 落地的公司该看看这份账。
朋友,Anthropic 的算力账单很惊人,实际运行只有 1-2GW,但全部建成后年支出可能超 1150 亿美元,OpenAI 若扩张,两家公司未来五年算力支出或达 1 万亿美元。
LangChain's 99.5% cost reconciliation offers developers precise spending insights for AI applications.
Canva 因 AI 用量太大,把 2026 年增长预期砍到 20%。AI 反而推高成本,小打小闹搞 AI 可能更亏。
埃森哲内部数据曝光:真正烧token的不是工程师,而是把PDF折腾成markdown的同事。AI账单爆表,公司急了。
Genspark 算账:token 单价降了 10 倍,智能体任务烧 token 太狠,总账单反而涨。省钱得盯单次任务成本,别只看单价。
亚马逊自己用AI也翻车了,一个Claude项目超支860%还拖了五个月,搞AI的成本坑比想象中大。
a16z分享了Hebbia CEO的观点,用具体数字告诉你AI Agent的真实成本范围,从4到7000美元每小时,差距惊人。
Anthropic高管劝你别因为省钱就砍AI投入!他们分享了如何更聪明地用Claude,比如换模型、路由调度,还有和OpenAI的价格战内幕。
Meta高管预测员工用AI可能比工资还贵,公司可能要限Token了。聊聊成本怎么算、谁已经踩过坑。
DecagonAI联合创始人在NYT说,把任务从闭源模型换到Together AI上的开源模型,成本只要原来的五分之一到七分之一,省太多了。
马斯克让自家员工省着点用Grok,但工程师偏爱Claude,Grok编程分还垫底,这波操作有点尴尬。
毕马威调查说,近三分之一企业高管搞不懂AI到底烧多少钱,按用量计费一出来就傻眼了,不是包月随便用了。
Claude 5 性能确实最强,但用一次要三块多,比 DeepSeek 贵百倍,分数只高一点,性价比要好好掂量。
DeepSeek比Claude便宜九成,性能差距不到十个月,美国企业批量迁移,OpenRouter数据硬核实锤,省钱看这篇。
特斯拉一边喊员工省AI开支,一边给自家xAI开绿灯,还发内部排行榜逼大家用Token,最后员工还是跑去用Claude了。