抓住風(fēng)口

本期要點(diǎn)：Agent時(shí)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(píng)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。

就在這個(gè)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(gè)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。

與此同時(shí)，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?？梢钥闯?，OpenAI是在用融資換時(shí)間，同時(shí)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(shí)代，OpenAI可能會(huì)陷入越火越虧的局面，而這也是每個(gè)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(shí)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。

而這個(gè)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(duì)話為主的階段，用戶的調(diào)用頻率相對(duì)可預(yù)測。

但在Agent時(shí)代，大模型是自動(dòng)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(cuò)，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(jí)增長，仍將面臨總成本快速增長的情況。

那么，屆時(shí)，他們究竟是加價(jià)，還是硬扛虧損呢？似乎怎么選都不對(duì)。加價(jià)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(gè)Agent時(shí)代的公司可能會(huì)面臨的問題。Token的消耗，導(dǎo)致邊際成本并不會(huì)隨著業(yè)務(wù)的規(guī)模擴(kuò)大而降低。

如果你公司的某個(gè)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(huì)面臨價(jià)格戰(zhàn)，利潤可能會(huì)下跌。

價(jià)格戰(zhàn)

現(xiàn)在，OpenAI就面臨著這個(gè)價(jià)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(jià)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(gè)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(cuò)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(shí)，推理成本將成為一個(gè)炸彈，隨時(shí)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(jià)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(tái)OpenRouter在2月24日發(fā)布的數(shù)據(jù)，他們自己平臺(tái)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(gè)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(dòng)力就是價(jià)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(huì)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(jià)格優(yōu)勢(shì)、充足的國產(chǎn)算力供給、以及對(duì)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。

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(duì)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(jià)值場景，市場需求就會(huì)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(huì)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(jià)格的不斷降低，中美大模型終將迎頭對(duì)撞。這個(gè)矛盾，也許會(huì)引起特朗普政府的警覺，并以國家安全為由對(duì)中國施壓，或是推動(dòng)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(shì)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(shì)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(shí)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(huì)越火越虧？歡迎在評(píng)論區(qū)分享你的看法。

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王煜全要聞評(píng)論，我們明天見。

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