AI价格战致利润枯竭 美国AI行业恐难破万亿IPO困局

自2023年夏季以来持续被讨论的“无技术护城河→大量竞争者涌入→价格战爆发→利润空间被挤压”的行业逻辑，如今终于迎来了最终验证，而这一趋势或将重创美国人工智能行业。

从当前行业现状来看，多家头部AI企业想要实现万亿美元级别的首次公开募股几乎难以为继，尤其是在全行业对令牌计费预算的价格敏感度大幅提升的当下。更不必说行业此前投入的海量数据中心建设成本，恐怕很难获得合理回报——当前的价格战已经将令牌单价压至近乎为零，微薄的利润根本不足以覆盖前期的巨额投入。

当前主流的AI训练与运营范式存在三个根本性致命缺陷。其一，这种模式效率极低，属于典型的蛮力训练路径：想要通过训练数据近似实现智能，就需要基于整个互联网的数据集进行模型训练，不仅开发成本高昂，运行时也需要消耗巨量算力资源，因为这种基于全网数据训练出的近似模型本身就需要庞大的计算资源来支撑。其二，这类AI系统的可靠性始终存在短板，长期来看收取溢价服务的模式根本不具备可持续性。其三，当前主流的AI技术路径极易被复制，这直接导致了行业内的价格战循环，最终让企业只能维持微薄甚至负的利润率。

这种高运营成本、可靠性不足加上微薄利润的组合，绝非可持续的商业模型，更不该成为我们构建整体经济结构的核心支柱。

或许我们从一开始就误解了这场AI竞赛的本质。知名评论人士在近期专栏中就曾指出，美国执着于在AI领域与他国竞争并追求“获胜”，很可能会引发前所未有的全球性灾难。并非所有的博弈都是零和博弈，如果这一事实无法在美国的政策讨论中获得足够的重视，AI革命的最终走向可能会变得非常糟糕。

举个例子，我们或许不必纠结于竞相推出价格最低的大语言模型——毕竟在这场竞赛中我们大概率无法胜出——反而应该将重心放在研发更适配科学研究与医疗领域的新型AI技术上。

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