文章核心观点 - AI产业的核心趋势正从追求模型能力突破，转向智能成本的急剧下降，智能正从奢侈品变为日用品，这将重塑商业规则 [1][2][3] 成本结构变化 - AI的单位调用成本正以比摩尔定律更快的速度断崖式暴跌，竞争激烈导致价格一落千丈 [4] - 硬件使用年限延长，例如GPU使用寿命从3年延长到7年以上，摊薄了每次调用的成本 [5][6] - 智能正在变成一种可批量采购、按需计费的新材料，成本下降的同时，AI公司收入正以比以往任何技术周期都快的速度增长 [7][8] 技术路径演变 - 模型应用逻辑转变：并非所有任务都需要最强大的模型，够用即可，这催生了大量小模型的出现 [12] - 小模型快速跟进：在大模型证明某项能力可行后的6到12个月内，就会出现能力相近但体积更小、成本更低的模型，例如Kimi模型在推理能力上追平GPT-5但成本更低 [13][14][15] - 使用与开发方式变革：AI从高高在上的工具变为随手可用的小工具，初创公司和独立开发者可利用开源模型快速部署和微调 [16] - 行业形成金字塔结构：顶端是少数超级模型，底层是大量扩散到各种设备中的小模型，类似计算机行业中超级计算机与微芯片的关系 [18] 定价模式与商业逻辑 - 基础设施层与应用层定价逻辑分层：基础设施层（如API）按使用量计费，价格因竞争而下降；应用层按创造的价值计费，价格可以上行 [25][26] - 应用层定价探索新方式：从按使用量收费转向按价值收费，例如按节省的工时、提升的生产力比例分成，而非调用Token的次数 [27] - 高价订阅成为可能：消费者端出现200-300美元/月的高级套餐，企业愿意为能带来直接回报的AI服务付费，用户购买的是结果而非模型本身 [9][28] - 应用公司进行“向后整合”：从调用单一API发展为使用多个甚至上百个模型，并针对垂直场景训练定制模型，以掌控技术栈并优化功能、速度与成本 [20][22][23][24] 竞争格局与市场动态 - 行业追赶速度极快：一旦技术路径被证明可行，其他团队可在半年到一年内追上，例如xAI、DeepSeek及多家中国公司均在短时间内达到前沿水平 [30][31] - 快速追赶的驱动因素：开源降低了学习门槛、知识在年轻人才中极速扩散、成本塌陷和小模型崛起降低了资源门槛 [32] - 对现有公司构成挑战：战略选择的不确定性增加，一旦押错方向，优势可能迅速被竞争对手赶上 [33][34] - 为风投与创业者创造机会：不确定性允许风投分散投资，并为创业者保留了进入市场的窗口期 [35][36][37] - 行业常态变为持续竞争：领先者的护城河变浅，追赶成为常态，竞争将持续激烈 [38] 行业总体影响与机会 - 产业转折点在于智能变得廉价可用，而非单纯变强 [39] - 核心商业机会在于：谁能将智能压缩、量产并变成随时可调用的标准件，谁就能抢占最大市场 [19] - 应用层的机会在于向后整合技术栈、深耕场景理解用户价值、并实行按价值定价的策略 [29] - 技术变革刚开始，但商业竞争规则已被重写，模型落地和可用性比单纯追求规模和技术更强更重要 [40]