这篇文章有意思。#ai创造营#

提出在 AI Agent 时代，任何“固定费率+高token消耗”的订阅模式都难以为继。

他分析了一下目前虽然 LLM 不断的在降价，但是综合的 LLM 成本反而在越来越贵的原因和这种现象会产生的问题。

前段时间的 Cursor 涨价和 Claude Code 涨价都反应了这种囚徒困境。

同时还分析了一下避免这种问题的几个方法。

详细内容：

许多AI公司认为，只要模型推理成本每年下降10倍，先亏损后盈利是可行的。但现实是，虽然如GPT-3.5等旧模型确实变便宜了，但用户需求始终集中在最新、最强的前沿模型（SOTA），而这些模型的价格始终居高不下。

虽然每个token的成本没变高，但AI模型每次任务消耗的token数量却呈指数级增长。AI代理和长时间任务让单用户每日消耗的成本远超传统订阅价格（如$20/月），导致公司亏损加剧。

在AI Agent时代，任何“固定费率+高token消耗”的订阅模式都难以为继。

Anthropic等公司尝试通过高价（如$200/月）、模型自动切换、部分计算卸载到用户本地等方式应对，但依然无法阻止token消耗失控，最终不得不取消无限量套餐。

所有AI公司都明白按用量计费才可持续，但只要有竞争对手提供低价无限量，用户就会流向后者，导致行业陷入“价格战—亏损—倒闭”的恶性循环。

三种可能的出路

从一开始就按用量计费：理论上可行，但消费者普遍讨厌计量收费，实际难以增长。

制造高切换成本：如Devin等企业级AI，通过深度集成和复杂流程锁定大客户，利润率高但市场有限。

垂直整合，基础设施变现：如Replit，将AI代理与托管、数据库、监控等服务打包，AI推理作为引流，真正盈利点在于全栈服务。

文章地址：ethanding.substack.com/p/ai-subscriptions-get-short-squeezed

飞来第三天就赶上了伯克利 Agentic AI 的大活动，现场真的过于热闹了，梦回 token2049～欢迎在湾区的朋友们多带带，可随时约 coffee chat～

1. 华人在 AI 的力量非常强：主会场上每个 seesion 都有 1-2 个华人 Researchers/Entrepreneurs，走廊里的 poster 更是有一半以上的华人研究，这在一定程度上也能印证硅谷现在几大大模型头部半壁江山是中国人的现状。不过有一个很有意思的点，不止一位朋友跟我聊在硅谷的华人基金现在是出手最谨慎

2. AI 投资上半场结束了吗：2025Q1 投了夸张的 66.6B 之后（24 年的 65%，～23 年全年），当下两大变化--1）纯靠背景融资在上半年很容易做到，现在难度就比较大了，但瘦死的骆驼比马大，体感依然比国内好了不少；2）钱开始向更有共识的地方靠拢，平均的 deal size 比去年大了不少，说明大家投共识的项目比去支持早期、非共识的项目意愿度更高

3. 高校创业氛围非常好，尤其是 bkl 和 stf：eecs 的教授绝大部分都有自己的公司，bkl 还占公立大学的便宜，过万的本科生都是代表廉价劳动力的羊毛，一个 PhD 带十几个 intern 的现象很容易看到

4. 大模型竞赛不止有中国人卷：xai 和 OpenAI 核心组基本也都保持一周七天工作制，尤其是去了 XAI 跟流放缅北区别不大 hhh 但中国公司也很牛哇，经常在边上听到老外聊 deepseek 和 kimi，以及在会场上还狠狠安利通义听悟给会场上的阿拉伯小伙伴（虽然不清楚有没有阿拉伯语的翻译 hh）

5. ASI 要来了吗，AGI 要来了吗，Agent 是狼来了的故事吗：似乎没有人怀疑 AGI 的到来，Agent 是 AI 应用的下一个范式。强烈推荐OpenAI 的Sherwin Wu 和 Google Ed H. Chi老师的 talk，Sherwin Wu 点出了当下 Agent 应用没有发展起来的原因，connectors/lack of generality/cost/difficulty of creating agrnts。Ed H.Chi 展示的个人助理体验视频确实眼前一亮

6. 还遇到了几个好玩的项目方：founder 们开口都是，我们都是放弃了 xx 多少的包来干这个事儿的