a16z 創始人：AI 價格打下來了，機會才剛開始

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（硅谷風投教父Marc Andreessen： AI 行業處于早期）

進入 2026，硅谷最會押趨勢的那批人，開始強調一個更底層的邏輯：AI 不是先變強，而是先變便宜。

1月7日，a16z 創始人 Marc Andreessen（馬克·安德森）在自家播客上做了一場訪談，核心觀點是：

AI 是他見過最大的技術變革，但關鍵不在于模型能力的突破，而在于智能本身正在從奢侈品變成日用品。

調用一次 AI 的成本，正在以驚人的速度往下掉。不是降了一點，是斷崖式暴跌。

Marc 同時強調：現在還早。成本已經降下來了，但大部分機會還沒被創業者發現。

他這場訪談不談技術前景，也不談市場泡沫，而是聚焦一個更具體的問題：如果智能像水電一樣便宜且隨處可得，商業規則會怎么變？

變化體現在四個方面：成本結構、技術路徑、定價模式、競爭格局。

現在的 AI，不是誰更強，而是誰先把便宜智能變成標準流程。

第一節｜崩的是價格，起飛的是收入

Marc Andreessen 首先指出：AI 的智能成本正在暴跌

他說：

“AI 的單位成本，下降速度比摩爾定律還快?！?/p>

模型越訓練越強，但每次調用 AI 所需的成本，反而越來越低。不是降一點點，而是斷崖式往下掉。

他特別提到：過去一年，大模型的 token 成本正在快速下滑。OpenAI、Anthropic、Google 都在把自己的 AI 能力接入云服務，誰都想多拿市場份額。競爭一激烈，價格自然一落千丈。

硬件端的使用年限也變了。Marc 引用了一條 AWS 的數據：GPU 的使用壽命從 3 年延長到 7 年以上。

企業買一塊卡、建一個服務器，能跑 AI 的時間直接翻倍，攤到每次調用上的成本，就降了一半還多。

這意味著什么？智能正在變成一種可批量采購、按需計費的新材料。

而且成本下降的同時，收入卻在快速增長。

Marc 用“起飛”來形容 AI 公司最近一年的變現速度。他說：我們看到的 AI 公司，收入增長速度比以往任何一波技術周期都快。

具體看兩端：

• 個人端：越來越多消費者愿意為 AI 服務付高價訂閱。 20 美元/月不再是上限，現在 200～300 美元/月的高級套餐也開始有大量付費用戶。

• 企業端也一樣：AI 能幫客服多處理一個工單、幫銷售多挽回一個用戶，光這些日常工作，就能帶來直接回報。只要能帶來結果，就有人愿意花錢用。

也就是說：價格在掉,價值在漲。

在 Marc 看來，這恰恰說明：AI，不是泡沫，而是開始變成真生意了。

第二節｜AI 不用做最強，用得起才是關鍵

第一節說了成本在崩，但為什么崩？

因為 AI 不是非要做到最聰明才有用。

Marc Andreessen 在對話中舉了一個形象的例子：有些工作任務，不需要“愛因斯坦”大腦來解決，只要一個聰明、靠譜的普通人就足夠。

這點破了一個很多人沒注意到的機會：模型不需要越大越好，夠用就行，尤其是在成本敏感的場景下。

過去一年，大量小模型開始冒頭。Marc 特別提到國內的 Kimi 模型：最新版 Kimi 在推理能力上已經追平了 GPT-5，但模型體積更小，成本更低，可能在 MacBook 上就能跑。

他觀察到一個規律：大模型推出后，6 到 12 個月，就會出現同等能力的小模型。

大模型證明某個能力可行，小模型快速復制，然后以更低成本提供。

這帶來兩個現實變化：

一是使用方式變了：AI 正在從高高在上的聰明大腦變成隨手可用的小工具；

二是開發方式變了：初創公司、獨立開發者都可以拿開源模型，快速部署上線，甚至自己微調一套專用模型。

但這不代表大模型會消失。

Marc 認為，AI 行業會形成金字塔結構：

• 頂端：少數超級模型，在巨型數據中心運行，永遠是最聰明的

• 底層：大量小模型，擴散到各種設備里，運行在手機、手表、甚至每個物理物品內部

就像計算機行業的演化：超級計算機沒有消失，但真正改變世界的是無處不在的微芯片。

所以真正的機會在哪？

不是去做最強，而是：誰能把智能壓縮、量產、變成隨時可調用的標準件，誰就能搶占最大的市場。

因為當智能不再稀缺，拼的不是最強，而是“用得起”。

第三節｜AI 應用不只是套殼，定價方式決定天花板

過去一年，很多人看 AI 應用公司時會說：這不就是套了一層 GPT 接口？

Marc Andreessen 不這么看。

以 AI 編程工具 Cursor 為例：一開始確實是調用大模型輔助編程，但很快，這類公司開始自己微調模型、甚至自研模型。產品不是換個殼，而是在功能、速度、成本上做了深度優化。

他把這個叫做“向后整合”。

換句話說，以前是前端產品，后端調用別人的 API，現在是：

• 從一個模型起步，最后用 12 個、50 個、甚至上百個模型

• 不同模型負責不同部分：界面回復、代碼邏輯、上下文記憶

• 針對垂直場景，自己訓練定制模型

這不是為了技術而技術，而是為了掌控技術棧。因為對業務理解最深的人，才知道哪些環節需要什么樣的智能。

Marc 說，最前沿的 AI 應用公司，實際上掌握了核心技術。

那么 AI 應用在定價上呢？

這里的規則和第一節不一樣。第一節說，基礎設施層（OpenAI API）在打價格戰，成本暴跌。但應用層的定價邏輯完全不同。

因為定價邏輯分層了：

• 基礎設施層：智能變成水電，按使用量計費，競爭激烈，價格往下走

• 應用層：產品賣的是結果，按價值計費，差異化大，價格可以往上走

關鍵在于：不要按成本定價，要按價值定價。

傳統 SaaS 按年訂閱、按坐席收費，但 AI 應用可以探索更多可能：

• 不是按“生成了幾份文檔”收費（使用量）

• 而是按“節省了多少工時”收費（價值）

• 或者按“提升了多少生產力”分成（回報）

舉個例子：如果一個 AI 編程工具讓程序員效率提升 30%，它可以收走這 30% 生產力帶來的部分價值，而不是只收調用了多少次 API的成本。

為什么高價產品反而好賣？

因為用戶買的不是模型，而是結果。只要結果值這個價，就有人付費。

這就解釋了第一節提到的現象：200～300 美元/月的訂閱越來越多，本質上這些產品在賣“解決了什么問題”，而不是“用了多少 Token”。

按照這個思路，應用層的機會在于：

1. 向后整合，掌控技術棧

2. 深耕場景，理解用戶價值

3. 按價值定價，而不是按成本定價

基礎設施層會繼續價格戰，但應用層的天花板，取決于你能創造多少價值。

這個機會窗口，到底留給誰？

第四節｜追趕只需要半年，不確定性變成了常態

很多人看 AI 行業，第一反應是：已經有 OpenAI、Anthropic 這些巨頭了，我們是不是來晚了？

但實際情況是，一旦有人證明某件事可行，其他人追上來的速度會非?？?。

幾個具體的例子：

• xAI 不到 12 個月追上行業前列： Elon Musk 的團隊從零開始做 Grok，不到一年就把產品性能拉到了 OpenAI 和 Anthropic 的水平。

• DeepSeek 用開源沖進主舞臺：一家對沖基金背景的團隊，用開源模型直接把能力推到全球視野，還能在本地運行。

• 多家中國公司同時追上：月之暗面（Kimi）、阿里巴巴（Qwen）、字節跳動、百度等，不到 12 個月都追到了前沿水平。

1、為什么追趕這么快？

Marc 給出了三個主要因素：

第一，開源降低了學習門檻：領先者做出了新突破，開源模型就把“怎么做”展示出來。任何人都能學習、復制、改進。

第二，知識擴散速度極快：現在世界上最好的 AI 人才，很多只有 22、23、24 歲。他們不可能在這個領域待很長時間，必然是過去四五年迅速成長起來的。如果他們能做到，未來會有更多人做到。

第三，成本已經不是門檻：前三節說的成本塌陷、小模型崛起、云服務競爭，都在降低做 AI 的資源要求。不需要幾千人團隊，也不需要數十億美元，一個小團隊就能快速驗證想法。

2、這對不同角色意味著什么？

第一，對現有的 AI 公司來說，這是個壞消息

Marc 指出：當一家公司不知道該往哪個方向發展時，這是個大麻煩。因為公司必須做出選擇，把資源押注在某個方向上。一旦押錯了，競爭對手追上來，優勢就消失了。

這就是他說的“萬億美元問題”：不是現成的答案，而是每個公司都要面對的戰略不確定性。

第二，但對風投和創業者來說，這是個好消息

a16z 的投資策略是：不只投一個方向，而是同時支持多個有希望的路徑。只要某種方法有可能跑通，就支持有人試一次。

對風投來說，不確定性意味著可以分散投資。

對創業者來說，不確定性意味著窗口還開著。

總結來說：

領先者不再安全。追趕只需要半年到一年，技術方法已經透明，成本也已經降低。

但這也意味著，追上之后你也會被追趕。持續競爭變成了常態。

結語｜不是 AI 更強了，而是你用得起了

Marc Andreessen 說，AI 產業的轉折點，不是模型多聰明，而是智能不再昂貴。

成本暴跌讓智能變成了可以批量采購的新材料。小模型夠用就能打，應用層可以按價值收費。而且追趕只需要半年到一年，領先者的護城河正在變淺。

這意味著什么？

模型再大，不如先落地。技術再強，不如用得起。

這場技術變革才剛開始，但商業競爭規則已經重寫了。

識自AI

本文由AI深度研究院出品，內容整理自 Marc Andreessen 在 a16z 播客《The a16z Show》AMA 訪談等網上公開素材，屬評論分析性質。內容為觀點提煉與合理引述，未逐字復制原訪談材料。未經授權，不得轉載。

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https://www.youtube.com/watch?v=xRh2sVcNXQ8&t=1s

https://www.iheart.com/podcast/867-the-a16z-show-30965806/

https://hai.stanford.edu/news/ai-index-2025-state-of-ai-in-10-charts

https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/openai-unveils-cheaper-small-ai-model-gpt-4o-mini-2024-07-18/?utm_source=chatgpt.com

來源：官方媒體/網絡新聞，

排版：Atlas

編輯：深思

主編：圖靈