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AI为何像奶茶一样便宜?揭秘当前AI产品定价困境背后的社会结算逻辑。 核心内容: 1. AI产品当前的价值锚点与定价困境分析 2. AI在社会基础设施型战场中的历史路径复刻 3. 商业模式滞后于技术发展的典型特征与未来展望
对用户来说:
奶茶 = 情绪满足
AI = 试试看、也许有用
但 AI 的产出并没有直接对应到:
收入增加
成本减少
风险下降
责任转移
无论在消费市场还是企业市场,AI 与 token 经济正在共同推动一个高度一致的结果:
能力的边际成本被急剧压低,使用被无限放大,渗透开始无孔不入。
这条路径,与历史上的搜索、IM、支付、出行平台几乎完全同构:
算力与模型规模化 → 单次调用成本趋近于 0
token / credit → 使用门槛被极度简化
API / Copilot / Agent → 嵌入一切软件与流程
结果是:
AI 的“可获得性”远远跑在了“可定价性”之前。
这并不是异常,而是所有基础设施型产业在早期都会出现的典型结构。
当前 AI 看起来“性价比极高,却卖不上价”,并非因为它没用,而是因为:
AI 尚未被锚定在“社会账本”中可被结算的位置。
对个人用户而言:
奶茶:明确的情绪回报
AI:一次尝试,一种可能性
但 AI 的产出,尚未稳定对应到以下任何一项:
收入的确定性增加
成本的可量化减少
风险的责任性转移
决策后果的制度承担
当价值无法进入账本,分母在用户心中等于 0,价格自然只能贴近“情绪消费”。
与 IM、搜索、支付类似,AI 并不解决“一个大问题”,而是:
无数个微小、高频、前置的问题
单次价值极低
覆盖人群极广
离开成本极高
这决定了一个结论:
AI 不可能依赖“单次价值定价”建立长期商业模型。
搜索:发生在认知过程中
支付:发生在交易节点
出行:发生在物理行动
而 AI 站在行动之前:
判断之前、决策之前、生成之前。
因此,AI 的价值不是“它输出了什么”,而是:
它改变了什么后续行为。
但只要这些后续行为没有被制度、流程、合同捕获,AI 的价值就只能停留在“体验层”。
历史经验高度一致:
搜索:约 10 年,从工具到广告引擎
支付:约 8–10 年,从转账到金融
出行:约 7–8 年,从打车到生态
AI 目前处于第 1–3 年阶段。
因此,要求 AI 现在就清晰定价、稳定 ROI,本身就是范式错误,不够充分。
token 预演
使用与产出报告
时间 / 成果量化
这是从“感觉有用”走向“可被讨论”的起点。
AI 不再是“我去用它”,而是:
写完 → 自动提交
分析完 → 进入审批
建议 → 直接影响决策
一旦 AI 的输出进入责任链路,它就不再是玩具。
当出现:
被引用 → 触发 credit 消费
被采纳 → 触发收益分成
被展开 / 点击 → 进入广告与转化
AI 开始第一次具备金融基础设施的特征。
当社会层面出现:
行业级 credit 标准
可审计的调用账本
合同中的 AI 调用条款
监管视角下的“决策影响”评估
AI 才真正完成从:
能力 → 工具 → 服务 → 基础设施
价值已经被创造,但尚未被社会化记账。
表现为四个断裂:
价值创造 ≠ 价值捕获
创新成本前置,收益极度后置
行为到结果的价值链尚未闭合
收益分配对象与规则几乎空白
一个关键判断标准是:
是否已经出现稳定、可预测的商业化公式。
搜索、支付、出行都有;
AI 现在还没有。
这恰恰说明:
机会不是被消耗殆尽,而是尚未被发明。
综合来看,一个高度一致的判断可以成立:
AI 的渗透深度,超过任何历史基础设施
AI 的影响位置,前置于所有工具与平台
AI 的商业复杂度,远高于搜索、支付、出行
因此:
商业模式尚未成形,是结构性必然
定价混乱,是基础设施早于制度出现的结果
想象空间巨大,且不可线性外推
AI 正在走一条注定漫长、但一旦完成就不可逆的社会基础设施之路。
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