“经济高效”的机器智能神话正在破灭，并将企业拖入历史依赖陷阱——图片来源：Xpert.Digital
隐性价格上涨和寡头垄断：ChatGPT 等人工智能技术的危险依赖性.
科技巨头的惯用伎俩：企业如何在人工智能成本上被系统性地剥削
算法的代价：为什么免费自动化的梦想正在破灭。
多年来，硅谷科技巨头的承诺听起来令人难以抗拒：人工智能很快就会像自来水一样普及且价格低廉。一场通货紧缩革命似乎即将到来，复杂的认知任务将几乎免费实现自动化。但如今，这种幻想正以惊人的速度破灭。人工智能的发展非但没有带来无尽的效率提升，反而暴露出其是人类历史上资源消耗最大、成本最高的项目之一。计算能力、存储和能源的价格都在飞速上涨，而占据主导地位的供应商正利用其垄断地位，通过对算法进行隐蔽的调整，大幅提高企业的成本。那些盲目地将业务流程外包给专有模型的企业，正在陷入历史遗留的依赖陷阱。一个充满严峻经济现实的新时代正在拉开帷幕，令人惊讶的是，在许多任务中，人力劳动再次成为更具成本效益的选择。那些未能扭转这一趋势并建立数字主权的企业，如今将面临失去竞争力的风险。.
与此相关：
通货紧缩幻觉和无所不在神话的终结
近年来，全球经济被一种诱人的叙事所吸引，这种叙事将人工智能的发展描绘成一场势不可挡的旅程，最终将实现无限的、尤其是近乎免费的普及。科技行业的“救星”承诺暗示，在不久的将来，人工智能将像自来水一样唾手可得，价格低廉。这种模式基于一个假设：所谓前沿模型的技术演进将遵循某种数字自然法则，类似于微处理器的摩尔定律。人们认为，计算和模型训练效率的提升最终将惠及终端用户，因此，复杂的认知任务很快就能以极低的成本实现自动化。.
这种承诺正日益被证明是一个根本性的误判。那些基于人工智能将像通货紧缩计算器或简易软件应用一样运行这一前提制定长期战略规划的公司，如今正面临着严峻的经济现实。他们误将一种由巨额风险投资补贴的临时商业模式当作了不可改变的技术规律。最初，获取复杂语言模型的极低价格并非可持续的市场价格，而是快速渗透市场和建立垄断生态系统的战略工具。这些模型运行所需的硬件，特别是高度专业化的半导体和硅芯片，都受到供需关系和巨额生产成本的制约。这些物理和基础设施方面的现实无法被乐观的投资者报告或富有远见的演讲所改变。计算能力的价格，尤其是运行大规模神经网络所必需的超高速内存的价格，正在飞速上涨。无限且廉价的机器智能的幻想正在破灭，取而代之的是人们逐渐认识到，认知自动化是人类历史上资源消耗最大的技术之一。.
与此相关：
基础设施的实际情况和规模化的物理极限
要理解当前人工智能市场价格的飙升，必须考察其底层基础设施及其经济动态。大型语言模型的创建和运行需要规模空前、复杂程度空前的数据中心。这些设施不仅消耗巨量的电力，还依赖于高度专业化的图形处理器（GPU），而GPU的制造已接近当前技术能力的极限。这些组件的供应链高度集中，极易受到地缘政治紧张局势和生产瓶颈的影响。硅芯片的物理特性正迫使价格结构进行剧烈调整。.
对高级语言模型的每一次查询，每一次文本生成或分析，都需要进行推理。推理并非简单的数字操作，而是一个高度耗能和计算密集型的过程，需要将数十亿个参数在图形处理器 (GPU) 的内存中传输。随着模型复杂性的增长，推理成本也成比例地增加。虽然供应商最初愿意补贴这些成本以引导用户习惯并收集数据，但来自资本市场的压力如今迫使他们必须盈利。存储价格的飙升和扩展全球数据中心基础设施的高昂成本，不可避免地被纳入终端客户和企业的定价模型中。这是一个经典的经济学原理：如果由于物理和基础设施的限制导致边际生产成本上升，那么从长远来看，最终产品的价格不可能降低。仅仅依靠技术进步就能弥补这些巨额成本增长的假设已被证明是不够的。相反，我们看到模型变得越来越庞大，越来越耗能，这远远抵消了硬件方面的效率提升。.
隐性成本增加和算法货币化
成本转嫁给用户的方式往往很隐蔽，不易察觉。除了显而易见的月度订阅价格上涨（功能最强大的套餐月费已超过两百美元，顶级套餐甚至接近两百五十美元）之外，服务提供商还通过深层次的技术调整来大幅提高每用户收入。其中一个关键机制就是修改所谓的代币化器。.
分词器是将人类语言分解成机器可读单元（称为词元）的接口。人工智能的使用计费几乎完全基于这些消耗的词元。如果服务提供商通过算法调整其分词器的架构，导致对同一源文本突然收取更多词元的费用，这相当于一次巨大的、隐性的价格上涨。近期市场动态表明，此类更新可能导致相同文本片段的收费增加 12% 到 35%。实际上，这意味着将流程外包给这些接口的公司，在最大利用率下，将面临约 20% 的意外且即时的成本增加，而生成内容的质量或范围却没有任何提升。这种算法调整使服务提供商能够优化利润，而客户却仍然认为基础价格保持不变。这种定价缺乏透明度对任何商业决策都构成重大风险，并揭示了这个新兴市场中存在的权力失衡。.
与此相关：
寡头垄断中的依赖架构
许多公司将整个人工智能基础设施外包给少数几家美国科技巨头的战略决策，正日益被证明是风险管理上的致命错误。在最初几年的狂热时期，依赖这些巨头看似更优越、更易用的界面，而不是构建自己的资源，似乎在经济上是明智之举。然而，这种便利如今却导致了一个历史性的依赖陷阱。那些完全基于第三方专有模型构建内部流程、客户界面和数据分析的公司，如今发现自己处于岌岌可危的境地，就像租户一样，合同随时可能被终止，租金也可能随时被随意更改，而且事先没有任何预警。.
这种供应商寡头垄断的运作模式与成熟的平台经济的经典剧本完全一致，后者在流媒体市场的发展中早已为人熟知，只不过对依赖该平台的公司而言，其经济后果更为严峻，关乎生死存亡。最初，用户被低门槛、低价格和卓越的性能所吸引，进入这个生态系统。然而，一旦切换到其他系统的集成成本高到足以造成事实上的锁定，游戏规则便会发生改变。突然出现的速率限制，即人为地限制每分钟的最大请求数，迫使公司签订更昂贵的付费合同以维持运营。合同条款由平台单方面调整，公司别无选择，只能接受，因为一旦这些如今深度集成的智能系统出现故障，就意味着运营将立即停滞。这种权力不对称代表着数字主权的丧失。那些将未来价值创造的核心——即数据驱动的智能——完全委托给外部把关人的公司，将失去对自身生产资料的控制权。.
🎯🎯🎯 数据驱动的 B2B 行业中心，作为一种准内部解决方案
准内部解决方案：Xpert.Digital 如何弥合 B2B 营销和销售中的运营差距——智能内容驱动型业务——图片：Xpert.Digital
Xpert.Digital 是一个以数据驱动的 B2B 行业中心，由 Konrad Wolfenstein 领导。该公司为工业合作伙伴提供外部的、准内部解决方案，弥补其在市场营销、内容和销售方面的运营缺口，而无需客户投入额外资源。.
更多信息请点击这里：
人工智能成本管理：管理者的新职责——为什么自主人工智能代理正在将公司变成成本陷阱
自主代理作为难以估量的成本驱动因素
人工智能发展的下一阶段，标志着从被动式聊天机器人向主动式自主代理的转变，这将成倍加剧这一经济问题。自主代理并非仅仅生成单一响应，而是以迭代循环的方式运行，自行分配任务，搜索互联网，执行代码，并独立纠正错误。从技术角度来看，这无疑是一项巨大的进步，但在现实世界的商业环境中，它却演变成难以估量的成本驱动因素。.
使用此类代理会导致代币消耗呈指数级增长。一个简单的搜索查询可能需要一千个代币，而一个自主代理解决复杂问题，短短几分钟内就可能消耗数万甚至数十万个代币。这些代理的运行方式令人联想到资源浪费；它们会经历无数次迭代，并舍弃有缺陷的方法，而API成本却持续飙升。这种过度消耗的账单最终必然会转嫁到用户公司身上，而不是平台提供商。由于底层流程对用户而言通常是黑箱，因此几乎不可能提前可靠地计算出代理解决任务的实际成本。由于推理成本的爆炸式增长，用大量数字代理取代整个部门的愿景在许多情况下已经失败。如果使用人工智能代理解决物流问题的成本超过了经验丰富的调度员的工作时间，那么投资回报率就会变成负值。.
与此相关：
企业主权的战略要务
这种经济环境的变化对管理层产生了一个不容忽视的影响：构建内部人工智能专业技术不再是可有可无的附加选项，而是确保公司生存的必要条件。但这并不意味着每家公司都应该尝试从零开始训练自己的庞大基础模型。这样做在经济上毫无意义，就像为了应对不断上涨的电价而建造发电厂一样。训练这些基础模型所需的投资高达数十亿美元，而且仍然是大型科技公司的专属领域。.
相反，真正的核心竞争力在于发展深厚的协调能力。企业必须能够精准评估哪种模型足以胜任哪项具体任务。对于简单的分类任务、内部邮件聚合或常规数据提取，使用最昂贵、功能最强大的模型在经济上是毫无意义的。这些任务可以使用规模小得多、资源效率高的开源模型，这些模型既可以在公司自有服务器上运行，也可以在受控的私有云环境中运行。战略性的混合架构至关重要。对于高度复杂、创造性或高度可变的任务，使用美国企业昂贵的高级接口或许仍然是合理的。然而，对于日常的机器信息处理，必须建立一套独立的、经济高效的基础设施。那些未能掌握这种差异化，并将所有请求（无论大小）都通过最昂贵的API路由的企业，最终将被持续的成本压垮。评估模型的能力、对代币经济学的理解以及通过有针对性的提示工程来最大限度减少失败尝试的技巧，是打造韧性企业的全新核心竞争力。.
自动化与人类劳动力回归的悖论
人工智能成本的爆炸式增长，给围绕劳动力市场的宏观经济讨论带来了全新的视角。就在不久前，人们还预测人工智能将在很短的时间内使大量高技能知识型工作过时。许多公司对此预测做出了反应，过早地进行重组和裁员，期望能够用机器系统无缝且更经济高效地替代这些岗位。.
当前的价格趋势正迫使人们进行彻底的重新评估。如果推理成本持续上升，经济格局将会逆转。人类认知能力将突然在某些任务上再次具备竞争力。自动化的悖论在于，试图用机器完全取代人类智能，一旦超过某个临界点，就会变得无利可图。将错误率、持续系统监控所需的工作量、纠正错误的成本以及纯粹的API成本加起来，经验丰富的员工在许多专业领域再次成为更经济的选择。对能源价格上涨或物流成本的担忧可能很快就会被对认知计算能力成本的担忧所掩盖。讽刺的是，企业可能很快就不得不以更高的薪酬重新雇用那些他们因为相信人工智能的无所不能和成本低廉而解雇的专家。在一个机器智能成本极其高昂的世界里，人类的经验、直觉以及在不消耗大量计算资源的情况下理解复杂情境的能力将得到显著提升。.
与此相关：
长期视角与认知经济学
近几个月的发展标志着人们对人工智能的幼稚时代已经结束。我们正在进入一个幻灭阶段，但这对于将这项技术置于可持续的经济基础之上至关重要。认知能力的经济学将成为21世纪管理的核心问题。人工智能不会像水龙头里的水一样源源不断地涌出；相反，它将遵循与稀土元素或高度专业化的工业能源供应相同的原则：它可用，它极其强大，但代价高昂且不断波动。.
对各国经济体和市场参与者而言，挑战在于如何在不落后于技术前沿的前提下，摆脱对少数外国供应商的片面依赖。市场必须实现多元化。我们将看到专业化、小众的模型蓬勃发展，这些模型高效且针对特定任务进行训练，运营成本仅为大型通用模型的几分之一。与此同时，财务和IT部门将建立起一套全新的体系：云成本管理将被人工智能成本管理所取代。对代币消耗、模型延迟和推理成本的精确监控，将与传统的成本控制同等重要。.
实现人工智能盈利应用的道路远比科技行业最初宣传的要艰辛、复杂且资本密集得多。仅仅集成一个界面不足以获得竞争优势；这仅仅是进入这场代价高昂的游戏的入场券。只有那些制定出细致入微、不拘泥于特定技术且经济效益严谨的人工智能战略，最大限度地减少依赖性并严格根据投资回报率管理资源分配的组织，才能在这个认知经济的新时代蓬勃发展。盲目实验的时代已经结束；残酷的经济现实时代已经到来。.
您的全球营销和业务拓展合作伙伴
☑️ 我们的业务语言是英语或德语。
☑️ 新增：用您的母语进行通信！
Konrad Wolfenstein
我和我的团队很乐意为您提供私人顾问服务。.
您可以通过填写此处的联系表格联系我wolfenstein@xpert.digital：，或者直接致电+49 7348 4088 965。我的邮箱地址是
我期待着我们的合作项目。.
☑️ 为中小企业提供战略、咨询、规划和实施方面的支持
☑️ 制定或调整数字化战略和数字化
☑️ 拓展和优化国际销售流程
☑️ 全球及数字化 B2B 交易平台
☑️ 先锋业务拓展/市场营销/公关/展会
📈🚀 从提升知名度到赢得信任 👀🤝 Xpert.Digital 助您实现规模化发展
从提升可见性到赢得信任：Xpert.Digital 为您打造可扩展的路径 - 图片：Xpert.Digital
在工业B2B领域，可持续的业务关系很少一蹴而就。它们需要循序渐进地发展——通过提升知名度、增强专业相关性、建立持续的联系以及不断增长的信任。Xpert.Digital的四阶段模型正是针对这一需求而设计的：它提供了一条结构化的路径，从易于管理的切入点开始，并可根据需要发展为更深入的业务拓展合作。.
这种模式不依赖于夸张的营销承诺，而是将合作关系置于首位。企业首先制定清晰明确、易于计算的衡量指标，然后根据自身经验决定合作的拓展程度。这种不受干扰的信任建立过程的关键在于：平台完全杜绝了令人厌烦的广告，因此内容完全聚焦于企业的专业知识。.
更多信息请点击这里：
