人工智能行业 | 生成式人工智能中隐藏的紧缩措施和削减成本的措施——包括缩减字数：少即是多
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发布日期：2025 年 9 月 28 日 / 更新日期：2025 年 9 月 28 日 – 作者： Konrad Wolfenstein
人工智能行业 | 生成式人工智能中隐藏的紧缩措施和削减成本的措施——包括缩减字数：少即是多——图片：Xpert.Digital
生成人工智能提供商的隐性成本危机
人工智能的巨大幻觉：数十亿美元的损失和紧缩措施——科技巨头们对你隐瞒了什么
人工智能正经历着前所未有的繁荣，但在技术革命光鲜亮丽的背后，却隐藏着巨大的财务挑战。用户眼中看似细微的技术调整，但仔细观察就会发现，其实是各大人工智能提供商为了控制激增的成本而做出的无奈之举。谷歌和OpenAI在2024年9月几乎同时做出了调整。乍一看，这些调整似乎毫无关联，但它们揭示了整个行业面临的更大问题：人工智能服务的盈利能力远远落后于巨额投资和运营成本。
生成式AI（Generative Artificial Intelligence）是人工智能的一个分支，专门用于生成新内容，而不仅仅是分析或分类现有数据。
这一发展尤其值得关注，因为它表明即使是估值数十亿美元的科技巨头也面临着自身创新带来的财务压力。OpenAI 尽管估值 1570 亿美元，却预测 2024 年将亏损 50 亿美元；而谷歌则悄悄采取措施，大幅提高数据收集和处理的成本。这些看似微小的变化对整个数字领域产生了深远的影响，并预示着人工智能行业正面临一场更大的结构性危机。
谷歌的无声革命
禁用 num=100 参数
2024年9月14日，谷歌对其搜索基础设施进行了多年来最重大的调整之一，但并未引起太多关注。几十年来，URL参数num=100一直支持同时显示100条搜索结果，如今被彻底禁用。这项技术创新对整个SEO行业和人工智能应用产生了深远的影响。
虽然该参数对于普通用户来说是一项便捷功能，但对 SEO 行业而言却至关重要。几乎所有主流 SEO 提供商，例如 Ahrefs、Sistrix、SEMrush 以及专业的排名工具，都使用此参数进行高效的数据收集。只需一次调用，他们就能获取完整的前 100 名排名，这比逐页检索结果更经济高效、更快捷。
停用此参数导致 SEO 行业成本激增。排名工具现在必须执行十次单独的查询才能获得之前一次查询即可获得的数据量。这意味着查询成本增加了十倍，并且已经给一些工具提供商带来了严峻的技术和财务挑战。
对网站运营商的影响
谷歌搜索控制台的效果立竿见影：所有受检网站的曝光量中，87.7% 出现了大幅下降。与此同时，网站的平均排名却出现了反常的提升，因为排名 11 至 100 位的“低排名曝光量”有所减少。
许多出版商报告称流量急剧下降。像 derwesten.de 这样的新闻网站损失了 51% 的搜索流量，express.de 损失了 35%，focus.de 损失了 33%。原因很复杂：除了谷歌的技术变革之外，人工智能评论也发挥了作用，导致用户减少点击外部网站。
谷歌战略背后的动机
谷歌做出这一决定的原因很复杂。一方面，由于每个请求需要处理的数据更少，这一变化显著降低了服务器负载。另一方面，这也使得机器人和数据抓取服务更难以大规模收集数据，鉴于人工智能公司对谷歌数据的兴趣日益浓厚，这一点尤为重要。
另一个方面是用户体验：谷歌希望鼓励用户返回传统搜索，让他们点击多个页面并在谷歌环境中停留更长时间。这巩固了谷歌作为信息中心的地位，并减少了对将用户重定向到外部网站的依赖。
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OpenAI 拼命的成本控制：引用量急剧下降
与谷歌的调整同步，OpenAI 对 ChatGPT 也进行了同样重大的调整。自 2024 年 9 月 11 日起，这款人工智能聊天机器人显示的外部网站引用和链接数量显著减少。无论内容质量如何，或来源的域名权重如何，这种减少对所有行业和内容类型的影响都是一样的。
数据令人震惊：据分析，ChatGPT 的引用量下降了高达 90%。免费 ChatGPT 账户尤其受到影响，而付费版本用户受到的限制则明显减少。这一变化加剧了网站从谷歌获得的流量与 ChatGPT 流量显著下降之间本已存在的差距。
网络搜索功能成本的爆炸式增长
OpenAI 正面临巨大的财务压力。该公司预计到 2024 年亏损将达到约 50 亿美元，而 ChatGPT 的每日运营成本高达 70 万美元。减少网页搜索和引用显然是降低成本的措施，因为每次网页搜索都需要额外的计算资源和 API 调用。
OpenAI 网络搜索功能的成本已大幅上涨。早期模型提供免费的网络搜索访问权限，而较新的模型则对搜索令牌收取全价。以下示例说明了成本困境：使用 GPT-4o 进行一次查询的成本为 0.13 美元，而使用 GPT-5（使用更广泛的网络搜索令牌）进行相同的查询的成本则为 74 美元。
对于目前的网络搜索模型，OpenAI 对 GPT-4o 和 GPT-4.1 的收费为每千次浏览 25 美元，而 GPT-5 和 O 系列等更强大的模型则低至每千次浏览 10 美元。这一定价清楚地表明了 OpenAI 为何大幅削减网络信息交付成本。
字数缩减：越少越便宜
除了减少来源引用之外，用户还注意到了另一个更细微的变化：ChatGPT 的回复明显变得更短，细节也更少。乍一看，这似乎是为了更简洁而进行的优化，实际上是另一种有效的成本节约措施。每个生成的单词——或者更准确地说，每个标记——都会消耗计算能力，从而产生直接成本。通过系统地缩短回复，OpenAI 降低了每个查询的运营成本。
这一趋势在与 Anthropic 的 Claude 或谷歌的 Gemini 等竞争对手的直接比较中尤为明显。这些模型通常会对相同的查询提供更详细、更细致、更深入的答案。虽然一些竞争对手仍然依赖细节的丰富性作为质量指标，但 OpenAI 似乎正在刻意减少其字数，以应对其庞大用户群带来的财务负担。
对于用户来说，这意味着额外的工作。他们通常无法获得全面的答案，而只能得到肤浅的摘要，必须通过有针对性的查询（所谓的“提示链”）自行提取所需的深度信息。每一次后续查询都代表着一次新的交易，虽然单独查询成本较低，但却会耗费用户更多的时间和精力。这项措施与减少引用的策略完美契合：两者都会降低用户体验，但两者结合起来，可以显著节省成本，并抵消公司巨额的财务赤字。
更短的答案，更少的来源：您是否也注意到 ChatGPT 正在秘密削减成本？
付费订阅业务亏损
尤其棘手的是，即使是更昂贵的 ChatGPT Pro 订阅服务（每月 200 美元），由于用户使用服务量超出预期，也正在产生亏损。首席执行官 Sam Altman 称这种情况“疯狂”，并承认难以收回成本。
OpenAI 首席执行官 Sam Altman 承认，公司目前在 200 美元的订阅费用上处于亏损状态：“人们使用它的次数远远超出了我们的预期。”这一令人惊讶的发现表明，人工智能公司很难预测真实的使用成本并计算出合适的定价。
两种变化之间令人惊讶的联系
两起事件在时间上的接近并非巧合。ChatGPT 的响应通常依赖于当前的网络信息，直接或间接地通过抓取服务访问谷歌搜索结果。禁用 num=100 参数也会显著增加 ChatGPT 和其他 AI 系统高效收集网络数据的难度。
像 ChatGPT 这样的 AI 应用程序依赖于大量最新的网络数据来生成相关且准确的答案。num=100 参数使这些系统能够快速且经济高效地捕获大量搜索结果，并选择最佳的答案来源。
禁用此参数后，AI 系统现在必须执行更多单独的查询，这会导致成本呈指数级增长。这也解释了为什么 OpenAI 同时降低了引用频率——提供最新网络信息的成本在经济上已不再可行。
8000亿美元的资金缺口
贝恩公司的惊人预测
贝恩公司最近的一项研究揭示了人工智能行业面临的严峻资金缺口。到2030年，像OpenAI、谷歌和DeepSeek这样的人工智能公司每年将需要创造约2万亿美元的收入来弥补计算能力和基础设施成本的上升。然而，咨询公司预计，该行业距离这一目标的差距将达到约8000亿美元。
贝恩公司全球技术业务主席戴维·克劳福德紧急警告：“如果当前的规模化规律盛行，人工智能将日益加重全球供应链的负担。”这种所需收入与预期收入之间的差异，引发了人们对人工智能行业估值和商业模式的根本性质疑。
巨额投资与不明确的回报
美国主要科技公司正将人工智能投资推向前所未有的水平。微软、Meta 和谷歌计划到 2025 年为人工智能项目投入总计 2150 亿美元。亚马逊宣布将追加 1000 亿美元的投资。这些支出将主要用于扩建数据中心和开发新的人工智能模型。
自 ChatGPT 推出以来，人工智能领域的投资增长了一倍多。到 2024 年，四大科技公司在人工智能领域的投资总额已达 2460 亿美元，较上一年增长 63%。到 2030 年代初，人工智能领域的年度支出可能超过 5000 亿美元。
能源需求和基础设施挑战
贝恩公司预测，到2030年，全球对计算能力的额外需求可能攀升至200吉瓦，其中一半将来自美国。人工智能数据中心的功耗将从2023年的500亿千瓦时增加到2030年的约5500亿千瓦时，增幅达11倍。
这种大规模扩张将对环境产生重大影响。尽管可再生能源规模不断扩大，但数据中心的温室气体排放量仍将从2023年的2.12亿吨上升到2030年的3.55亿吨。同期，用于冷却的用水量将增长近四倍，达到6640亿升。
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DeepSeek 冲击成为转折点
来自中国的经济高效的创新
中国初创公司 DeepSeek 凭借其 R1 模型震撼了整个人工智能行业。该公司预计开发成本仅为 560 万美元，却能与价格高得多的美国模型相媲美。相比之下，OpenAI 的 GPT-4o 开发成本约为 8000 万美元。
DeepSeek 的定价远低于竞争对手。该公司的模型比 OpenAI 的相应模型便宜 20 到 40 倍。DeepSeek 的 Reasoner 模型每百万输入令牌的成本为 53 美分，而 OpenAI 的 o1 模型每百万输入令牌的成本为 15 美元。
对行业动态的影响
DeepSeek 的成功挑战了人工智能行业先前的假设。该公司证明了即使没有数十亿美元的预算，尖端人工智能也有可能实现，这给老牌供应商带来了巨大的定价压力。这一发展凸显了美国出口限制的一个有趣的副作用：技术限制迫使该公司进行软件创新，以最大限度地利用现有硬件。
短短几周内，DeepSeek 的人工智能助手就占据了全球 LLM 用户 21% 的份额，并取代 ChatGPT 成为苹果应用商店中最受欢迎的免费应用。这种快速的市场渗透凸显了人工智能市场的波动性，以及对采用成本密集型商业模式的老牌供应商的威胁。
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对网站流量的巨大影响
人工智能的衰落概述
Authoritas 的一项研究表明，由于 AI 概览的影响，英国出版商网站的点击率大幅下降了约一半。研究表明，在 AI 概览的影响下，桌面端的点击率下降了 47.5%，移动端的点击率下降了 37.7%。即使网站在 Google AI 概览中排名靠前，点击量也只是略有提升。
SEO 专家 Kevin Indig 和用户体验研究员 Eric Van Buskirk 的一项新研究系统地考察了 Google AI 概览的使用情况。在复杂的环境中，研究人员观察了 70 位用户执行 8 项真实的搜索任务。这产生了大约 400 次 AIO 交互，从而深入了解了网络搜索行为在 AI 的影响下发生了多么显著的变化。
AI概览会显著降低外部链接的点击率。在桌面设备上，点击率下降高达三分之二，在移动设备上则下降近一半。用户越来越依赖AI概览中的信息，尤其是在简单或标准化的查询中。
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传统网络流量的崩溃
自从谷歌于2024年5月在美国、2025年3月底在德国分别将生成式人工智能答案整合到搜索中以来，新闻网站、博客和论坛等内容提供商一直担心其访问量大幅下降。如果答案已经在搜索页面上，人们通常不会点击原始来源。
由于人工智能概览的影响，出版商 Mail Online 的点击率下降了 56% 以上。一些网站的自然流量下降了 18% 至 64%。在人工智能的影响下，自然点击率甚至可能下降 70%。
Built In 报告称，到 2026 年，出版商的自然搜索流量可能会下降 25%。即使是排名前三的网站，由于人工智能搜索（AIO）的影响，点击率也会大幅下降；排名 4-10 的网站，点击率下降幅度甚至高达 50%。一项针对 1,000 个中小企业网站的研究发现，68% 的网站在实施人工智能搜索功能后，自然流量大幅下降。
集中于少数来源
自2024年7月以来，ChatGPT网站引荐流量下降了52%。Reddit的引用量增长了87%，目前占ChatGPT所有引用量的10%以上。维基百科的引用量较7月份的低点上涨了62%，占据了近13%的引用份额。
排名前三的网站——维基百科、Reddit 和 TechRadar——占所有引用量的 22%，仅一个月就增长了 53%。ChatGPT 现在更青睐少数“答案优先”的来源，而与品牌相关的网站则失去了曝光度，错失了数百万潜在的推荐点击量。
时间压力下的故障
谷歌的图像生成问题
Google Gemini 目前的问题体现在各个层面。数周以来，用户一直报告图像技术存在根本性故障，尤其是在生成所需格式的图像时。这一普遍存在的问题主要影响 16:9 格式图像的创建，这种格式以前可以顺利创建，但现在已不再受支持。
更严重的现象是，图片生成成功却无法显示。用户虽然收到了图片生成成功的确认信息，但实际却只看到空白或错误信息。网页版和移动端App均存在此问题，导致图片生成功能几乎无法使用。
沟通失败和缺乏透明度
谷歌对这些明显系统错误的处理尤其成问题。尽管问题已经存在数周，但该公司并没有主动向用户通报。相反，系统继续声称所有功能正常运行，而实际性能却显著下降。
当前的困境不应孤立地看待，而是谷歌人工智能系统一系列问题的一部分。2024年2月，由于系统生成了与历史不符的图像，谷歌不得不彻底禁用Gemini中的人类形象。德国士兵被描绘成亚洲人的面部特征，维京人则被赋予了脏辫——这些错误暴露了训练数据准备过程中的根本问题。
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人工智能发展中的结构性问题
出版的匆忙
这些反复出现的问题凸显了谷歌人工智能开发中的系统性缺陷。为了跟上OpenAI等竞争对手的步伐，谷歌似乎面临着巨大的时间压力，导致产品发布仓促。这种“快速行动，打破常规”的思维模式在其他技术领域或许行得通，但在人工智能系统上却存在问题，因为错误会更直接地影响用户体验。
负责内容审核和系统改进的分包商的工作条件进一步加剧了这些问题。时间压力、低工资以及供应链缺乏透明度等报道引发了人们对手动系统优化质量的质疑。
系统架构碎片化
谷歌各项服务之间缺乏整合，暴露出其结构性缺陷。虽然谷歌相册正在添加新的人工智能图像处理功能，但 Gemini 中的基本图像生成功能却无法正常工作。这种碎片化表明内部协调不足，并加剧了最终用户面临的问题。
经济后果
对不同用户群体的影响
上述问题对各类用户群体产生了切实的影响。依赖可靠图像生成的内容创作者和营销人员必须寻求其他解决方案。这不仅会导致工作流程中断，还会增加其他工具的成本。
对于付费版 Gemini Pro 的用户来说，这种情况尤其严重。他们付费购买了高级功能，但实际性能却往往低于承诺。许多人已经取消了订阅，因为承诺的改进并未实现。
对人工智能提供商失去信任
系统的不可靠性导致人们对谷歌作为人工智能提供商的信任度下降。依赖其服务准确性和可用性的用户越来越多地转向其他提供商。从长远来看，这可能会削弱谷歌在竞争激烈的人工智能市场中的地位。
虽然 OpenAI 的 DALL-E 和 Anthropic 的 Claude 提供了更一致的结果，但谷歌却在基本功能问题上苦苦挣扎。尤其引人注目的是，即使是免费的替代方案，其性能也往往比谷歌的付费产品更可靠。
与互联网泡沫相似
类似的市场动态
当前的发展与千禧之交的互联网泡沫有着惊人的相似之处。当时，互联网的炒作导致估值过高，最终导致惨淡的崩盘。如今，人工智能公司面临着类似的挑战：天文数字般的估值与不明确的商业模式相冲突，投资与实际收入之间的差距持续扩大。
标准普尔500指数目前的估值相当于过去十年市盈率的38倍。正如摩根士丹利的策略师指出的那样，只有在互联网泡沫时期，估值才更高。互联网时代的前明星分析师亨利·布洛杰特警告称，当前的人工智能热潮与当前的人工智能热潮有着惊人的相似之处。
美国经济复苏背后的奇异真相
德意志银行的乔治·萨拉维洛斯（George Saravelos）以一种令人震惊的方式说道：“人工智能机器实际上正在拯救美国经济。”他的分析揭示了一个自相矛盾的局面——经济增长并非来自革命性的人工智能应用，而仅仅来自“人工智能产能工厂”的建设。
尤其争议的是：该银行指出，如果没有这些与科技相关的支出，美国早已陷入衰退。数十亿美元的投资支撑着世界最大经济体的运转。这种对人工智能投资的极度依赖，带来的系统性风险远远超出了科技行业。
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解决方案和未来展望
替代商业模式
成本上升迫使人工智能提供商开发新的商业模式。OpenAI 正在测试基于使用量的定价模式，客户只需为实际使用的计算能力付费。对于非时间关键型请求，批处理 API 已可节省高达 50% 的成本。
据报道，为了实现盈利，OpenAI 正在考虑提高其各个订阅等级的价格。该公司计划大幅提价：预计到 2024 年底，ChatGPT Plus 的月费将从 20 美元涨至 22 美元，到 2029 年甚至将达到 44 美元。
专业化作为生存策略
通用人工智能系统成本的上升，或许会催生专门解决方案的开发。人工智能系统不再试图用最新的网络数据来回答所有查询，而是可以更具选择性，只针对特定类型的查询进行成本高昂的网络搜索。
这将促进人工智能市场的多元化，不同的供应商将开发不同的专业领域。一些供应商可以专注于当前信息，而另一些供应商则专注于无需网络连接的深度专业知识。
新的合作模式
人工智能提供商和内容创作者之间已经出现了新的合作模式。一些出版商正在与人工智能公司协商直接授权协议，以获得其内容使用的公平分成。这一发展趋势可能会催生一个全新的生态系统，内容创作者将因其内容在人工智能系统中的使用而直接获得报酬。
对各利益相关者的建议
对于网站运营商和内容创建者
网站所有者应该多元化策略，不要仅仅依赖搜索引擎流量。通过新闻通讯、社交媒体和其他渠道与用户建立直接关系将变得更加重要。同时，他们应该提高内容质量，以便在人工智能生成的答案中被提及。
与其关注数量，不如关注质量。内容创作者应该专注于创作有用、独特、真正有价值的内容。单纯依靠SEO优化就能跻身前100名的时代已经一去不复返了。
对于 SEO 机构和工具
SEO机构需要调整其服务，更加关注排名前20位的排名，因为这些排名产生了大部分真实流量。全面分析排名前100位的时代即将结束，这可以释放更多资源用于更深入的优化。
像 Semrush 和 Accuranker 这样的工具提供商正在积极调整其系统，但更高的成本不可避免地转嫁给了客户。许多老牌工具目前显示的数据不完整或不正确，因为它们的抓取逻辑基于旧的 num=100 参数。
对于人工智能公司
人工智能公司面临的挑战是如何开发出既能惠及自身，又能惠及内容创作者的可持续商业模式。如果当前的免费内容使用模式破坏了其数据源的基础，那么从长远来看，这种模式是不可持续的。
为了重获用户信任，像谷歌这样的公司必须彻底改变其运营方式。首先，需要更透明地沟通系统问题和计划维护。用户有权知道哪些功能无法正常运行。
隐性紧缩措施及其后果：科技巨头的新力量
谷歌和ChatGPT看似微小的技术变革，标志着数字信息领域的根本性转折点。它们表明，整个互联网生态系统对少数几家大型科技公司的决策有多么依赖。
这两种变化的共同作用正在加速互联网从基于链接向人工智能的转变。这种发展既带来了机遇，也带来了风险：用户可以更快地获得问题的答案，但内容创作的经济基础却受到了根本性的质疑。
该行业正处于重新定位阶段，必须在技术提供商、内容创作者和用户之间建立新的平衡。未来几年，我们将见证哪些参与者能够成功适应不断变化的环境，以及哪些新的商业模式将会出现。
贝恩公司预测的8000亿美元资金缺口可能导致行业整合。只有财力雄厚的公司才能生存下来，而规模较小的供应商和初创公司可能会从市场上消失。人工智能泡沫是发展成可控的调整还是急剧崩盘，取决于该行业能否及时开发出可行的商业模式。
大型人工智能提供商隐性紧缩措施只是一场更大规模结构性危机的冰山一角。尽管公众对人工智能的无限可能依然着迷，但在幕后，企业却在拼命地为财务生存而战。这场静默的革命已全面展开——其影响将塑造未来数年的数字格局。
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