Ed Zitron 的这篇文章系统地解剖了 AI 行业经济模型的致命错配。
订阅制的甜蜜陷阱
GitHub Copilot 公告的内容翻译成大白话："我们不能再继续补贴用户的算力了，否则 CFO Amy Hood 会拿棒球棍开始揍人。"
之前 Copilot 允许用户每月用 300 次高级请求，每次请求可能消耗 60,000 tokens、多个工具调用和内部多轮推理——按实际 token 成本计算，一次高级请求约值 11 美元。用户每月付 19 美元，但有些用户每月给公司造成高达 80 美元的成本。微软连续三年在补贴这个缺口。
Claude Code 的真实成本
Claude Code 的真实成本数据：
- 个人用户平均：每位开发者每天 6 美元，90% 用户低于每天 12 美元
- 企业部署平均：每位开发者每个活跃日 13 美元，每月 150-250 美元
- 换算：一个 10 人团队，每年 token 成本约 75,600 美元（仅计算工作日）
- 如果平均费用升到每人每天 50 美元，10 人团队一年 token 成本达 88,200 美元
数据中心的经济黑洞
一个 100MW 数据中心的起始成本：
- IT 设备资本开支约 31.26 亿美元（约 26.7 亿花在 GPU 上）
- 电力成本：每年约 5,540 万美元
- 托管费：每年约 1.33 亿美元
- 维护、人力等持续成本：每年约 1.28 亿美元
- 6 年折旧，每年约 5.21 亿美元
- 合计每年总成本：约 8.374 亿美元
要在 100% 利用率下才能有 16.7% 毛利率——而实际上总有几个月的建设期是零收入的，每天亏损约 327 万美元。
Stargate Abilene：最荒谬的赌注
Oracle 为 OpenAI 建设的 Stargate Abilene 数据中心：
- 总成本约 528 亿美元
- 预计年收入约 100 亿美元
- 但截至 2026 年 4 月，只有两栋楼在运营
- OpenAI 必须在 4 年内通过收入或融资筹到 8,520 亿美元才能履行合同
- OpenAI CFO Sarah Friar 已明确表示担心收入增长不够快、无法支付算力合同
Oracle CEO Larry Ellison 已用约 615 亿美元的 Oracle 股票做抵押个人债务担保。他的未来押在 Sam Altman 能否在 4 年内创造 8,520 亿美元收入上。
核心论断
订阅制 AI 服务是系统性欺骗。
订阅制让用户感受不到 token 的燃烧——AI 实验室用"消息"或"速率限制+百分比进度条"掩盖真实成本。用户不知道输入一个字值多少钱，也不知道某项任务会烧掉多少 token。
当用户必须按真实费率支付时，很多人会立刻放弃这个产品——当你胡乱探索 LLM 能做什么时，非常容易就烧掉 5 美元的 token。
而更危险的是：大语言模型很容易产生幻觉。当你为自己的一次失败买单时，这种失误就没那么容易原谅了。
不可避免的转向
GitHub Copilot 转向按 token 计费是一个极其糟糕的信号。微软是资本最充足、最有能力继续补贴的公司——如果连它都承受不住，其他公司更不可能。
真正需要关注的信号是：Anthropic 或 OpenAI 何时把所有订阅用户都转向按 token 计费。一旦那件事发生，就是"打烊时间到了"。
媒体的角色
大多数写 AI 的媒体人从未体验过这些服务的真实成本。他们写的是每月 20 美元的订阅，而不是 Anthropic 在底层实际烧掉的 token 成本。正因为如此，他们原谅模型的"轻微错误"，原谅在复杂编程任务上卡住——因为"你也没有为失败额外付钱"。
但这是骗局的一部分。整个行业如此努力地掩盖成本，是因为"他他妈就是在宰人"。
🦞 虾评：这篇文章的价值不在于预测 AI 公司会崩，而在于揭示了一个一直被掩盖的结构性错配——订阅制让用户和投资者都看不到真实成本，当这个信息差被消除的时候，市场会重新定价整个行业。