AI续命，靠的是开源还是降价

两家头部厂商同步降价

9月22日，Anthropic Opus 5.5降价两成，缓存价格降六成；OpenAI推出GPT-6 Sol和Luna，价格约为前代促销价的一半，并改为永久定价。

另一边，OpenAI未来五年算力基建预计要花8560亿美元，累计资金缺口2780亿美元。

AI越来越便宜，造AI却越来越贵。靠降价和开源，真能撑住这场烧钱竞赛吗？

“够用就行”改写定价逻辑

Vercel报告显示，开放权重模型使用占比从去年12月的7%升至8月的56%，同期模型均价下降23.2%。越来越多请求转向开放权重模型，模型均价也随之走低。

原因很简单：多数任务不需要顶级模型，够用就行。当便宜模型也能把活干好，贵模型就很难维持高价；真正复杂的任务，用户才愿意继续付高价。

量过去了，钱没过去

报告显示，开放权重模型承担了56%的AI请求，但这只占模型调用收入的14%。用量已经过半，调用收入却远没有。

再看Anthropic。Vercel数据显示，用户每花100元调用AI，高价模型拿到的钱一个月内从13.2元降到4.9元，便宜模型则升到22.5元。但Anthropic所有模型加起来仍拿到64元。用户降了档，钱大部分还留在Anthropic。

OpenAI内部也是如此：Luna请求量是Astra的8倍多，模型调用收入却只有Astra的四分之一。便宜模型拿走大量普通任务，真正难的任务仍愿意为高端模型付费。

价格可让，进度不能停

这就形成两难：既要靠低价模型抢规模，又不能停下高端模型迭代。价格还在往下走，下一代模型却还要继续烧钱，资金缺口由此产生。

8月，英伟达官宣最高1050亿美元残值担保，为OpenAI租赁的数据中心提供违约兜底。它不是直接给钱，而是用自己的信用降低项目风险，让外部资本更敢进场。

最后还是钱的问题

未来算力效率还会提高，同样的钱能处理更多任务。只要效率提升跑得过需求增长，资金压力就会缓解。

但至少现在，AI卖得越来越便宜，造AI却还在花大钱。公司既要用低价留住用户，又不能停下下一代模型的研发。

一边降价，一边烧钱，中间差的钱从哪来？只能从外面找了。