微软的 Microsoft 365 最近涨价了，涨幅最高的地区为41%。
微软解释，涨价原因是多了 AI 助手 Copilot 的成本。中国大陆因为没有 Copilot，所以不涨价。
无独有偶，OpenAI 也说要涨价，涨幅更夸张。新模型的订阅费可能从现在的每月20美元，涨到每月2000美元。
（最新消息是，昨晚发布的 ChatGPT Pro 已经上涨到每月200美元。）
这两条新闻证明了一件事：AI 模型太烧钱，即使世界最有钱的公司都承受不起，只能大幅涨价。
不止微软和 OpenAI，所有经营 AI 模型的公司其实日子都不好过，目前都是亏本卖 AI 服务，争夺市场占有率。
这种运营压力恐怕将长期存在，因为以下的原因，注定了 AI 模型不是一门好生意。
（1）AI 模型需要投入大量资金。
OpenAI 每年的运行经费据报道是70亿美元，Anthropic 今年预计支出27亿美元，Facebook 向 AI 部门最近增加了数十亿美元的投入。
这么高的投入，要有上亿的付费用户，才可能获利，谈何容易。
（2）模型成本没有规模经济。
绝大多数行业，规模越大，单位成本越低。但是，AI 模型正好相反，模型越大，单位成本可能更贵。
因为随着模型变大，进一步改进可能更加困难，训练新模型所需的计算量也在增加。这就像攀登珠穆朗玛峰，到了8000米以后，每一步都越发艰难。2024年训练一个顶级模型，要比2023年训练顶级模型，计算量更大更贵。
偏偏 AI 模型的效果与规模有关，规模和计算量越大、模型效果越好。因此，大模型公司的运营费用无法下降，只会变大。
（3）AI 模型快速贬值。
AI 模型公司为了市场份额和投资回报，必须不断推出更好、更快、更强的新模型。
如果行业不断推出新模型，那么旧模型就会快速贬值。当你可以使用 GPT-4 时，还会有人想使用 GPT-3 吗？如果竞争对手推出了更好的模型，还会有人用你的模型吗？
为了始终在市场占有一席之地，你必须始终是市场最好的 AI 模型之一。这意味着，你的投入始终无法减少。
即使由于接近了技术极限，AI 行业无法继续推出更强的新模型，旧模型依然会快速贬值。因为市场上存在开源模型，比如 Llama 和 Mistral，如果商业模型停止进步，开源模型就将迅速缩小差距，那么旧的商业模型也就不值钱了。
举例来说，Anthropic 公司历史上开发过十个模型，为此陷入严重亏损。其中八个模型现在已经毫无价值，第九个模型是开源的，第十个模型让它现在能保持微弱的技术优势和市场活力。
它只有继续开发第十一个模型，才有可能在未来生存下去。
（4）AI 模型公司无法保持垄断优势。
OpenAI 是目前的市场领先者，它的优势建立在大量计算的基础上。这些计算所需的物理资源，都是租用云服务商的设备，而不是自家的。只要有足够的钱，任何人都可以使用相同的资源。不难想象一小群高级工程师离开 OpenAI，筹集大量资金，租用计算资源，在几个月内就能对 OpenAI 的核心业务构成威胁。
换句话说，云服务商花费数十亿美元建设的数据中心是一种护城河，OpenAI 花费数十亿美元构建的 GPT 早期版本（比如 GPT-2 和 GPT-3）不是护城河，因为现在有更好的模型已经在 Github 上免费提供。
大模型公司搭建自己的机房，也无济于事。因为对手可以租用云服务商的机房，投入更少，效果是一样的。
综上所述，AI 模型似乎是一个可怕的行业：每年必须不断地巨额投资，应对持续上升的模型成本，以及当前模型一两年后就会被淘汰的竞争压力。你也没有防止竞争对手的有效手段，你最好的员工可能会离开，你的技术专长很难成为持久的优势。
所以，那些还在考虑推出 AI 模型的商业公司，进入这个行业之前，需要三思。
至于已经走上这条路、现在正运营 AI 模型的公司，由于模型如此烧钱，筹集最多资金的公司会赢（活得最久），所以当务之急应该是尽可能多、尽可能快地筹集资金。
此外，应对之策还包括，让你的模型差异化，以便留住用户。比如，记住用户的个人数据，可能是一种对策。模型应该可以记住用户的问题，从而更好地了解用户。用户使用它越多，就越难切换，因为它知道所有你的历史、你提出的问题、你关心的事情。
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