AI经济悖论：20美元不再购买价值200美元的情报

20美元的基准：如何设定市场期望

当Openai的Chatgpt和Microsoft的Github Copilot建立了20美元/月的订阅基准时，他们无意中创造了已成为AI工具定价的市场心理锚。对于早期的AI助手来说，这个价格点很有意义 - 这些助手的上下文窗口有限，偶尔的实用程序以及没有复杂的工具使用。

这些模型提供了真正的价值，但是它们的功能具有明显的界限。它们有助于简单的代码完成，基本内容生成和回答直接问题。经济学奏效了：服务这些模型的成本与用户愿意支付的费用相当一致。

高级智力困境

快进到今天，经济动态从根本上发生了变化。最新一代的模型（Claude 3.7，Gemini 2.5 Pro，Openai的深入研究模型等）经历了巨大的演变。他们可以智能地使用工具，以全面的方式提取，并以令人印象深刻的准确性解决复杂的问题。它们比他们的前任更有用，而且运行额更昂贵。

这种进化的关键部分是可靠性。早期的AI系统的幻觉速度很高，这严重限制了其在与工作相关的过程中必不可少的工艺中的实际实用性。真正的生产力提高到了当今的高级系统，这些系统结合了复杂的误差降低机制，例如OpenAI的O1-Pro等模型，该模型运行了并行的过程以进行自我验证，或者其深入的研究模型利用网络搜索来减少幻觉，或者我公司对深层代码分析的使用来改善AI编码者。

作为行业内部人士，我可以告诉您，通过为Openai的Pro支付200美元，我将为成千上万的价格付款，以支付其每月20美元的订阅费用。当您认为我将其用于专业知识时，经济学是非常有道理的，而传统专家建议将花费我至少为500美元/小时，而我在几分钟而不是几天内得到答案。

高级AI功能具有巨大的价值，远远超过其标价。现在，并不是每个人都是公司的首席执行官，因此必须有一种快乐的媒介，这是一个以与我们用来为软件付款的服务相当的价格获得真实，实践价值的机会。

AI能力的隐藏经济学

我们习惯于认为智力的成本正在成倍下降（苹果为苹果），这是事实。由于更好的硬件，型号蒸馏和其他技术，我们正处于大约每六个月的每六个月的价格，以及用户对20美元应该购买的用户期望遵循这一趋势。

但是，旁观者的智力似乎会增加，有时需要逐步提高计算价格。例如，OpenAI的O1推理模型的价格为每百万美元的产出代币60美元，而O1-Pro（他们最昂贵的产品）的价格为每百万美元的产出代币600美元。

AI在2025年的最大趋势是代理系统，它们内置了自己的成本乘数。让我们崩溃：

背景是国王

更多上下文意味着有关问题的更多信息，并有更高的机会找到答案。所有这些都需要更多的令牌和更多的计算。现在，最先进的型号提供了大量的上下文窗口-Gemini 2.5 Pro具有100万个令牌上下文窗口，而Claude Models提供了多达200k的令牌。这大大增加了他们的效用，也增加了计算成本。

工具使用乘以功能和成本

工具使用是智力的第一个迹象之一，因为工具是“力量乘数”。在过去的6个月中，我们已经看到了AI代理使用工具的能力的快速而持续的进步（例如Web搜索，代码执行，数据分析，各种集成）。这使得代理更有能力，但是几乎每次工具完成，整个上下文以及工具结果都必须由模型重新加工，从而使成本增加。例如，在编码时，我们的AI代理在处理单个请求的同时运行多个工具是正常的：它可以运行一个工具来查找正确的文件，获取其他上下文的工具以及编辑文件的工具。

公用事业驱动使用

模型越强大，用户越依赖它，就会创建一个需求不断增长的反馈循环。例如，当我将大部分网络搜索从Google切换到AI助手时，这大大增加了我对这些工具的日常使用。随着编码代理变得越来越强大，我们看到开发人员不停地使用它们而不是偶尔使用它们。

因此，当由于工具使用，扩展上下文以及使用量增长的情况下，总成本增加了10-100倍时，即使是快速的技术改进，也无法立即缩小成本价格的差距。我们正在观察一个真正的Jevons悖论，其中降低了某种资源的成本（在这种情况下为智能）推动了使用该资源的使用，从而降低了成本。例如，虽然CHAT GPT Pro的价格为每月200美元（基本付费订阅的10倍），但Sam Altman本人承认他们“在OpenAi Pro订阅上损失了钱”，因为“人们使用它比我们预期的要多得多。”

评估挑战

因此，如果$ 200/mo专业订阅是一种讨价还价，那么您为什么不听到更多采用企业的消息？使这种经济紧张关系变得复杂的一个方面是评估AI能力的困难。与传统软件不同，可以清楚地将功能识别为当前或缺失的功能，AI模型之间的差异通常是微妙且情境的。对于休闲观察者来说，O1和O1-Pro之间的差异可能并不明显，但是业务任务的绩效差距可能很大。

这项评估挑战造成了市场效率低下，用户难以确定哪种价格层实际上提供了所需的价值。没有明确，可靠的方法来测量其特定用例的AI性能，许多默认值是最便宜的选择或基于品牌而不是实际功能做出决定。

用户情绪 - 从英雄到零

这种经济现实导致了我在整个行业所看到的：人工智能提供商人为地将其模型的能力限制为将可持续经济学保持在20美元的价格点。我最近与Raycast Pro亲身经历了这一第一手，它为Claude 3.7提供了“高级AI”访问权限，但与Claude的桌面应用程序相比，该模型大大限制了该模型。相同的模型，结果截然不同。

区别在于这些服务如何实施限制。 Raycast似乎将Web搜索功能限制在几个查询中，而Claude Desktop允许更广泛的搜索以建立更好的上下文理解。结果是提供截然不同的智能的基础模型。

AI提供者面临的经济压力导致有时会疏远用户的艰难决定。我们在诸如Reddit这样的社区中看到了这一游戏，当公司改变定价模型或能力层时，忠实的用户会感到沮丧。

例如，在一篇流行的Reddit帖子中，标题为“光标从英雄到零的路径：为什么要取消”，一个用户详细介绍了曾经遇到的AI编码工具在质量上如何恶化的同时保持相同价格点的方式。该帖子引起了许多开发人员的共鸣，他们认为该公司已经牺牲了质量，选择人为地限制限额功能，而不是调整其定价模型以反映真实成本。

价值超过价格

许多用户被捕获到catch-22中，因为他们没有太多的价值，因此他们的薪水并不多，因此他们使用了功能不足的解决方案，因此他们没有太多的价值。该行业站在十字路口。一条路径会导致更现实的定价，反映了这些高级系统的真实成本和价值。根据我的市场分析，$ 40- $ 60足以提供下一代情报，人们可以在大众市场上每天使用1小时。它不会覆盖连续AI使用的8小时，也不会爆炸100个平行的AI代理，以查看哪个稍好，但是大多数人在该水平上不需要AI。

特别有趣的是，在成熟的企业软件市场中，每月支付数百美元的生产力工具是标准实践。考虑到Salesforce订阅的价格为每位用户每月165-300美元，并且公司通常“堆叠”销售生产力解决方案，在基本投资的基础上添加了外展，锣，克拉利和拨号派等工具。但是，当涉及AI时，可以是我们时代最具变革性的生产力技术，并且在计算方面更具成本率，因此有一个犹豫不决的犹豫要超越20美元的价格点。

这导致了人工上限的能力，以维持现在标准的$ 20价格点。这种方法有可能使电力使用者沮丧，同时在这些系统可以完成的工作中可能阻碍了创新。

对于个人开发人员或业务，计算最终应是价值，而不是价格。如果AI工具为您节省了数千美元和无数小时，即使是每月200美元的价格标签也代表了令人难以置信的投资回报率。随着行业的成熟，我们可能会看到更现实的定价模型出现了，可以更好地反映提供这些服务的成本及其提供的价值。最成功的公司将是可以清楚地表达并证明这一价值主张的公司。

进度的价格

20美元的基准旨在将AI带入大众。但是，随着这些工具从偶尔的助手到我们的创造力和职业生活中必不可少的伙伴的发展，他们的经济模式也必须发展。像Openai这样的做市商对这种经济紧张的解决方式具有最大的影响。如果他们能够成功地引入价格适中的计划，以适当的功能（可以在当前的20美元标准和200美元的高级$ 200级别之间找到甜蜜的位置），他们可以帮助对市场进行高级AI的真实价值教育。

大量采用需要容易获得的价格，即使基本价值远远超过了成本。 人工智能能力，用户期望和经济现实之间的张力将定义我们行业的下一章。随着AI工具继续其显着的发展，我们可能还需要发展我们对其成本的期望。

目前，用户应根据其启用的结果来评估AI工具，而不仅仅是其价格标签。提供者应继续寻求这种难以捉摸的平衡：对它们提供的令人难以置信的价值的公平补偿，同时使这些变革性技术可广泛地访问。

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Andrew Filev是Zencoder的首席执行官和创始人，该公司可帮助开发人员通过AI代理自动化代码测试和创建。他以前的公司Wrike以22.5亿美元的价格收购。

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