AI成本剧降，生活费用却上扬：技术通缩与人力通胀的悖论

【导读】过去一年，AI模型价格暴跌，某些服务却越来越贵。科技在通缩，生活却通胀。这是Jevons与Baumol效应的现实：机器越聪明，人工越昂贵。

「LLM的token成本每年暴跌百倍，最高端模型甚至暴跌900倍。」

上周，Rohan Paul在X平台上发文指出这一趋势。

没有配图，没有长文论证，但数字说明了一切。

它像一枚钉子，深深钉入AI行业的神经——评论区高呼：「摩尔定律，回来了。」

Rohan Paul是一位长期追踪AI成本曲线的分析师，他总结道：

AI的价格，正以人类历史上前所未有的速度崩塌。

几天后，a16z的研究员Alex Danco回应：

每当技术变得更便宜，人类劳动就变得更贵。

两条帖子，意外地形成了循环。

AI价格下滑，人类身价上升。技术的通缩，正引发新的通胀。

AI成本暴跌，人力成本上升

过去一年，AI模型价格几乎「自由落体式」下跌。

研究者统计，自2022年底以来，GPT-3.5等级模型的费用从每百万token约20美元降至0.07美元——便宜了280倍！

不同层级模型的价格坍塌速度不同。

a16z分析指出，LLM推理成本以每年10倍的速度下降，堪比摩尔定律的再生。

AI模型价格的时间坍塌曲线显示，以MMLU≥42分的最低价模型为例，成本从2022年初每百万token 60美元跌至2024年不到0.1美元。

生成小说的费用从几十美元降至几毛钱。

AI从奢侈品变成「自来水」，使用不再心疼，反而想多用。

但如Rohan Paul所言：

价格下跌不代表节省，而是新的消费爆发点。

模型调用变得廉价，我们到处植入AI：写文案、翻译、编程、视频剪辑……

算力需求激增，推高能源和硬件价格。

而家政、护理、心理咨询、维修等无法用AI完成的劳动越来越贵。

修空调、请保姆的费用远超训练一次中型模型。

于是，一个荒诞现实正在发生：AI越来越便宜，生活却越来越贵。

越便宜越上瘾：AI版杰文斯悖论

1865年，英国经济学家William Jevons提出警告：

更高效只会让我们消耗更多。

AI成本不断下跌，我们以为这是「省钱时代」。

但事实是，成本下降只会让人更舍得用。

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