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OpenAI/Anthropic 的 IPO 将是一场灾难
LLM 免费订阅的结束暴露了巨大的现金消耗和糟糕的投资回报率，随着 UBER 和 SBUX 等公司撤回 AI 项目，万亿估值的 AI IPO 将是一场灾难。
- 按 token 计费的 LLM 运营成本异常高昂，破坏了固定订阅模式的经济性。
- 企业无法证明 AI 工具能带来收入，但它们明显增加了成本并造成了不稳定性。
- 未盈利 AI 公司的万亿估值依赖巨额 VC 现金流，使其极易受到增长停滞的影响。
最近一直看到和听到，那些运行大语言模型（LLM）的公司不再提供免费无限订阅了，现在这些运营的真实成本正转嫁给消费者，导致他们的访问权限比之前受到更严重的限制。与咱们习惯的固定订阅费相比，按每英里（token）付费的成本高得离谱。当 LLM 的实际使用成本直接冲击员工层面的底线，且其准确性和稳定性仍不足时（看看星巴克或 Uber 等公司撤回 AI 代理/产品的例子就知道了），有多少公司还会在资产负债表上浪费真金白银？
此外，根本没有切实可行的方法来验证这些应用和工具是否真的让公司赚更多钱，然而指出它们制造问题或消耗资本的方式却易如反掌。既然免费畅玩的无限订阅时代已经结束，OpenAI 或 Anthropic 这类公司如何实现盈利？这些公司估值高达万亿并准备 IPO，却根本不赚钱。由于现金燃烧率极高，没有大规模风险投资的流入，它们寸步难行。
尽管市场预测这些公司到 2030 年将实现数千亿美元的收入，但只要增长稍有停滞，再加上此前提供的免费月份或优惠券订阅已耗尽，客户就开始担忧运行 LLM 的实际成本，这其中的矛盾显而易见。
他们简直是在对所有人进行“撤地毯”式收割，甚至连自家员工也不放过——这些员工因公司不惜一切代价强推采用，导致了数十亿美元的 token 浪费。过去几个月，随着 LLM 的真实成本不再由这些为推广产品而不惜承受巨额亏损的公司承担，而是转嫁出去，这一切正在分崩离析。
这其实是一种经典的商业策略：先以基本免费或大幅折扣的价格让所有人用上你的软件。一旦用户进入生态系统，就通过改变商业模式并大幅提高价格来“诱饵调包”。
认购这些 IPO 的人将会亏钱。这些公司自成立之日起就从未盈利过，未来也永远不可能盈利。
我从学术角度一开始就上了大语言模型（LLM）这趟车。
现阶段所有主流聊天机器人的能力几乎一模一样，但 Claude 和 Anthropic 的公关和营销做得最好，遥遥领先。
他们的 IPO 不会是一场灾难， simply because 在这个阶段，障眼法比实际估值重要得多。
对于这场疯狂的炒作周期结束后，什么会从灰烬中重生，有什么见解吗？
我在职业上一直从事经典机器学习的相关工作，自 2018 年以来也一直伴随大语言模型的爆发式增长。但我真的不知道我的专业焦点（分子建模）之外的应用场景。我的科学大脑想要用于生物图网络的专用预测推理模型。我们可能没有足够的公开数据，但管他呢。
生成式 AI（GenAI）将彻底改变数字人文领域。待完成的工作太多，而人手太少，内容增强、消除语言障碍、无障碍访问、辅助策展等领域将会爆发式增长。
当然，会出现大量低质量的作品，但在隧道尽头，GenAI 将帮助以类似九十年代互联网首次普及的方式向公众传播知识。
只要最佳实践和检索增强生成（RAG）得到正确实施，GenAI 在内容管理方面的效率高得离谱。
至于机器学习（ML），它已经在自动化和优化方面彻底改变了几乎每一个工业流程，这与聊天机器人的炒作/风潮完全无关。
是的，许多努力会像 .com 时代那样被现实击得粉碎，但这项技术将长久存在。
咱们能不能等 SpaceX 出点事再行动？一次只搞一个，好把我们所有的带宽（干粉/备用资金）都集中起来。
祝你这套理论好运吧。
价格机制会自行调节。这可是全新的技术。
公司用不起 AI 的代价更大，否则会被那些采用 AI 的公司甩在身后。
个人聊天订阅只是收入机会的一小部分。Anthropic 将以我们今天无法想象的方式变革企业界。
你有什么“公司被采用者甩在身后”的例子吗？还是说你只是在像其他人一样复读科技 CEO 的那套废话？
他举不出例子。我还在等有人给我解释一下，为什么废物管理公司和 Clorox 需要大语言模型。
我是在分享自己的亲身经历。
Claude Code 在编写代码方面的效率至少是任何软件开发人员的 10 倍。我无法想象没有 AI 该怎么开发软件了。
如果你没有被大语言模型的能力所震撼，那你就是没留心观察。
说得太对了！我甚至懒得开始写代码。我把需求喂给 AI，让它吐出代码。我的工作就是检查准确性。我看到的问题是，AI 最好赶紧变得更厉害，因为刚大学毕业的孩子没有那种在 AI 产生幻觉时进行故障排查所需的真实经验。
我的天，我是个程序员，这个10倍的狗屁绝对是史上最大的骗局。
我看到的所有来源都显示大语言模型的 token 使用量在上升。你有相反的来源吗？
我可以理解这样一种观点：由于缺乏护城河，人们会从 Claude 转向更便宜的模型，但我无法理解那种认为模型“在现实世界中没用”的观点。它们在大量用例中都很有帮助。
问题不在于尖端大语言模型是否具有经济效用，它们确实有。问题在于顶部的竞争过于激烈，而且紧随其后的是开源模型。这里的利润空间不大。
如果其中一家公司发明了足够好、能够自我复制的通用人工智能（AGI），那么它们就不再有任何价值了。
我认为 AI 将长久存在，并成为每个人生活的重要组成部分，但 AI 模型公司长期来看会是输家，毫无疑问，依我看。
Meta 的高级软件工程师在此：是的，确实如此
技术一直在进步。如果你没有对大语言模型（LLM）能做的某些事情感到惊叹，那你就是没留心。
软件工程已经发生了革命性的变化。代码是大语言模型最早训练的内容之一，所以这个领域自然走在其他领域前面。但大语言模型正在进军各种繁琐的工作。
就像会计师和生物学家一样。
光有 AI 成不了产品。AI 只是一项功能。Google 是明显的赢家，因为他们并没有试图围绕 AI 打造一款独立产品。
Google 有许多将 AI 作为功能的产品，这让它们变得更好用。Google AI 订阅服务价值更高，因为它整合了 Gmail、Workspace、Sheets，还包含 5 TB 的存储空间。此外还包含一个家庭计划，可以添加 5 位成员。对普通用户来说，选择显而易见。
我在一家全球咨询公司领导AI业务。我们曾与一家全球保险公司合作，将复杂的全球保单续保流程从90天（并非完全手动，使用了RPA和ML）通过7个AI智能体缩短到7天以内。所有人类数据验证、提取、审计、关联——都由智能体运行。首个概念验证将一个1700万美元的流程降为600万美元，并增加了算力消耗成本。LLM承载了一个动态规则引擎，实时检查法规。那些说AI输出没有实现落地的人都是盲从者。