继续上期对AI的讨论，现在市场应该考虑的是二阶而不是一阶，终端对AI的需求会持续增长，按美国人的干活进度，算力在一段时间内也不会过剩。但市场定价的是AI增速的二阶，这几个月，陆续发生了几件标志性事情，一个是大厂收紧token预算，二是苹果提价，三是META开始租赁算力，四是黑石取消Digital Gateway数据中心建设。大厂收紧预算，意味着最有支付能力的公司，都有些用不起这些昂贵的模型了；苹果提价说明，非AI行业最有支付能力的公司，都买不起存储了；META这个激进的参与者，在持续投入两年后，也觉得投资吃力，投入产出不匹配，大概率会降低capex强度；黑石取消数据中心建设，意味着AI行业开始面临政治的压力，AI创造的价值，由硅谷少数群体占有，但整个社会都在交AI税。这些事情，或许意味着，AI行业二阶拐点已经见到。

随着参数越来越大，模型的能力越来越强，但也越来越不经济，Fable5在coding上的能力，确实比Opus4.8强30%左右，但定价贵了一倍，$10输入$50输出，能用得起的人也不多，模型在商业上的意义其实不大。关于渗透率问题，这有两个方面，一个是coding场景，在现今的自媒体时代，不会有人还认为，还有没有用AI编程的码农吧；其次，在一些非编程场景token用量不大，本质上还是模型的价值量不大，整个行业拿锤子找了三年的泛编程场景的钉子，成效寥寥。那是不是随着模型的进步，会解锁更多的应用场景呢，这牵涉到另一个问题，这个场景的价值量有多高，寄希望模型来替你点个外卖、来替代公司行政等，那是高估了这些工作的价值量了。模型推理成本越来越高，好像比硅谷码农价值量更高的场景，似乎也不多。