配资盘网 AI Token计费机制背后的通胀陷阱与科技周期轮回

观点 喜欢创作艺术的人，往往会悄悄潜入创作者聚集的圈子，想一探那些艺术大师私下都在谈些什么。满怀期待能听到真知灼见、大胆创想或前沿思维？结果往往令人失望。运气好的话，听到的不过是八卦闲聊；运气差的话，则是各种出行抱怨。而说到底，他们谈得最多的还是钱。

大语言模型的世界与此如出一辙，只不过人们不直接谈钱，而是谈Token。在AI编程新闻的日常信息流中，有一个反复出现的主旋律：某个功能被AI接管了，订阅计费出现了某个"漏洞"被修复，某项行为悄然改变……这些事件背后有一个共同点：TIBS，即Token渐进式消耗综合征。我们或许才刚刚步入TIBS时代，但若借用AI如瘟疫蔓延的比喻，未来还有更多风浪等着我们。

Token成为大语言模型的计费单位，原因很简单——它易于计量，尽管这一点有时似乎也难倒了那些负责计数的人。向大语言模型输入一条提示词，模型会识别其中的词素（lexeme）——这是一个源自20世纪30年代的语言学术语，指的是意义与修辞的最小单位。这些词素被转化为对应的表示形式，也就是Token，随后被送入大语言模型那庞大的"预测下一个词"的运算机器之中。输出结果是一串Token序列，再转化为你所需要的文字、代码或其他内容。输入计数，输出计数，就这么简单。这一逻辑说白了不过是：

但差不多就是这个意思。整个AI商业大厦，便是建立在这样一个概念之上的。

以Token消耗量来计算代码建议、代码生成或AI调试的成本，这种做法的合理性值得质疑——甚至比按程序员每次击键和每个字符输出来付费还要荒唐。那种衡量程序员优秀程度的"每月代码行数"指标已经够愚蠢了，而这种计费方式更是变本加厉。它既无法体现实际完成的有效工作量，也无法约束低效行为，更无法将用户支付的价格与真实生产成本相对应。但它简单易懂，看起来又和其他按量预付的订阅模型没什么两样。奇怪的是，似乎没有人真正想着去改进它。

目前几乎没有其他可用的计量指标。你可以测量基准测试用例的每秒Token吞吐量，也可以测量输出Token与输入Token的比率，尽管后者的实际意义并不清晰。至少在云计算这类有一定可比性的服务模型中，你清楚地知道购买多少算力、内存、存储和带宽能换来什么。你仍然需要警惕自动化失控或管理失当的风险，账单超支的问题在AWS上依然存在，但至少你有机会将结果与成本挂钩。反观基于大语言模型的服务，更别提AI智能体，这种对应关系几乎无从建立。

将这种缺乏价值衡量指标的现状，叠加上AI行业为兑现承诺而必须展示的荒诞投资回报率，TIBS通胀便有了滋生的温床。

厂商们对将一切转化为订阅服务有着近乎成瘾的执念，随后便开始对订阅用户温水煮青蛙，尤其是在能够构建事实性垄断的情况下。试想这样一种锁定效应：某个组织已将其代码生产能力全部交由人类退出、AI接管，并高度依赖某一特定AI代码生成链路。

迁移，是最难开口说出的词。即便迁移的理由已经堆成一本电话簿厚的数据报告，你可以逐条分析每个实例的成本、每TB的费用，以及维持商业模型健康运转所需的一切——也许你的判断不会完全错误。但在AI深度嵌入持续集成/持续交付（CI/CD）流程的今天，迁移究竟如何实现，这是个好问题，或许你更愿意等别人先趟出一条路来。

科技行业的厂商与基础设施侧，历来遵循着一套周而复始的规律：锁定导致封建化，封建化激发革命，而革命者最终自己也变成了收租的地主。想用60个字概括企业科技70年的历史？且听我说：

从租用大型主机，到本地部署小型机；从小型机，到自主管理的桌面微型计算机，直到以太网将虚拟小型机重建起来。从专有系统转向开源；开源技术普及后，配合近乎无限的算力，催生出运行封闭服务的超大规模云计算平台；超大规模架构又支撑起向每用户设置配额的AI模型，将我们带回到远程大型主机的时代；封闭服务与用户配额，再度轮回。

这些轮回之所以得以发生，是因为摩尔定律不断改变着IT经济学的底层逻辑，打破了这个行业对惰性的渴求。

然而，摩尔定律已经终结——这是真的。芯片密度从平面走向立体，结果不是越来越便宜、越来越小、越来越省电、越来越平民化，而是硅技术在价格、体积、能耗和垄断化方面全面膨胀。AI是当前唯一能驱动市场的力量，而为了维持这一地位，它需要以你为食。TIBS正是这场盛宴的名字。农奴们，去耕种主人的土地吧。

如果AI真的导致技术劳动力去技能化，并重新夺回IT创新引擎的掌控权，那将意味着大型主机时代出现在半导体演化的终点，而非起点。至于究竟会是什么新的演化力量推动下一轮变革，目前尚无人能言，尽管人类已经寻找了五十年。

AI行业以吉瓦级的规模构建基础设施，却以Token为单位进行收费。它自行设定成本，并嗅到了一个未来——在那个未来里，深度的锁定效应将让它永远掌握规则制定权。其余的人，或许应当记住那台最初具有感知能力、通过串口连接的大型主机——《战争游戏》中的WOPR所说的那句话："唯一的制胜之道，就是不参与这场游戏。"毕竟，它最清楚这其中的道理。

Q&A

Q1：什么是TIBS？它对AI用户有什么影响？

A：TIBS全称为Token渐进式消耗综合征（Token Incremental Burn Syndrome），指的是在AI服务订阅中，Token用量被逐步放大或消耗加速的现象。对用户而言，这意味着在实际使用效率没有明显提升的情况下，订阅费用却在持续攀升。由于Token是大语言模型唯一的计费单位，厂商可以通过调整功能、行为或计费逻辑，在用户不易察觉的情况下推动成本上涨，形成类似温水煮青蛙的效果。

Q2：为什么Token会成为大语言模型的计费标准？这种方式合理吗？

A：Token之所以成为大语言模型的计费标准，主要是因为它便于计量——模型处理输入和生成输出的过程天然以Token为单位。然而，这种方式并不合理。它无法反映实际完成的有效工作量，无法约束低效输出，也难以将用户付费与真实的生产成本对应起来。相比之下，云计算等服务至少能让用户清晰知道购买了多少算力、存储和带宽，而Token计费则缺乏这种透明度和可对比性。

Q3：AI行业的锁定效应是如何形成的？用户该如何应对？

A：AI行业的锁定效应源于多个层面：一是企业在引入AI代码生成工具后，人工技能逐渐退化，难以脱离特定平台；二是迁移成本极高配资盘网，尤其是AI深度嵌入CI/CD流程之后；三是厂商通过订阅制和Token计费持续强化用户依赖。对此，文章引用《战争游戏》中WOPR的名言作为警示——"唯一的制胜之道，就是不参与这场游戏"，建议用户保持对AI依赖程度的警觉，避免过度去技能化。

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