"Token启示录"时代真的来临了吗？

微软近日宣布对GitHub Copilot进行大幅调价，变动之剧烈令一位Reddit用户感叹，他所在的公司已将此事称为"Token启示录"。

在TechCrunch最新一期的Equity播客中，Kirsten Korosec、Sean O'Kane和主持人Anthony Ha共同探讨了这一定价变化对整个AI生态系统可能产生的深远影响。随着Anthropic等AI头部公司筹备上市，盈利能力的追问愈发棘手，其他AI产品跟进涨价、企业为控制成本而收紧使用限制，已成为大概率事件。

Sean提出了核心疑问："这些AI实验室能否在压缩成本的同时持续推进技术进步，最终在成本与用户付费意愿之间找到平衡点？"

Kirsten则指出，这一切折射出"行业变化的惊人速度"。短短数月间，企业先是沉迷于"Token极致化"，随后又因高昂成本而迅速反转。她也因此提出了一个尖锐的问题："在撰写IPO招股说明书时，风险因素该怎么写？因为这些风险每天都在我们眼前持续演变。"

以下是播客对话内容的精编版本。

Anthony Ha：Sean，在我们策划这期节目时，你用了"Token启示录"这个词。微软决定对GitHub Copilot按Token计费，而不再沿用统一定价。我想听你进一步展开说说。

整个AI生态系统在很大程度上靠投资人的钱大力补贴支撑着。那些看似免费的东西，实际上成本极其高昂。现在我们正走到一个转折点——越来越多的成本将转嫁给终端用户和客户。这将如何改变用户行为？我们现在还不知道答案，但可以预见会有相当大的阵痛。

Sean O'Kane：Anthropic的S-1招股书里，到底会出现多少与Token相关的风险因素？这是个大问题。我在节目里反复提到这一点，而且我们似乎一直在碰到它。Uber在短短一个半月内就走完了完整的轮回——先是"哇，今年在这方面的预算花得比预期快多了"，然后变成"哎，这可能太贵了，我们得设上限，限制员工的使用量"。

这多少令人有些担忧。如果像Uber这样大量使用AI的公司，这种转变发生得如此之快，那问题就归结为：这些AI实验室能否在降低成本的同时充分推进技术，最终与用户的付费意愿在中间某个点上相遇？

回头想想，当初ChatGPT Plus定价每月20美元，我觉得背后并没有什么深思熟虑的策略，就是随口报了个数字。此后我们一直在为此付出代价。显然，更高级的模型可以卖更高的价格，但即便如此，仍不足以填补与真实成本之间的鸿沟。这无疑是眼下最核心的问题。

Kirsten：这一切在我看来，深刻揭示了行业推进的速度之快。认真想想，"Token极致化"这件事从兴起、到达顶峰、再到遭人嫌弃，前后不过六个月。整个定价机制的形成，正如你所说，是在AI实验室的商业模式真正成形和稳固之前就仓促落地的。

与此同时，政府也在努力跟上节奏。就在本周，特朗普总统签署了一项行政令——范围虽然有限，但旨在为政府评估强大AI模型提供机制。这一切都在以一种我从未经历过的速度同步推进。

这也是为什么我非常期待即将发布的那些S-1 IPO招股说明书——尤其是其中的风险因素部分。这些风险究竟该怎么表述，因为它们正在我们眼前日新月异地演变？

Anthony：Sean，Uber是个很有意思的案例，你提到了他们的AI支出，但Uber在AI讨论中被提及，还有另一个原因——那些认为AI存在泡沫的人，常常拿AI公司亏损之严重来佐证观点，而对方则搬出Uber来反驳：Uber曾经多么不盈利，但最终靠规模化走出了困境。

这个逻辑有其道理。但Uber走到今天，经历了脱胎换骨式的转型——从最初的形态到现在的模样，拓展了多少业务领域，对用户和司机进行了多少程度的挤压，这些都是它实现盈利所必须付出的代价。我认为，许多AI公司如果想要生存下去，也必须经历类似的蜕变。

Sean：这些AI实验室有没有可能像Uber多年来压榨司机那样，从成本中一点点抠出钱来？其中有没有足够的弹性空间？我不确定。从很多角度来看，这些成本似乎更加刚性、更加直接，所以结果会很耐人寻味。

Q&A

Q1：微软对GitHub Copilot做了哪些定价调整？

A：微软宣布对GitHub Copilot进行大幅定价变更，从原来的统一收费模式改为按Token计费。这一变化被业内人士称为"Token启示录"，意味着用户使用AI工具的成本将更直接地与实际消耗量挂钩，而不再是固定月费。这一调整被认为是整个AI行业将成本向终端用户转移的缩影。

Q2：AI公司目前的定价模式存在什么问题？

A：当前AI行业的定价模式在很大程度上依赖投资人的资金补贴，导致用户感知到的使用成本远低于实际成本。ChatGPT Plus最初定价每月20美元，据播客嘉宾分析，这一价格并非经过精细测算，而是随意制定的。随着AI公司筹备上市、需要向市场证明盈利能力，这种补贴模式难以为继，价格上涨和使用限制将成为趋势。

Q3：Anthropic上市的S-1招股书中，Token相关风险应该如何披露？

A：这是业内人士普遍关注的难题。由于AI技术和商业模式的演变速度极快——"Token极致化"从兴起到退潮不过数月——风险因素的撰写面临极大挑战。嘉宾们指出，这些风险正在实时演变，传统的静态风险披露方式难以准确描述这一行业的动态变化，这也给即将上市的AI公司带来了额外的监管和信息披露压力。