按Token计费撑不住了:大厂开始逃离Claude

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10-06 18:11

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14. #微软的人工智能业务有哪些# 微软目前的人工智能业务,大致可以分为四个部分。 一、云和算力:Azure AI模型运行需要大量服务器和芯片,微软通过Azure云对外提供这些算力。这是微软AI业务的基本盘。2026财年Azure年收入首次突破1000亿美元,其中AI相关业务年化收入约370亿美元,同比增长123%。为支撑这些需求,微软上一财年在数据中心上的投入超过1100亿美元。 二、与OpenAI的合作 微软从2019年起累计向OpenAI投资约130亿美元,目前持股约25%。OpenAI的模型(就是ChatGPT背后的技术)运行在微软的云上,仅这一家公司去年就为微软贡献了241亿美元收入,占其AI收入的大部分。此外,微软还获得了OpenAI模型的使用权,用于自己的产品。双方2025年调整了协议:OpenAI不再是微软独家云客户,但承诺长期采购2500亿美元的Azure服务。 三、Copilot产品线 这是微软把AI装进自家软件的做法,覆盖几条产品线:  • Microsoft 365 Copilot:Word、Excel、PPT、Outlook里的AI助手,每用户每月30美元,目前有约3000万个付费席位;  • GitHub Copilot:面向程序员的代码助手,约1500万开发者在使用,按用量收费;  • Security Copilot:安全领域的AI,与微软的安全套件捆绑销售。 2026年9月底,微软还发布了新版Copilot应用,把这些功能整合到一起,并加入能自动执行任务的智能体功能。 四、智能体平台和自研模型 微软在推Copilot Studio、Agent 365、Microsoft Foundry等平台,让企业搭建自己的AI智能体,处理报销、客服、报告这类自动化工作。同时,微软也在开发自研的MAI系列模型,减少对OpenAI的依赖。 整体来看 微软的AI业务已经形成规模,年收入数百亿美元,增速也高。但有两个值得注意的点:一是AI收入中约七成来自OpenAI这一个客户,集中度较高;二是基础设施投入巨大,回报周期较长,这也是近期市场对微软存在分歧的主要原因。

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18. 每次向免费大模型提问的真实成本 现在大部分的搜索都从以前的百度转向了大模型,一直在想这是不是会给模型公司增加很多的负担,直到在文心助手上搜了一下才知道,成本不高,应该是双赢。 日常运行的推理成本 这是免费大模型面向普通用户开放后,每一次用户提问都会产生的持续可变成本,也是免费模式下最核心的日常开销: 1 2026年行业推理成本已断崖式下降:高端商用模型API价格从每百万token数十元降至‌1~3元‌,轻量化免费模型的单token成本甚至低于0.5元。 2 按普通用户单次提问+模型回复合计约1000token估算,一次完整对话的推理成本仅约‌0.001~0.003元‌。 3 头部厂商通过模型蒸馏、量化、请求批处理等优化手段,还能把推理成本再降低50%~80%,进一步摊薄海量用户的调用开销。 免费模式的成本对冲逻辑 厂商之所以能长期提供免费大模型服务,核心是靠规模效应摊薄成本: 1海量用户的并发请求可以填满GPU算力的空闲时段,大幅提升硬件利用率,把单卡单位产出拉到最高。 2免费用户的请求优先级低于付费企业客户,厂商会优先把算力资源倾斜给高价值付费订单,免费流量相当于“算力闲置时段的填充”,边际成本被压到极低。 3免费服务本质是获客手段,靠免费用户转化付费会员、企业级API订单,最终用商业化收入覆盖整体算力投入。

19. 当全网都在盲目吹捧大模型有多神的时候,总得有人泼点冷水听听不一样的声音。知名学者Gary Marcus早就直言,当所有大厂都在挤破头做同一件事时,所谓的独门秘籍根本就不存在。技术护城河一旦消失,价格战和商品化就是必然宿命。回看这几年的发展,现实确实狠狠印证了这种担忧。现在各大模型公司想保...

20. 每次向免费大模型提问的真实成本 现在大部分的搜索都从以前的百度转向了大模型,一直在想这是不是会给模型公司增加很多的负担,直到在文心助手上搜了一下才知道,成本不高,应该是双赢。 日常运行的推理成本 这是免费大模型面向普通用户开放后,每一次用户提问都会产生的持续可变成本,也是免费模式下最核心的日常开销: 1 2026年行业推理成本已断崖式下降:高端商用模型API价格从每百万token数十元降至‌1~3元‌,轻量化免费模型的单token成本甚至低于0.5元。 2 按普通用户单次提问+模型回复合计约1000token估算,一次完整对话的推理成本仅约‌0.001~0.003元‌。 3 头部厂商通过模型蒸馏、量化、请求批处理等优化手段,还能把推理成本再降低50%~80%,进一步摊薄海量用户的调用开销。 免费模式的成本对冲逻辑 厂商之所以能长期提供免费大模型服务,核心是靠规模效应摊薄成本: 1海量用户的并发请求可以填满GPU算力的空闲时段,大幅提升硬件利用率,把单卡单位产出拉到最高。 2免费用户的请求优先级低于付费企业客户,厂商会优先把算力资源倾斜给高价值付费订单,免费流量相当于“算力闲置时段的填充”,边际成本被压到极低。 3免费服务本质是获客手段,靠免费用户转化付费会员、企业级API订单,最终用商业化收入覆盖整体算力投入。

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