Sam Altman说2027年AI成本降100倍，我算了笔账，有点意思

你知道电费什么时候开始便宜的吗？

不是有人突然把电价打下来了，而是整个电网体系越来越成熟，发电的发电，输电的输电，每一环都只干自己最擅长的事。

AI也是这么回事。

前两天刷到Sam Altman在OpenAI内部讲话：到2027年底，GPT-4这个级别的智能，成本会降到现在的1%。

我专门去查了一下。2023年初用GPT-4，类似问题是180美元。现在多少钱？不到1美元。

这才两年。

然后他说2027年还要再降100倍。

我当时的反应是：？？？ 但仔细一想，好像又在理的。

降这么快，凭什么？

很多人第一反应：显卡是不是便宜了？

是，也不是。

真正的原因是：AI这行也开始搞"分工"了。

你可以理解为以前是个小作坊，从挖矿到炼钢到做家具，全自己来。现在变成现代化工厂了，每个人只做自己最擅长的一段。

这就跟开餐馆一个道理。

以前一个厨子既要买菜、又要炒菜、又要端盘子，累半死还赚不到钱。

现在呢？有人专门种菜，有人专门送菜，有人专门炒菜，有人专门送外卖。分工一细，效率上去了，成本自然就下来了。

AI也是一样的道理。

训练模型和回答问题，是两个完全不同的环节。

训练需要大力出奇迹，一堆显卡往死里堆算力。这块确实还是英伟达的天下，黄仁勋躺着赚钱。

但回答问题不一样。你问AI一个问题，它思考一下给你答案。这个过程需要法拉利吗？不需要，一个五菱宏光就够了。

所以专门做"五菱宏光"的芯片出来了。

• 谷歌的TPU
• Groq的LPU
• 各种推理芯片

这些芯片不想着"全能"，就一个目标：又快又便宜。

成本，自然就下来了。

但有意思的是，市场正在变成两个世界

一个世界里，AI便宜到几乎不要钱。

每个人都能用。写个文案让AI帮你改，做个PPT让AI帮你弄，写代码卡住了让AI续上。就像现在用电一样自然。

这块市场，谷歌、各种推理芯片会杀成一片。英伟达反而没什么存在感。

另一个世界里，还是在烧钱。

训练几十万亿参数的超级模型，做最前沿的科学研究，探索人类认知的边界——这块还是英伟达的天下，黄仁勋依然坐着铁王座。

这两个世界，会一直并行存在。

普通人用AI，价格趋近于零。顶级玩家烧钱搞AGI，门槛越来越高。

说白了就是：穷人的AI和富人的AI，会变成两个东西。

跟我们有什么关系？

说实话，关系挺大的。

以前我觉得AI是极客的玩具，是大公司的专利。现在看来，真不是。

Sam Altman提了一个场景：永远在线的AI。

你的AI 24小时后台运行，了解你的一切，帮你处理琐碎的事。

• 早上起来，昨晚微信群里的消息已经帮你整理成重点了
• 开会前，会议纪要和待办事项已经列好了
• 写方案卡住了，AI帮你续上

夸张点说，以后每个人都能有个"私人助理"，而且是24小时不睡觉那种。帮你回消息、帮你整理资料、帮你写周报。

这不是科幻，2027年可能就实现了。

AI不会取代人。但会用AI的人，确实会取代不会用AI的人。

这句话说多了像鸡汤，但道理是这么个道理。

100倍的成本下降意味着：AI会像电一样流进每个人的生活。你不需要会编程，不需要懂技术，只需要会用。

早点开始，总没坏处。

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