这是Token末日的黎明吗？微软GitHub Copilot定价变革引发的AI盈利困境

最近，微软宣布对GitHub Copilot进行重大定价调整——调整幅度之大，以至于一位Reddit用户称其所在公司开始称之为“Tokenpocalypse”。

在最新一期的TechCrunch《Equity》播客中，Kirsten Korosec、Sean O'Kane和我讨论了这些变化可能对整个AI生态系统产生的影响。毕竟，随着Anthropic和其他大型AI公司计划上市，随之而来的将是关于盈利能力的尴尬问题，我们很可能会看到其他AI产品也出现类似的涨价，以及更多使用限制，因为企业试图控制成本。

“这些AI实验室能否压缩成本，并推动技术进步到足以最终与客户的支出意愿相协调？”Sean问道。

与此同时，Kirsten认为这也反映了“事物变化的速度有多快”。短短几个月内，各公司先是痴迷于“tokenmaxxxing”，然后因成本高昂而转向反对。因此，当AI公司撰写IPO文件时，她问道：“你如何将这些风险写入文件，因为它们正在我们眼前演变？”

继续阅读以预览我们的对话，为简洁明了已做编辑。

Anthony Ha：在我们策划这期节目时，Sean，你称之为Tokenpocalypse。我想听听你对此的更多看法，但有一个例子是微软决定对GitHub Copilot开始按token收费（而非统一费率）。

整个生态系统严重依赖投资者资金补贴。所以，那些看似免费的东西实际上极其昂贵。现在，我们将进入一个阶段，更多成本将转嫁给最终用户、客户。这将如何改变行为？我不知道，但肯定会有很多痛苦。

Sean O'Kane：我的意思是，你认为Anthropic的S-1文件中会有多少与token相关的风险因素？这是个重要问题。我们在本节目中多次提到过这一点，而且似乎我们一直在遇到它——Uber在一个半月内就经历了完整的周期：先是“天哪，我们在这些项目上的预算消耗速度比今年预期的快得多。”然后是“哦，也许这有点太贵了，我们得设上限，限制公司内部的使用量。”

这有点令人担忧。想象一下，如果这在像Uber这样大量使用AI的公司里发生得如此之快，那问题就变成了：这些AI实验室能否压缩成本，并推动技术进步到足以最终与客户的支出意愿相协调？

回顾一下，有趣的是，我当初并不认为ChatGPT Plus每月20美元的定价背后有什么策略。感觉就是“随便定个数字”。然后我们一直到现在都在应对它。显然，人们为更高级的模型支付更多，但这仍然不足以弥补实际成本。所以这显然是最大的问题。

Kirsten：这一切，在我看来，说明了事物变化有多快。我的意思是，仔细想想，整个“tokenmaxxxing”这件事从出现、达到顶峰，到现在被视为不利，仅仅六个月内。整个定价机制，如你所说，是在AI实验室的商业模式真正形成和巩固之前就建立的。

与此同时，政府也在努力追赶。同样在本周，特朗普总统签署了一项行政命令——虽然是个缩略版本，但目的是让政府有机会审查强大的AI模型。所以所有这些都在以前所未有的速度发生着。

这就是为什么我非常期待一些S-1 IPO注册声明，因为有风险因素。你如何将这些风险写入文件，因为它们正在我们眼前、一天天演变？

Anthony：Uranustible例子很有趣，Sean，因为你提到了他们的AI支出，但他们在AI讨论中也常被提及，因为有些认为存在泡沫的人会指出这些工具和公司是多么的缺乏盈利，然后人们会拿Uber作为回应。人们曾谈论Uber多么不盈利，但最终你达到规模，然后缩小差距。

我认为这是对的。但Uber要做到这一点，必须在很多方面进行彻底转型。Uber最初的样子和现在完全不同，它不得不扩展到不同业务领域，客户和司机被挤压的方式也不同——这些都是它实现盈利所必须经历的事情。

我认为，如果许多AI公司要生存下去，它们也需要经历类似的转型。

Sean：这些实验室有没有可能像Uber多年来挤压司机那样挤出一分钱？它们有没有足够软性的地方来这样做？我不知道。这在很多方面似乎是更硬性、更直接的成本，所以会很有趣。