追逐杰文斯悖论：AI 定价分层能否延续需求增长？

AI 还不够。杰文斯悖论一直是这个时代的标志，就像芯片领域的摩尔定律一样。它会早早失效吗？

我们仍然受制于供给，这是势头强劲与快速普及的信号。—— Sundar Pichai，Alphabet 2026 年第二季度。¹

到 2026 年，我们的产能仍将不足以满足我们所有的需求，我相信这一态势在 2027 年也会同样如此。我们目前已经收到的 2028 年需求令人瞩目。—— Andy Jassy，Amazon 2026 年第二季度。²

Blackwell 的销售火爆异常，云 GPU 已经售罄。—— 黄仁勋，NVIDIA 2027 财年第一季度。³

那么，如果 AI 的价格翻倍会怎样？

价格已经在上涨了。Anthropic 于 7 月 24 日发布 Fable 5，定价为每百万输出 token 50 美元，是 Opus 5 的两倍，创下了新的前沿价格上限。Google 的 Gemini 旗舰模型历经四代，价格从 1.50 美元攀升至 12 美元。⁴

或者至少大多数都在上涨。OpenAI 在 Fable 5 发布五天后将 GPT-5.6 Luna 的价格下调了 80%，这要么是一次抢占市场的举措，要么是一项根本性的成本突破。⁵

到目前为止，AI 给出的说法是：杰文斯悖论意味着价格下降会推动更多消费。但价格正在上涨。

AI 实验室正在押注分层。只要价值层和中间市场前沿能吸收那些因定价过高而被挤出高端层的负载，消耗的 GPU 小时总数就会持续增长。分层支撑了杰文斯悖论。

高端层的成本是价值层的 13 倍，而智能水平只高出五分之一。中间市场前沿是新来者：GPT-5.6 Sol 和 Kimi K3，以 40% 的成本提供前沿智能的 96%。⁶⁷ 价值前沿从 GLM-5.2 一直延伸到 DeepSeek V4 Flash，以高端层成本的 1% 到 5% 提供 84% 的智能。

随着分层成为常态，路由器成为买方与模型之间的战略层，是让应用把查询转交给合适模型的基础管道。路由器将内置于模型中、外置于客户的软件中，以及存在于各种 harness 中。

各大实验室都需要在三个层级中都有布局，否则就会在路由器竞价中因价格而落败。初创公司则通过占据前沿上的某个单点来取胜，而这是大型实验室在经济上无法匹敌的。DeepSeek V4 Flash 以 $0.03 的价格就是其存在的证明。

这一切都是为了进一步推动杰文斯悖论。

1. Alphabet 2026 年第二季度财报电话会议，Sundar Pichai 发言，2026 年 7 月 22 日。↩︎

2. Andy Jassy 表示，Amazon 今年将支出 2200 亿美元，但仍将没有足够产能满足需求，Fortune，2026 年 7 月 30 日。↩︎

3. NVIDIA 2027 财年第一季度财报：营收、每股收益与展望，2026 年 5 月 20 日。↩︎

4. AI 模型通胀。随着资本支出创下纪录，厂商正从抢占份额的补贴转向攫取利润的定价。↩︎

5. GPT-5.6 定价自 2026 年 7 月 30 日起生效：Sol 为每百万 tokens $5/$30，Luna 为每百万 tokens $0.20/$1.20。OpenAI GPT-5.6 性价比前沿发布公告；VentureBeat：OpenAI 将 GPT-5.6 Luna 价格下调 80%。↩︎

6. Artificial Analysis Intelligence Index v4.1，访问于 2026-08-04。↩︎

7. 中端市场 GPT-5.6 Sol 与 Kimi K3 智能指数平均值（58）对比高端 Opus 5 与 Fable 5 平均值（60.5）= 96%。成本比 $1.05 / $2.75 = 38%。↩︎