作者：danny

羊毛出在豬身上，不是中國商業世界的專有名詞，日本動畫產業已經實踐了六十年。1963年，《鐵臂阿童木》進入日本家庭，建立了三十分鐘週播電視動畫的樣板。電視台購買節目，贊助商購買兒童的注意力，動畫則把手塚治虫的漫畫角色送進全國客廳。

日本動漫早就證明了一件事：長青的商業模式，是讓第一個產品聚人，後續的產品聚財。

六十年後，AI也在重複這套邏輯。

當模型公司還在研究怎麼靠API、訂閱和token賺錢，Meta、Google、微軟和亞馬遜已經可以把模型降價、捆綁，甚至免費，再去廣告、雲端運算和企業軟體裡收錢。

所以，純模型公司最危險的敵人，不是另一個更強的模型，而是一家根本不需要靠模型賺錢的公司。

一、最難打的價格戰，是對手根本不靠這件商品賺錢

AI行業每天都在討論同一個問題：OpenAI、Anthropic、Google、Meta，誰的模型更強？這個問題當然重要，但模型強弱只能決定用戶今天選擇誰，無法決定五年後誰還留在牌桌上。

對於一家純模型公司來說，真正危險的對手未必是另一家做出更強模型的實驗室，而是一家可以把模型免費送出去，再去廣告、雲端運算、企業軟體和電商業務裡收錢的公司。

雙方看起來都在提供AI，做的卻不是同一門生意。模型公司把模型當作商品，訓練、推理和研發成本要從API、訂閱和企業合約裡收回來。綜合平台則可以把模型當成成本，只要模型能守住用戶入口、提高廣告效率、推動雲端運算消費或者降低客戶流失，模型業務本身是否盈利並不重要。當一方需要從每次調用中獲得毛利，另一方卻可以把調用當成獲客費用，這就不再是普通的產品競爭，因為兩家公司使用的是兩套損益表。

這場戰爭最麻煩的地方也在這裡。純模型公司以為自己在和另一種智慧競爭，但平台公司根本不需要在「出售智慧」這件事上獲勝。它只需要讓智慧足夠便宜，讓純模型公司無法從中賺到足夠多的錢。

二、日本動畫早就遇到這茬兒

羊毛出在豬身上，不是中國商業世界的專有名詞，日本動畫產業已經實踐了六十年。1963年，《鐵臂阿童木》進入日本家庭，建立了三十分鐘週播電視動畫的樣板。電視台購買節目，贊助商購買兒童的注意力，動畫則把手塚治虫的漫畫角色送進全國客廳。問題在於，《阿童木》的電視台給的動畫製作費（五十五萬日圓）低於實際成本，單靠電視台支付的錢，根本無法覆蓋製作支出

手塚治虫之所以願意接受這個價格，是因為他不只靠動畫賺錢。他還有漫畫稿費、單行本、海外發行和角色授權。動畫少賺一點，甚至暫時虧損，但這可以換來更多漫畫讀者和更大的商品市場。他不是簡單地賠本出售動畫，而是在購買分發。

動畫是入口，漫畫和授權才是真正的收銀台。

後來日本動畫找到的各種商業模式，都是這套邏輯的延伸。《機動戰士高達》（也有叫鋼彈）早期收視平淡，劇場版和塑膠模型卻改變了它的命運。機體的型號、陣營、武器和塗裝不只是故事設定，也可以轉化成一條持續更新的商品線。《龍珠》和《灌籃高手》依託Jump體系，由漫畫雜誌先測試角色和故事，再由動畫擴大受眾，電影、遊戲和授權承擔後續變現。《新世紀福音戰士》EVA把電視播出變成錄影帶、LD、音樂和電影的獲客入口，《寶可夢》則讓遊戲、卡牌和動畫互相輸送用戶。《鬼滅之刃》的電視動畫和串流媒體播放完成人物鋪墊，電影在觀眾已經產生情感投入之後集中收錢。

日本動畫產業越做越大，並不是因為每一集動畫的製作費用越來越賺錢，而是因為動畫不再需要獨立承擔全部商業回報。高達動畫可以替公仔/模型獲客，《寶可夢》動畫可以替遊戲和卡牌獲客，電視動畫也可以替電影完成兩個小時內無法完成的人物鋪墊。動畫從一件需要獨立盈利的商品，變成了通往其他商品的入口

這也改變了價格由誰決定。

擁有漫畫、模型、遊戲、卡牌和電影收入的人，可以接受較低的動畫回報；只有製作費收入的公司，卻必須在別人用第二個利潤池補貼出來的價格下經營。

市場會記住低價，不會把維持低價所需的利潤來源一併交給後來者。

三、AI模型也正在從商品變成入口

純模型公司希望出售智慧。用戶訂閱ChatGPT，企業購買Claude，開發者按token調用API。模型越強，使用量越大；推理成本越低，毛利越高。這是一套正常的商業邏輯，問題是Meta、Google、微軟和亞馬遜不必按照同一套邏輯計算回報。

Meta可以開放模型，因為它的主要收入來自廣告。即使模型本身不收費，只要AI能夠提高內容推薦和廣告投放效率，或者阻止另一個模型平台控制開發者生態，這筆投入就可能成立。Google可以從搜尋、YouTube、Workspace和Google Cloud回收AI成本。Gemini既可以是一項收費產品，也可以是保護搜尋入口、銷售雲端資源和推廣自研晶片的工具。微軟把Copilot放進Office、GitHub和Azure，獲得的回報也不只來自Copilot訂閱，還包括軟體漲價、雲端運算消費和更高的客戶遷移成本。亞馬遜投資模型公司，既能獲得股權收益，也能向實驗室和終端客戶出售AWS算力。

這些公司不是不計算成本，而是不需要要求模型單獨賺錢。模型可以低價，可以捆綁，某些情況下也可以免費，只要它能保護原有業務、推動另一個業務增長，甚至只要保證用戶不去競爭對手就行。純模型公司每服務一名用戶，都要問這名用戶能為模型業務貢獻多少毛利；綜合平台面對同一名用戶，問的卻是這個用戶值多少錢（LTV），應該把他留在哪個生態裡，不是看他的ARPU。

問題不同，能夠承受的價格也不同。Meta開放模型，不只是為了爭奪模型市場，也是為了壓低未來智慧的基礎價格，避免下一代應用都建立在競爭對手的收費接口上。微軟把Copilot放進企業軟體，不只是增加一項功能，也是在提高企業離開Office、GitHub和Azure的成本。Google把AI放進搜尋，並不需要向每一次搜尋收費，它要做的是防止用戶繞過搜尋入口

這些平台沒有必要單獨給模型算帳，只要整個集團的帳是正的就行。

純模型公司面對的最大威脅，不是對手的價格比自己低10%，性能領先20%，而是對手可以不要這筆收入。

四、價格在下降，帳單卻在擴大

史丹佛AI Index的數據顯示，達到約GPT-3.5水平的模型，每百萬token查詢成本從2022年11月的20美元，降到2024年10月的0.07美元，23個月下降超過280倍。模型能力還在提高，但相同能力的批發價格已經大幅下降。開放權重模型、大廠補貼和晶片效率提升，都會繼續對價格形成壓力。

與此同時，AI產業的資本支出並沒有下降。2026年，微軟、Alphabet、亞馬遜、Meta和Oracle五家公司的資本支出預計達到數千億美元，其中大量新增投入流向資料中心、伺服器、網路和電力基礎設施。AI需要GPU、HBM、交換機、光模組、冷卻設備、變壓器、土地和電力，資料中心從規劃到投入營運需要數年，採購合約、租賃義務和電力協議卻必須提前簽訂。

這形成了純模型公司最難處理的剪刀差：模型的單位價格向下，基礎設施義務向上。單次調用越來越便宜，並不代表總算力需求一定下降，因為價格下降會帶來更多使用。過去用戶只問一個問題，未來的agent可能持續運行半小時，讀取文檔、調用工具、修改代碼並檢查結果。企業也會把AI放進更多部門和工作流程。舊任務的單位成本下降，新任務的數量和複雜度卻在增

對於雲端廠商，這種變化可能帶來更多算力消費；對於應用公司，模型降價會降低產品成本；對於純模型公司，問題卻更復雜。它既要參與基礎設施戰爭，又要面對模型價格通縮。如果它的主要收入始終來自token，那麼價格越透明、能力越容易比較，客戶更換供應商的成本就越低。

這也是為什麼純模型公司不能只等待模型變強。模型更強可以帶來一段時間的溢價，卻很難阻止整個行業向低價移動。尤其當競爭者有廣告、軟件和雲端運算業務作為第二個收銀台時，技術領先所換來的利潤窗口可能比訓練週期還短。

五、模型公司必須離開只賣token的生意

GPT和Claude不是阿童木，OpenAI和Anthropic也不是蟲製作。它們擁有模型、品牌、直接用戶、API和企業客戶，也能夠定義產品形態。它們與按工時收費的外包製作公司不同，有機會建立自己的客戶入口和生態。但他們也明白如果長期只出售token，它們仍然會落入一個危險的位置：承擔最昂貴的研發和基礎設施成本，卻銷售一種價格持續下降、供應商可以替換的產品。

所以模型公司的任務不是簡單地把token賣得更貴，而是改變自己出售的東西。OpenAI和Antropic組建Forward Deployed Engineering團隊，本質上就是把模型從API接口推進客戶的生產系統。只出售token，賣的是原材料；進入工作流以後，賣的才是業務結果，而人們會對結果埋單。

一個生成代碼的模型可以替換，但一套理解公司代碼庫、測試環境、權限系統和部署流程的工程系統不容易替換；一個回答客服問題的模型可以替換，但已經接入訂單、庫存、支付和售後政策的客服平臺不容易替換；一個金融分析模型可以替換，但能夠連接賬戶、執行交易並承擔風控責任的產品不容易替換。

收費方式也會隨之變化。按token收費透明，客戶容易比較不同模型的價格和能力；按席位收費，說明產品開始進入組織；按任務、交易或者結果收費，則意味著模型已經嵌入客戶的業務流程。模型公司只有走到這一步，才不再只是出售一種不斷降價的原材料，而是擁有了自己的第二個印鈔機。

它們會不會成為這個時代的蟲製作，取決於三個問題：

• 模型差異能否維持溢價；
• 客戶入口是否掌握在自己手中；
• 模型之外能否建立新的利潤來源。

當模型能力趨同、客戶入口被平臺控制，而研發和算力成本仍由實驗室承擔時，純模型公司就會落到最危險的位置——負責生產行業裡最受關注的產品，價格卻由別人決定。

六、應用層的機會，也不在模型本身

這個結論不意味著巨頭一定贏，模型公司一定輸。它意味著AI產業的利潤不會平均留在技術最強的一層。應用公司不需要訓練最強的基礎模型，也沒有必要對某一家模型供應商保持忠誠。它們可以使用OpenAI，也可以切換Anthropic、Kimi、Google或者開源模型。

上游競爭越激烈，應用層購買智能的價格越低。

但應用公司也不能只做一層簡單包裝。如果產品只是把用戶問題轉發給模型，再把答案換一個界面展示，那麼基礎模型增加一個功能，它就會消失。應用層需要掌握模型公司無法輕易獲得的東西，包括客戶關係、專有數據、行業流程、分發渠道、監管責任和最終交易，要不然就只是模型公司的輸血包，而模型公司打工而已。

因此，應用層最重要的原則不是選擇哪一家模型，而是讓上游模型可以替換，讓自己的客戶關係無法替換。誰能更換供應商，誰就擁有議價權；誰擁有客戶，誰就擁有第二個收銀台；誰承擔業務結果，誰才有資格按照結果收費。

七、真正危險的競爭者，是不需要在你的戰場上盈利的人

回頭看日本動畫，蟲製作開創了電視動畫，卻沒有吃下這個行業的大部分利潤。高達沒有只靠動畫賺錢，寶可夢沒有只靠動畫賺錢，《鬼滅之刃》也沒有只靠電視動畫賺錢。它們都在動畫之外建立了新的收銀台，因此可以讓動畫承擔分發、獲客和維持用戶關係的作用。

AI也會走向相似的結構。基礎模型可能越來越像電力，所有人都需要，但用戶未必關心電來自哪一家發電廠。一旦模型成為基礎設施，利潤會向客戶入口、工作流、數據和交易遷移。模型能力仍然重要，但模型能力不再自動等於商業價值，更不等於利潤會留在模型公司。

所以，純模型公司的敵人，不是另一個更強的模型。更強的模型至少還與它遵守相似的商業規則：投入算力、提高性能，再通過模型收入回收成本。真正危險的競爭者，是一家根本不需要靠模型賺錢的公司。它可以用廣告補貼模型，用雲端運算補貼模型，用企業軟件補貼模型，也可以把模型免費送出去，只為了守住客戶和生態。

它不需要在你的戰場上盈利，只需要讓你無法盈利即可。

這場戰爭的勝負手，不只是模型分數、資本開支或者賬上現金，而是誰擁有第二個收銀台。因為擁有第二個收銀台的人，可以把第一個產品當作成本，也只有這樣的人，才有資格決定第一個產品應該賣多少錢。