硅谷频繁“限流”AI工具背后:“烧钱游戏”不再持续
文章来源: 科创板日报 于
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在大洋彼岸的硅谷,对AI工具访问进行限制变得愈发常见。
近日,Anthropic调整了Claude免费版、Pro版和Max版用户的流量限制,使用户在高峰时段(每日上午5点至11点)使用Claude时,会更快地达到流量上限。
“我们已经推行了许多效率提升举措来应对这一点,但仍有7%的用户会遭遇此前不存在的限制,尤其是专业版用户。”参与Claude开发的
Thariq
Shihipar表示:“如果需要运行大量词元(Token)密集型后台作业,将它们转移到非高峰时段将是更好的选择。”
无独有偶,据BusinessInsider报道,日前谷歌内部推出一款名为Agent
Smith的AI工具,因使用量激增、人气爆棚,已被限制访问权限。据悉,该工具可自动执行编程任务,通过谷歌内部聊天平台,员工可以直接用手机向其下达指令,随时随地指挥AI工作。
颇为矛盾的是,公司们一边限制访问AI工具,一边积极推行AI常态化。根据过往报道,从初创公司到谷歌、Meta、亚马逊等科技巨头,AI使用情况正不断被纳入员工的绩效管理体系。Meta一份内部文件显示,2026年上半年,65%的工程师需要使用人工智能编写超过75%的已提交代码。
从AI“限流”到AI焦虑,巨头们一系列动作的真正指向,或许仍是算力收益的最大化。
▌效率为王
在本周早些时候,OpenAI宣布放弃运营Sora视频平台应用程序,并终止其所有服务,以释放算力资源全力推进下一代旗舰模型“Spud”。摩根士丹利分析师评价道,这反映了算力不足和存储不足的问题。
面对相似窘境,Shihipar声称,目前Anthropic正在进一步投资,以提高扩展效率(scaling
efficiency)。
所谓扩展效率,是指模型性能随计算资源增加而提升的速率,用每单位FLOPs投入所实现的损失下降幅度来衡量。换言之,同样增加一份算力,扩展效率越高,则模型损失下降越快、性能提升越显著。
早在去年11月,OpenAI前首席科学家Ilya
Sutskever就宣布,那个只要“堆算力”就能赢的时代,已经结束了。
在2026
GTC大会上,黄仁勋也表达了类似的观点,即AI竞赛不再是比拼原始算力,而是效率与商业化。
随着“烧钱”叙事愈发冷却,OpenAI已经率先“站队”。据知情人士透露,该公司于今年2月将2030年算力支出目标,调整至约6000亿美元,较此前高调宣布的“1.4万亿美元基础设施投资承诺”出现了显著下调。
与此同时,在OpenAI的ChatGPT广告业务试点推出后,于六周内已经达到了年化收入1亿美元的里程碑。尽管有分析师指出,这一举措可能会惹恼一些客户,并损害对该产品的信任度。
华创证券表示,当前AI产业正处于从“技术验证”向“商业落地”的关键转折点,AI-Native(人工智能原生)应用以不可阻挡之势重塑全球科技版图。海外市场,AI商业模式从“烧钱换增长”进入“价值兑现”阶段,护城河正在向“场景深度”与“数据闭环”迁移——工业领域的预测性维护、金融领域的智能风控、医疗领域的辅助诊断、法律领域的合同审查,这些垂直场景凭借专有数据积累与行业Know-how,构筑起难以逾越的竞争壁垒。