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      使用AI的創業者,變相成了智譜、Kimi“打工人”?

      使用AI的創業者淪為大模型“打工人”

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      文 | 縱向青年,作者|碣石,編輯|之上

      國產AI大模型智譜清言,最近在市場上很出風頭,因為性能卓越,一些老外為了能順利使用,甚至開始自學起了中文。

      然而對于國內一些使用者來說,智譜的AI大模型雖然功能強悍,但某些時段降速、額度消耗太快、甚至不時發生的封號烏龍,都可能會在不經意間拉低了用戶的好感。

      對創業者來說,本以為AI大模型能助其如虎添翼,結果卻常常拖慢工作進度。

      另一邊,Kimi、DeepSeek、MiniMax等大模型,也可能出現算力黑箱、速度下降、能力變弱等問題,用戶對AI大模型曾經有多愛,最后也許就有多恨。

      各種AI大模型,頻頻給予用戶暴擊,根本原因似乎在于算力不足;各大廠商Token頻頻漲價的背后,是相關需求的不斷走高。

      算力成本的升高,讓AI相關創業者壓力山大。為此,他們不得不通過切換模型,錯峰使用,以及刪除歷史記錄等方式,維護來之不易的算力。

      在這種背景之下,想要大展拳腳的創業者,在一番AI工具折騰后,公司和業務有沒有賺錢尚不可知,但賣鏟子的廠商一定是賺得盆滿缽滿。

      來自智譜的三重暴擊

      如果一款AI大模型,國內價格比國外價格低很多,作為科技達人的你,會不會感到幸福滿滿?

      最近,智譜清言的會員定價,就讓不少國內用戶,薅到了一波AI紅利。

      這是因為,智譜清言的AI大模型會員,目前分為Lite、Pro、Max三個檔次,國內最新定價分別為49元、149元、469元。

      另一邊,智譜清言的海外版本,同樣的三種會員套餐,價格則分別為18美元、72美元、160美元;折合人民幣分別為123元、491元、1091元,比國內貴了74元、342元、622元。


      同一款智譜清言會員套餐,國內國外之間的巨大差價,讓一些老外開啟了反向海淘。

      他們中有的在網上苦學漢字,以此來識別中文驗證碼;有的找人注冊微信、支付寶,通過它們登錄智譜并付款;還有的搭梯子變成中國IP,讓自己假裝成為中國用戶。

      智譜清言的AI大模型會員,之所以敢對用戶收老外稅,似乎源于其自身,對于產品有絕對自信。

      但一些國內用戶打開智譜清言后,卻可能在使用過程中,遭遇它的三重爆擊。

      第一重爆擊叫做“降速”。

      自從養龍蝦風潮興起之后,計算機專業畢業的小雨,就試圖用AI大模型幫忙,開發一款食譜組合的應用。但沒想到,投入了一個月會員費的想要實現創業夢想的自己,會被小小的平臺使用困難打到。

      他在智譜清言上,購買了Max會員套餐,利用最新的GLM5.1智能體,來給自己生成程序代碼。

      可是使用了幾天之后,小雨發現他的智譜清言龍蝦,每天到了下午這一時間段,工作的輸出效率就會降低,寫出來的代碼斷斷續續,十分影響開發進度。

      真金白銀養的龍蝦,難道染上了午睡這種惡習?對于龍蝦的這種偷懶行為,小雨感到十分無語。但是,還沒等他找到解題思路,名為“限額”的第二重暴擊,又不經意間悄然來臨了。

      眼看生成代碼效率不高,賺錢心切的小雨,干脆叫停了應用開發大業,轉而讓這群龍蝦研究金融。

      他讓智譜清言的GLM5.1智能體,每天發關于A股市場的晨報和晚報,結果之前下午偷懶的龍蝦們,這次變得異常勤勞,給出了特別多的分析,三天就把一周的Token用完了。


      對此,小雨表示:“雖然智譜生成的報告,質量確實比較高,但Token消耗得也有點快,后面幾天不能追蹤股市了。”

      萬般無奈之下,小雨只好暫時收起股神雄心,等智譜技能冷卻一周后再用,結果這一等,就等來了第三重暴擊:“封號”。

      因為平時工作生活中,小雨經常需要在電腦、手機、平板上,切換使用智譜清言賬號,再加上他時不時還會去外地出差,導致IP地址變換頻繁。

      因此,使用智譜清言一段時間后,小雨發現自己竟然被封號了,而這次封號的原因,也許就是系統判定小雨的賬號,有多人共享的嫌疑。

      算力是關鍵?

      智譜清言的降速、限額、封號三板斧,讓創業未半的小雨,中道崩殂了好幾次。

      而除了智譜清言之外,在其他AI大模型身上,你也會看到類似的現象。

      阿文不久前花費99元,辦理了Kimi的Moderato會員,利用它的K2.6智能體,幫自己寫一個MCP插件。

      這一級別的Kimi會員,擁有每五小時限額、和每周限額兩個條件,當用戶觸發五小時限額后,需要等待五小時再繼續使用;觸發一周限額之后,需要等待一周再繼續使用。

      可是,阿文在實際體驗中發現,Kimi僅僅工作了半小時,就觸發了五小時限額;后面用到第三天的時候,更是直接觸發了周限額,導致項目不得不延期。


      阿文對此表示:“觸發一周限額之后,我在Kimi頁面上看到,我這個月額度才用了10.51%,按照每個月四周來計算,最多也就用40%的額度,這個額度到底是怎么計算的?”

      與Kimi客服一番溝通后,阿文了解到Kimi的會員額度,包含了PPT、Agent、Code等等,可單一任務具體消耗了多少額度,目前用戶面對的仍是未知的黑箱。

      如今,各種AI大模型如火如荼,但用戶興沖沖成為會員后,卻很可能在速度、額度等方面,陷入看不清、摸不著、搞不懂的狀態,這又是為什么?

      最根本的原因,似乎在于市面上的AI大模型,普遍存在算力不足的問題,因此必須用限速、限額等方式,來保證用戶體驗。

      2026年3月,中國日均Token調用量,已突破140萬億;相比2024年初,1000億的日均調用量,增長了1000倍;相比2025年年底,日均100萬億的調用量,增長了約40%。

      算力需求的暴增,帶來的最直觀的影響,便是算力價格的上漲。

      2026年3月11日,騰訊云宣布對混元大模型2.0 Instruct漲價,漲幅高達463%;4月9日又發布公告,將對AI算力、容器服務、EMR等產品,統一提價5%。

      2026年3月18日,阿里云宣布對AI算力、儲存等產品,提價5%至34%;4月13日宣布,調整Data Works用戶的API免費額度,開始按量付費;4月15日又發布公告,對百煉大模型部分服務,提價2%至5%。

      不僅如此,百度云同樣在3月18日官宣,對AI算力、儲存相關服務產品,調價5%至30%。

      智譜更是一年三次調價,繼2月12日、3月16日兩次漲價后,又在4月8日發布GLM5.1智能體時,宣布全系API提價10%。

      AI大模型產商的頻頻提價,會不會勸退一部分用戶?其實并不會。

      比如,在2025年年報業績說明會上,智譜CEO張鵬還表示:2026年第一季度,智譜API調用定價提升了83%;但市場依然供不應求,調用量反而增長了400%。

      而在今年4月初,阿里Qwen3.6-Plus大模型上線后,單日調用量突破1.4萬億Token,成為全球首個單日處理超過1萬億Token的大模型。

      普通人還能讓AI打工嗎?

      可以看出,隨著AI越發深入人們的生活,算力成本與算力需求,呈現螺旋上升的態勢。

      但是,對于AI大模型用戶來說,雖然他們依舊買單,但這種價格、需求的雙重上漲,卻讓他們感到壓力山大;尤其是一些試圖利用AI工具,進行一人公司創業的用戶,更是逐漸被成本嚇昏了頭。

      相關報道顯示:一位做AI SaaS的創業者,總共120萬的營收中,Token費用就占了92萬,再剔除各種雜七雜八的費用,不僅沒賺錢,反而賠錢了。

      由此可見,AI大模型費用的上漲,讓那些試圖用AI創業的人,不得不面臨成本問題,他們中的一些人為了降本增效,祭出了三種武器:

      首先,是執行一些相對簡單的任務時,及時切換成更低的版本。

      不同級別的AI大模型,收費規則也有不同,因此一些創業者工作時,先對任務級別進行梳理,將最難的工作交給最厲害的AI,以此節省來之不易的算力。

      比如,前文提到的小雨,之后再進行A股分析時,不再使用智譜GLM5.1智能體,轉而采用智譜清言的免費版本。

      其次,是錯峰使用AI大模型。

      由于各種AI大模型,普遍在白天消耗更多算力,不僅用戶體驗感下降,廠商也有不小壓力;因此,一些AI廠商開啟了午夜打折模式,一次來分擔算力。

      比如,DeepSeek就推出了錯峰優惠,北京時間夜里十二點半,至第二天早上八點半,V3模型降價至原價的50%,R1模型降價至原價的25%。成本敏感性創業者,紛紛變成了夜貓子。


      最后,是及時清除歷史記錄,讓AI大模型工作更絲滑。

      大多數AI大模型,沒有真正的長期記憶,所以每次處理問題時,都會重新閱讀當前對話框內,存在的所有內容。

      這就導致很多AI大模型,會出現越用越慢,越用越笨的現象,尤其某些用戶使用AI時,沒有重啟問題的習慣,始終在一個對話框內提需求,不僅讓AI變得越發燒腦,還浪費了很多算力。

      因此,處理完一個任務之后,及時對AI進行記憶清空,成了性價比更高的使用方式。

      可見,對于不少創業者來說,讓AI大模型給自己打工,雖然聽起來無比美好,但成本未必比雇傭真人更低。那些無法說清的算力計算規則,那些雖然節省精力無法自我掌控的輸出,那些層層拔高的會員體系,都讓所有想用的人,都要先仔細算算自己的口袋里的錢夠不夠。

      如果有一天,懷揣著暴富夢想,打開AI大模型的創業者們猛然發現,從公司離職創業的自己,又成了AI廠商的“打工人“,這可能并不是我們想用AI去撬動世界的初衷。

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