你好啊，这里是智井。

豆包收费了，比我预想的还要再早了一点。

虽说免费的依旧还能用，但降智也是必然的。

其实关于大模型到底是会越来越贵，还是越来越便宜，圈子观点一直都是两派分明。一边认为以后会像话费套餐一样，另一边认为好模型会越来越贵。

两边说得都有它的道理，只不过说的时间点不相同。

我是认为它会逐渐贵起来，等到达某一个峰值的时候，开始回落。

刚出来的时候最便宜，相信还有很多人拍大腿后悔没抢到100多的低价 Coding Plan 吧。

现在蜜月期结束了，只能抢300多的了。

免费的午餐最贵

这几年，咱们算是被各种大模型给惯坏了。

打开就能写周报，丢个指令就能出图，查个资料秒出思维导图。

但大家可能忽略了，你在屏幕前敲下的每一个回车，背后都是服务器和算力在疯狂燃烧真金白银。

这套路太眼熟了。想当年打车软件、外卖平台刚出来那会儿，恨不得倒贴钱求你用，为的就是抢地盘、养习惯。

等大家在工作里彻底离不开它们了，商业化变现的镰刀自然就会举起来。毕竟工具要活下去，就必须有一套健康的商业模型。

资本家可没有用爱发电的爱好，赛博羊毛，总有薅秃的那一天。

AI 沦为隔夜预制菜

很多朋友最近经常抱怨，说 AI 怎么越来越笨了。

这还真不是错觉。相信你也看了今年315关于GEO的乱象，现在互联网上的内容，正在被 AI 自己批量生产出来的东西反向淹没。

营销号用 AI 洗稿，矩阵号用 AI 铺量，很多资料表面看着头头是道，仔细一看全是废话拼盘。

你拿这些免费平台去搜东西，它再把这些「AI 生产的废话」给你总结一遍。这就好比拿隔夜的预制菜回锅再炒一次，看着热气腾腾，吃进嘴里全是一股塑料味。

表面上热气腾腾，吃起来全是一个味。

这个问题在学术圈也有人研究过。Nature 2024 年有篇关于 model collapse 的论文，讲的就是模型如果反复吃自己生成的内容，训练集会被污染，后面的模型会越来越偏离真实世界。

AI 如果天天吃 AI 做出来的剩饭，最后很容易把自己吃傻。

这也就是大家经常会觉得AI越来越不好用的根本原因。

学AI的第一步是氪金

所以，如果真心想用 AI 搞钱提效，第一步其实是学会「氪金」。

前几年总有人吐槽 AI 像人工智障，说实话我完全没感觉。后来仔细一盘，最大的区别就是我早就开始给趁手的工具花钱了。

像 ChatGPT 和 Gemini 就是我的两大得力干将。每天高强度让它们帮我干活，基本只有睡觉能把我们分开。

我特别理解在这个大环境下，大家那种「能白嫖绝不花钱」的心理。

但现实很骨感，免费的东西往往标着最贵的隐形价格。你的时间成本、返工率、被降智的折磨，全都要自己买单。

花点马内把那些不靠谱的免费通道过滤掉，用稳定、聪明的工具来武装自己，这就是一种非常有必要的「马内筛选」。

如果一个工具完全没有门槛，什么人都能随便挤进去，那得多可怕？

写在最后

B端对「付费」这事儿一直看得很开。只要这玩意儿真能降本增效，帮公司省下真金白银，他们掏钱比谁都痛快。

真正觉得天塌了、在网上疯狂吐槽的，往往都是C端用户。

豆包这次放出风声，其实就是个信号弹。

当 AI 变得像家里的水和电一样，拧开就有、按月交钱的时候，咱们得认清一个残酷的现实，靠随便套两个提示词就能装大神的「技术红利期」已经彻底翻篇了，接下来的主战场叫「应用红利」。

以后在职场上真正能换成钱的护城河，根本不是你会用多少个新工具。而是你脑子里那套清晰的业务账本，是你对人性的拿捏，更是你能把这些高科技丝滑塞进每天烂摊子里的落地能力。

留给咱们在舒适区里磨蹭的时间真的不多了。

最后干掉康师傅的从来不是统一，而是外卖。