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为啥最近 AI 降智了?真相藏在厂商不敢公开的算力账单里

为啥最近 AI 降智了?真相藏在厂商不敢公开的算力账单里

最近,你有没有觉得AI变笨了?

不是错觉。网上"AI变蠢了"的吐槽到处都是,小红书、推特上骂声一片。Kimi变慢了,豆包"答非所问"变多了,ChatGPT免费版回答质量肉眼可见地拉胯。

然后你心里大概率冒出一个判断——

"免费的嘛,能好到哪去?花钱的肯定没问题。"

听起来没毛病。我自己做AI落地三年,一开始也是这么想的。免费的缩水,付费的保底,天经地义。

但这次,你想错了。

真相比"免费版变差"狠得多——连付费版都在偷偷降质。你以为花钱就能买到原来的体验?AI公司连付了钱的用户都在"省"。

先说免费版:降智不是错觉,是事实

先别急,一层一层来。免费版确实在变差——这事儿有硬数据。

微软研究院今年5月发了一篇论文,测了15个主流大模型,结论很扎心:多轮对话中,模型成功率从近90%跌到65%左右,六项生成任务平均跌幅39%。

翻译成人话就是——你跟AI聊得越久,它越不靠谱。不是它不懂,是它"聊着聊着就丢了"。

那为什么免费版的感觉特别明显?因为AI公司有一整套"省成本"的操作,普通人根本看不出来:

第一招:量化压缩

打个比方,原来AI用的是高清原图,现在给你压成了缩略图。精度从FP16压到Int8甚至Int4,速度是快了,但细节丢了。你觉得回答"差点意思",就是细节被压缩掉了。

第二招:模型蒸馏

大模型带小模型,上线"青春版"。你问的是同一个问题,但回答你的已经不是那个最强的模型了,是它的"缩水替身"。

第三招:MoE路由分流

MoE架构的模型里有很多"专家",简单问题分给"初中生专家",复杂问题才给"博士生专家"。但现在的问题是,越来越多本该给博士的问题,被悄悄分给了初中生。

还有一招更隐蔽:System Prompt膨胀

合规要求、安全约束、内容审核……这些超长的"后台指令"塞进去,挤占了模型原本用来思考的空间。术语叫"对齐税"——你付了钱,但有一部分算力花在了"伺候规矩"上,不是花在你的问题上。

所以你感觉"AI变笨了",不是你的问题。是原材料确实降级了。

就像你去常吃的那家自助餐,三文鱼悄悄换成了鱼糕——味道变了,但菜单没换,老板也不会告诉你。

你以为付费就没事了?这才是最可怕的

好了,免费版降智,你能理解。毕竟白嫖的东西,人家有啥理由给你最好的?

"那我付费不就行了?"

说实话,我一开始也是这么想的。直到我看到一组数据,后背发凉。

AMD的AI团队高级总监Stella Laurenzo,今年4月在GitHub上发了一个帖子。她不是随便吐槽——她用Claude Code做了实打实的测试:6852次对话,23万次工具调用,17871个思考块。全是真实工作场景的数据,不是实验室跑分。

结果是这样的——

2200 → 560

Claude的思考深度,从1月底的2200字符,到3月上旬缩水到560字符

67%-75%

思考深度降幅——三分之二的思考过程被砍掉了

0 → 10次/天

偷懒行为:3月8日前为0次,之后平均每天10次

翻译成人话——Claude以前回答一个问题会"想"2200个字,现在只"想"560个字就交卷了。三分之二的思考过程,被砍掉了。

更离谱的是"偷懒行为"。3月8日之前,Claude的偷懒行为是0次。3月8日之后,17天内触发了173次——平均每天10次。以前会老老实实写完的代码,现在直接跳过,留个占位符敷衍了事。

你猜这是什么用户的数据?付费用户。

这不是白嫖党在抱怨免费版不好用——这是真金白银付了钱的用户,在使用过程中发现AI在"摸鱼"。

那Anthropic怎么解释的?他们4月23日发了一篇复盘文章,承认了一件事:3月4日,他们把Claude Code的默认推理等级从high悄悄降到了medium。"错误的取舍"——这是他们自己的原话。

什么样的压力,会让一家公司承认自己做了"错误的取舍"?

这个问题,我先放在这里。

同时,2月12日上线了一个功能:把思考过程对用户隐藏。你连它在"想"什么都看不到了,自然也就不知道它想得有多浅。

翻译一下就是:先把思考砍了,再把砍思考这件事藏起来。

这不是个别公司的问题。Google也在做同样的事——2026年3月起,免费用户对Gemini Pro模型的访问被逐步限制,只能用轻量版Flash。网页端免费用户每天只有5次机会用Pro处理复杂任务。

所以你看到了——免费版在降,付费版也在降。区别只是降多降少,不是降与不降。

为什么?因为三座大山压着

到这里,你可能会骂:AI公司是不是太黑了?用户还在暴涨、技术还在进步,就开始偷工减料?

正常逻辑确实不该这样。技术早期应该拼命砸钱做口碑,等市场稳了再收割——互联网公司不都是这么过来的吗?

但AI行业等不了。因为三座大山,同时压上来了。

第一座:价格战把利润打到地板

2026年5月,DeepSeek宣布V4-Pro API永久降价75%。随后腾讯云平台上DeepSeek-V4的调用价格跟进,缓存命中降幅高达97.5%。5月27日,小米MiO-V2.5系列API永久降价,最高降幅99%——缓存命中输入降到0.025元/百万tokens。

翻译成人话:原来一块钱能买到的AI服务,现在一分钱就能买到。

听着像好事?对用户是。对行业不是。价格战打到这个程度,你让厂商拿什么来维持服务质量?每一次降价,都是在利润表上割肉。割到最后,只能从成本端找补——而最大的成本,就是算力。

第二座:算力消耗在天花板

用户从"简单聊天"转向"高Token消耗的工具化使用"——这不是我的观察,是行业共识。以前你问AI"今天天气怎么样",消耗的Token屈指可数。现在你让AI写代码、做分析、跑Agent,一次任务消耗的Token是聊天场景的几十倍甚至上百倍。

我自己的项目就是活生生的例子。我们给工厂做AI视觉缺陷检测,流程是工业相机拍下高分辨率图像,本地小模型先过滤,遇到疑难杂症再调多模态大模型做判断。听起来不复杂对吧?但你算算账——

一张1024×1024的工业缺陷图,为了看清0.05mm的划痕,折算下来一次输入就要1500个Token,加上输出,单次检测大约1700个Token。一个厂5条产线,每分钟60个产品,一天20小时——一天检测量36万次。走公有云API,一年算力费22万。

厂长拿着计算器跟我算:"我雇两个质检大妈一年也就这个数,而且大妈还会搬东西、打扫卫生、自备双眼。你们这网线一拔什么都没了。"

更要命的是,他还会抠另一个数:"我这个零件代工利润一共才5毛钱,你加了这套AI,每个零件的检测成本增加了多少厘?增加了5厘钱,我一年的利润就被你们这几张显卡给'吃'掉了。"

这就是AI行业面对的真实用户——他们不是在聊天,是在生产线上跑。每一次推理都是钱,每一厘成本都要算清楚。

而算力供给呢?高端智算缺口持续扩大,H200的订单排期已经排到了2027年第二季度。GPU算力租赁价格涨了20%到30%。

用户越用越重,算力越来越贵,但价格还在往下打。这两头一挤,不省才怪。

第三座:商业模式还没跑通

这是最根本的问题。AI公司现在面临一个死循环:免费用户海量,但付费转化率低。想靠免费用户做口碑→口碑做大了算力扛不住→降智省成本→口碑又崩了→更没人愿意付费。

说白了,AI行业现在是在用"亏本赚吆喝"的方式做增长,但吆喝赚到了,发现本亏不动了。

翻译成人话就是——卖得越来越便宜,用得越来越重,钱还收不上来。这三头一挤,不省才怪。

三座大山压着,偷工减料不是选择,是必然。不是某家公司的道德问题,是整个行业的结构性困境。

最后说两句真话

你可能觉得这文章越看越丧——AI越来越笨,付费也不保险,行业还扛不住。

但我想说一句实话:AI的真实能力,一直在进步。

你看benchmark,你看最新模型的论文,你看那些真正烧钱跑出来的结果——技术没有退步,反而在加速。问题出在哪?

你用到的那个版本,在萎缩。

这是商业模式决定的,不是技术决定的。AI正在从"免费试用品"变成"按需付费的生产力工具"。这个过渡期会很长,也会很痛——对用户痛,对厂商也痛。

而降智,只是第一个症状。

接下来会是什么?可能是免费版彻底缩水到"只能聊天不能干活",可能是API限流常态化——你用得好好的突然告诉你"今日额度已用完",可能是扛不住的小厂商被挤出牌桌,剩几家寡头定价。

所以如果你问我怎么办——

如果AI是你的核心生产工具,认真考虑付费。不是因为付费版完美——前面已经证明了付费版也在降——而是因为免费版的降智只会越来越严重,付费版至少还有"省"的底线,免费版连底线都没有。

如果只是偶尔用用,免费版够用,但别期望太高。你得到的永远是你没花钱的那个版本——而那个版本,只会越来越"省"。

这不是悲观,这是现实。

AI没有变蠢。

只是你能免费用到的AI,变蠢了。

而那个"白嫖也能用好AI"的时代,快结束了。

看到这里了,感谢你花时间读完。

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