本文来自微信公众号： 硅发布 ，作者：Lynn Yang
过去一年，AI调用暴涨，token量也在暴涨，公司疯狂接入AI。一切都看起来很美好，但是在水面之下，却是完全相反的现实。
现实是：AI泛滥的时代，可能已经结束了，而且，这种状态可能会持续很多年。
这篇文章等到现在再发，我不是乱说的，我们先一起来看一下最近美国AI行业发生的几件事：
1，上周一，英伟达Blackwell芯片的租赁价格被曝大幅上涨：GPU租赁价从约每小时2.75美元上涨到了每小时4.08美元，两个月内涨幅接近48%，原因是：供给跟不上需求。
2，上周二，Anthropic开始同步调整商业模式，宣布针对150人以上的大客户，从“订阅+固定额度”转向按照实际使用量计费。这意味着：对重度用户来说，其成本有可能会直接翻倍，甚至是更高。
还有一个更关键的变化是：Anthropic把最先进模型的使用，限制在了少数几家机构手中，业内传是约40家。也就是说：尖端AI从一种大家都可以获取的公共能力，变成了一种被严格控制的“稀缺资源”。
3，同样也是在4月，OpenAI的CFO Sarah Friar在接受ARK Investment掌门人凯茜.伍德的采访时，说了一句非常关键的话。她说：
“We’re making some very tough trade-offs…not pursuing certain things because we don’t have enough compute.”
翻译过来就是：因为算力不够，OpenAI被迫放弃掉了一部分项目。这句话是在OpenAI收紧公司业务线的大背景下说的，即：此前OpenAI内部决定优先聚焦AI高价值场景，同时放弃或收缩一部分包括视频（Sora）等高算力方向在内的非核心项目。
按照Friar的表达，OpenAI的这种战略选择是被算力的紧缺逼出来的。此外，她还提到了一个细节：她花了大量时间在“到处找临时算力”，旁边的OpenAI联合创始人Greg Brockman也补了一句：“我们根本没办法覆盖所有方向。”
甚至Friar还说了一句更严重的话，她说：“If you do not have compute,you do not have revenue.”翻译过来就是：“没有算力，就没有收入。”
但是以上这些，其实是一个长达半年多的趋势，不过最近，情况变得更加紧迫了。所有的这些信号都显示：第一次，AI的核心问题，从能力问题变成了“分配问题”。