这背后有一个显而易见的矛盾：AI行业曾承诺智能将随着规模扩大而无限廉价，如今却在采用率理应加速增长的时刻开始收缩——而且迹象无处不在。
GitHub本周暂停了Copilot新用户注册，收紧了使用限制，并下架了部分最昂贵的模型。Anthropic将Claude Code的访问权限限制在每月100美元的套餐中，取消了20美元套餐的访问权限。OpenAI首席财务官Sarah Friar数月来一直在公开讨论算力短缺问题，将其作为公司做出各项产品决策（包括关闭Sora）的理由。这些不是孤立的技术故障——它们是一个建立在沙基之上的经济模型的可见裂缝。
核心矛盾十分尖锐。整个AI行业的增长战略都建立在一个假设之上：算力成本将永远下降。GPU每美元性能将持续提升，数据中心建设成本将越来越便宜，电力将保持充足。每一份路演PPT、每一个定价模型、每一句"规模扩大成本将下降"的承诺都建立在这个基础之上。而这个基础正在崩塌。
Meta本周宣布裁员10%——约15000人——部分原因是为了资助其无力承担的AI基础设施建设。"我们需要通过裁员来抵消我们在其他方面的投资，"公司对留任员工表示。这些投资就是数据中心和运行数据中心的设备。这就是整个行业一直在隐瞒的等式：AI增长所需的基础设施成本，超过了它所产生的收入。
硬件短缺已经蔓延到消费市场。同款2TB移动固态硬盘在2024年底售价159美元，如今标价575美元——不到18个月价格上涨了两倍。内存和显卡沿着同样的轨迹攀升。苹果的制造合作伙伴据报道正在努力争取芯片制造产能，因为AI客户已经垄断了可用供应。消费电子将变得更贵，而这种短缺不会很快结束。
数据中心消耗了如此多的电力，以至于电力集中地区的居民电费正在上涨。一些市政当局和州已经开始拒绝新的数据中心申请。用水量——对冷却至关重要——正在制造类似的冲突。社区正在抵制他们没有选择但必须承担成本的基础设施。
已经可见的涨价——微软365、Notion、Salesforce和Google Workspace等嵌入AI工具的软件价格上涨了20%至37%——只是前奏。GitHub Copilot每月收费19美元，而每个用户每月的算力消耗约为90美元。用户每月亏损71美元——在增长是优先项且资本廉价的时代，这是可以接受的。当增长停滞、资本成本上升时，它就不可接受了。
补贴时代正在终结，因为补贴模式从来都是虚构的。GPU制造时间表无法按需压缩。电网扩建无法通过风险投资来加速。这个行业承诺了丰裕，却交付了短缺。现在它必须按照产品的实际成本定价——或者停止销售。
未来六个月将区分出有可行经济模式的公司和建立在谎言之上的公司。能生存下来的将是那些能够相应定价的公司。行业范围的清算不是将要到来——它已经在这里了。