马斯克与扎克伯格打响AI价格战巨头低价倾销逼入纯模型实验室

Alan Chen

SpaceX与Meta凭借自带的数据管道和自建算力控制成本，通过将模型价格削减至数分之一，正将缺乏原生供应链的纯AI实验室逼入长期消耗战的生死劫。

AI-assisted summary of 马斯克和小扎联手掀桌！全网群嘲的“AI差生”，如何用白菜价逼死千亿巨头？ — original source. Check the original for full context.

Source published: 2026-07-10

Detailed notes

## Background 该视频由 Alan Chen 于 2026 年 7 月 10 日发布在 YouTube 平台上。视频描述中提供了频道会员福利介绍、特斯拉推荐链接、免费社群周报订阅地址、赞助通道以及免责声明，旨在帮助观众解锁财富密码并获取每期视频的精华总结。

## TL;DR 视频深入解析了马斯克与扎克伯格在 AI 领域掀起的价格战及其背后的深层商业逻辑。马斯克的 SpaceX AI 收购 Cursor 实际上是为了获取极其稀缺且成本极低的真实开发者交互数据管道，并联合训练出超高性价比的 Grok 4.5；而 Meta 则通过追踪内部员工工作流数据自建“数据工厂”，结合自研芯片与庞大算力集群推出极具价格杀伤力的 Muse Spark 1.1。这场由两大巨头主导的“掀桌式”降价，直接让掉队的谷歌、新型算力云 Neo Cloud 以及缺乏自身造血能力的纯模型实验室（如 Anthropic 和 OpenAI）陷入了严峻的生存危机。

## Atmosphere & style 视频整体呈现出一种高能、敏锐且极具商业洞察力的科技博弈氛围。主讲人 Alan Chen 以通俗易懂、直击本质的叙述风格，将枯燥的行业数据和复杂的幕后动作串联成一场惊心动魄的商业反击战。观众在聆听时能清晰感受到科技巨头之间暗流涌动的火药味，以及在绝对降维打击面前，纯模型实验室被迫“吐血防守”的行业变革窒息感。

## Key takeaways - [00:00](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=0s) 马斯克在2026年7月公开承认此前对 Anthropic 的判断失误，认同其目前在 AI 领域的领头羊地位，同时其旗下的 Grok 4.5 与 Meta 的 Muse Spark 1.1 在同周发布，标志着曾经的“AI差生”实现逆袭。 - [01:00](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=60s) SpaceX 收购代码编辑器 Cursor 的深层商业逻辑在于获取极其稀缺且昂贵的“真实开发者与 AI 交互的轨迹数据”，将其作为训练 Grok 模型的零成本高效数据管道。 - [02:00](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=120s) Grok 4.5 是 SpaceX AI 与 Cursor 联合训练的第一个通用模型，在独立测评机构的排名中高居第四，性能直逼最顶尖的模型。 - [03:00](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=180s) Grok 4.5 采用了降维打击的定价策略，其 API 价格仅为市面上同级别最贵模型（如 Anthropic Fable 5）的五分之一到六分之一，且在实际任务中的 Token 消耗量也大为减少。 - [04:00](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=240s) 因企业担忧代码安全，Cursor 被 SpaceX 收购后其市场份额从 41% 下滑至 26%，而 Anthropic 趁势崛起，成为下半年最值得关注的竞争张力点。 - [06:50](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=410s) Meta 发布 Muse Spark 1.1 罕见地走起收费 API 路线，旨在用极具攻击性的超低定价（约顶级模型的四分之一到十二分之一）打下 AI 行业的暴利空间。 - [08:50](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=530s) Meta 秘密在内部追踪 8 万名员工的屏幕操作、键盘和鼠标轨迹，以此绕过高昂的外部 RL 数据市场，几乎零成本地在内部“自产自销”高质量工作流数据。 - [11:15](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=675s) Meta 控制成本的底牌还包括计划于2026年9月量产自研 AI 推理芯片 Iris，以及在全美大规模建设超大算力中心，实现从数据、芯片到算力的全链路自给自足。 - [13:10](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=790s) 谷歌在前沿模型竞争中暴露出算力产能不足的问题，且被曾经向其购买模型的 Meta 凭借 Muse Spark 1.1 在基准测试上超越，掉队态势初显。 - [14:10](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=850s) Meta、SpaceX 等巨头入局自建算力并对外租售，直接动摇了以 CoreWeave 为代表的 Neo Cloud（新型算力云）公司的客户根基，导致其股价遭遇暴跌。 - [17:20](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=1040s) 纯模型实验室（如 Anthropic 和 OpenAI）生存空间受严重挤压，在巨头们掌握了数据管道、算力源和资金兜底并大打价格战的背景下，纯模型高溢价的商业故事正面临严峻考验。

## Detailed walkthrough 根据您提供的 YouTube 视频《马斯克和小扎联手掀桌！全网群嘲的“AI差生”，如何用白菜价逼死千亿巨头？》的详细转录文本，以下为您整理的详尽、生动且保留原汁原味现场感与细节的视频内容深度解析：

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[00:00](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=0s) 马斯克大转弯与 xAI、Cursor 的“数据管道”惊天布局

AI 领域的“大魔境之争”愈演愈烈，科技巨头的态度在极短时间内发生了令人瞠目结舌的 180 度大转弯。2025 年 9 月 23 日，埃隆·马斯克（Elon Musk）曾在 X（原推特）上断言：“Winning was never in the set of possible outcome for Anthropic”（赢从来不在 Anthropic 的结局里）。然而到了 2026 年 7 月 9 日，马斯克却在同一个平台上，当着 2000 多万粉丝的面公开认错：“I was clearly wrong about Anthropic. They are obviously currently the leader in AI.”（显然我错了，他们确实是现在的 AI 领头羊）。短短 9 个多月，世界首富的口风改得比翻书还快。

但这并不是最精彩的。在马斯克认错的前一天（7 月 8 日），他旗下的 xAI（现已并入 SpaceX 统称 SpaceX AI）刚刚发布了 Grok 4.5 模型。紧接着在同一周，马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）的 Meta 也发布了 Muse Spark 1.1。这两个曾经被全行业嘲讽、甚至一度被“判死刑”的 AI 差等生，竟然在同一周交出了惊艳业界的答卷。这背后，隐藏着媒体从未报道过的深层商业逻辑。

2026 年 2 月，xAI 正式并入 SpaceX。当时外界普遍认为马斯克是在“炒概念、讲故事”。紧接着在 6 月 16 日，SpaceX 宣布以 600 亿美元的估值、全股票形式收购了程序员圈子里最火的 AI 代码编辑器 Cursor。这笔交易当时在网上引发了铺天盖地的骂声——600 亿买一个“套壳”的编辑器？大家嘲笑 Cursor 只是在前端包了个好看的界面，后端其实在调用 Claude 和 GPT 干活，堪称“宇宙最贵中间商”。主讲人 Alan Chen 坦言，自己当时看到这个价格也觉得离谱。

然而，当 Grok 4.5 横空出世后，人们才看懂马斯克的真正意图：**他买的根本不是一个编辑器，而是一条极其稀缺的“数据管道”**。

当前 AI 行业最稀缺的资源不是算力，也不是人才，而是高质量的训练数据，尤其是**“真实开发者与 AI 交互的轨迹数据”**（即一个程序员在真实项目里遇到 Bug，与 AI 来回讨论、尝试多种解法、走过弯路并最终解决问题的完整记录）。根据 Semi Analysis 的最新万字报告，AI 实验室为了获取一条高质量的 Coding 训练数据，愿意向数据标注公司支付超过 5000 美元！顶级数据标注承包商的平均时薪超过 100 美元，最顶尖的一批人年收入甚至超过 100 万美元。

相比之下，Cursor 每天有几百万程序员在上面写代码、调 Bug、与 AI 交互。每一次代码重构、每一次测试未通过的来回排查，都在自动、近乎零成本地生成在外面价值 5000 美元一条的绝佳训练数据。600 亿美元买下的，正是这条源源不断的数据流水线！

* **联合训练**：Grok 4.5 是 SpaceX AI 与 Cursor 官方确认、联合训练出来的第一个模型。 * **算力支持**：该模型在 SpaceX AI 位于孟菲斯（Memphis）的数据中心运行，动用了数万张英伟达 GB300 GPU 跑通。 * **非局限性**：Cursor 创始人 Michael 表示，这是他们做过的最强模型，也是他们第一次做出不局限于软件工程的通用模型。

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[03:00](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=180s) Grok 4.5 极限性价比：降维打击的定价策略与市场震荡

在独立测评机构 **Artificial Analysis** 的最新排名中，Grok 4.5 在满分量表上获得了 54 分，在 168 个被评测的模型中高居**第四位**。排在它前面的只有 Anthropic 的 Fable 5、OpenAI 的 GPT 5.6 Soul 和 Anthropic 的 Opus 4.8；而被它踩在脚下的，包括谷歌 Gemini 的整个家族以及所有的开源模型。

虽然性能已经足够惊艳，但最致命的武器是它的价格。Grok 4.5 的 API 定价为：**每百万输入 Token 仅需 2 美元，输出 Token 仅需 6 美元**。对比之下： * **Anthropic Opus 4.8**：输入 5 美元，输出 25 美元。 * **Anthropic Fable 5**：输入 10 美元，输出 50 美元。 * **ChatGPT（旗舰版）**：输入 5 美元，输出 30 美元。

这意味着，Grok 4.5 比市面上最贵的模型便宜了 5 到 6 倍！

更恐怖的数据体现在实际消耗量上。在 **SWE-bench Pro**（软件工程基准测试）中完成同一组任务： * **Grok 4.5** 平均仅消耗约 16,000 个输出 Token。 * **Opus 4.8** 则需要消耗 67,000 个输出 Token。

完成同一件事，Grok 消耗的 Token 量只有 Opus 的四分之一。便宜 5 倍的价格，再加上少 4 倍的用量，算下来完成同一个任务的总成本，**双方整整差了十几倍**！正如马斯克在 X 上所言： > "It is an Opus class model, but faster, more token efficient, and lower cost."（它是 Opus 级别的能力，但更快、更省、更便宜。）

不过，Alan Chen 也指出，这个排名需要理性看待。由于 Grok 4.5 早期训练混入了一些 Cursor 代码库的快照数据，可能在 Cursor 自己的测试集上占了“主场优势”。即便未来独立第三方复测后其排名微调到第六或第七，它超低的价格依然会对企业决策者（如 CTO）产生致命的诱惑。

然而，收购也带来了一定的阵痛。根据企业支出平台 Ramp 的数据，自 SpaceX 宣布收购 Cursor 以来，由于许多企业不放心将自家的核心资产（代码）跑在一架 SpaceX 子公司的管道里，Cursor 的市场份额从约 41% 下滑到了 26%，而同期 Anthropic 的市场份额则涨到了接近 50%。这两条线之间的张力将是下半年最值得关注的变量。

但 Grok 4.5 的铺货渠道极其广泛。它不仅在 Cursor 全平台、Grok Builder 和 SpaceX AI 的 API 控制台上可用，还无缝接入了 OpenRouter、Vercel、Cloudflare、Snowflake 以及 Databricks。对于开发者来说，几乎不需要切换工具链就能直接使用。这标志着 AI 竞赛的性质正在发生转变：**从两年前“谁能做出最强模型”，变成了现在的“谁能做出够用又便宜的模型”**。

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[06:50](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=410s) Meta 的惊人转身：Muse Spark 1.1 与员工屏幕监控“数据工厂”

在 Grok 4.5 发布的同一周，Meta 于 7 月 9 日发布了 **Muse Spark 1.1**。以往 Meta 在 AI 领域一直扮演“开源急先锋”的角色，靠免费的 Llama 家族开源生态做大，小扎也曾多次强调 Meta 靠广告赚钱，不靠卖模型。但这一次，Meta 却罕见地走起了收费的 API 路线（提供 20 美元免费额度的 Developer Preview，用完后按量收费）。

Muse Spark 1.1 的定价极具攻击性：**每百万输入 Token 1.25 美元，输出 4.25 美元**。 * 这个价格大约是 Anthropic 中档模型（如 Sonnet 4.6）的三分之一，顶级模型的四分之一，OpenAI 旗舰模型的十二分之一。 * 马克·扎克伯格在接受彭博社（Bloomberg）采访时直言：**“AI 实验室的利润率太高了，Meta 的目标就是用有竞争力的定价把这个利润率打下来。”** 用商业语言翻译就是：我不跟你比谁最强，我就跟你比谁先撑不住。

为了宣布这个模型，常年不怎么在 X 上发言的小扎甚至亲自发声。市场对此给予了热烈反馈，Meta 股价本周大涨。

在 Benchmark 测试中，Muse Spark 1.1 在好几个编码和代理任务上超越了谷歌的 Gemini 3.1 Pro。Meta 的首席科学家 Alexander Wang（Scale AI 创始人，被小扎花 140 亿美元挖来）坦言，这虽然是 Meta 最强的编程与代理模型，但与 Anthropic Fable 5 或 OpenAI GPT 5.6 相比，在硬核编码上仍有差距。不过，**“性能不追求绝对第一、够用就好，价格打到对手的几分之一”**，这种打法神似微软推广其 AI 业务的策略。

更令人震惊的爆料来自 Semi Analysis 披露的 Meta 内部数据获取方式。为了绕过一条价值 5000 美元的外部 RL（强化学习）环境数据市场，**Meta 竟然在内部秘密追踪其 8 万名员工的屏幕操作、键盘输入和鼠标轨迹**！员工每天插邮件、写文档、改表格、审代码、开视频会议的每一次点击、拖拽和复制粘贴，都在源源不断地转化成 Muse Spark 下一代的训练素材。

* **数据工厂的建立**：小扎挖来 Alexander Wang 后的第一件事，就是调用 3000 多名工程师在 Meta 内部搭建一个 RL 采集环境。 * **成本优势**：别人要花真金白银去买的高质量工作流数据，Meta 靠自己庞大且多样化的员工基数，几乎零成本地在内部“自产自销”。这就是 Meta 敢把价格砍到四分之一的根本底气。

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[11:15](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=675s) 自研推理芯片 Iris 与 14GW 算力帝国的崛起

除了近乎零成本的数据管道，Meta 的另一个底牌是算力成本控制。根据路透社披露的内部备忘录，Meta 计划于今年 9 月份开始量产一款与博通（Broadcom）联合设计、台积电代工的自研 AI 推理芯片——**Iris**。它的投产将大幅降低 Meta 在推理端对英伟达和 AMD 的依赖。

同时，根据 Semi Analysis 的分析，Meta 正在全美同步建设 5 个超大规模的 AI 数据中心集群： * **2026 年目标**：部署 **7GW**（吉瓦）的算力。 * **2027 年目标**：翻倍至 **14GW**。 * 其中，位于路易斯安那州的集群，光是第一期规划就超过了 **1.5GW**，建成后将成为全球最大的单体数据中心园区。

相比之下，OpenAI 和 Anthropic 是纯模型公司，每一分算力都需要向微软或亚马逊高价租借。而 Meta 作为超级大厂，拥有自己的自建数据中心，且不像谷歌那样需要将算力分给云服务客户，Meta 的全部算力都可以优先供自己挥霍。 * **训练数据**：几乎零成本。 * **推理芯片**：自研自造。 * **算力设施**：自主建设。

在这场价格战里，当你的竞争对手每一项都要高价外购，而你全部自给自足时，成本结构的代差决定了谁能在这场长期的消耗战中活到最后。

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[13:10](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=790s) 巨头混战的连带受害者：谷歌掉队与 Neo Cloud 泡沫破裂

在这场由马斯克和小扎掀起的降价狂潮中，最直接的受害者有三个：

#### 第一个受害者：谷歌（Google）今年 3 月，一条未被注意的新闻透露，谷歌因为自己的 AI 算力产能不足，拒绝了 Meta 购买 Gemini 模型的订单。当时谷歌 CEO 曾用“客满的餐厅”来形容其火爆。然而不到四个月，Meta 的 Muse Spark 1.1 顶着超越 Gemini 3.1 Pro 的基准测试结果横空出世。客户因为在你店里吃不上饭，回家自己开了一家更好吃、更便宜的馆子。虽然说“Meta 将在 6 个月内彻底超越谷歌”的言论可能有些乐观（因为 Muse Spark 1.1 比较的是谷歌上一代的 Pro，而非最新的 Omni 或 3.5 版本），但谷歌在前沿模型竞争中的掉队已是不争的事实。

#### 第二个受害者：Neo Cloud（新型算力云）板块这个故事充满了讽刺意味。6 月 22 日，算力云巨头 CoreWeave 刚被宣布纳入纳斯达克 100 指数，被华尔街视为算力云进入主流的标志。然而： * 7 月 1 日，彭博社报道 Meta 准备建设云业务，向外招租多余算力。当天 CoreWeave 暴跌 14%，与其绑定的 Nvidia 跌 1.7%。 * 进入纳斯达克仅两周，CoreWeave 股价便从高点暴跌到了 27%。

造成这一惨状的核心原因在于，**Meta 曾是 CoreWeave 最大的客户之一**，双方合约总额高达 350 亿美元（其中一笔到 2032 年的长单就价值 211 亿）。如今，最大的客户不仅要自建算力，甚至还要亲自下场当你的竞争对手。更要命的是，SpaceX AI 早就开始了这项业务，将多余的算力租给 Anthropic（每月 12.5 亿美元）和 Google（每月 9.2 亿美元），一年光靠租金就能躺赚 261 亿美元。随着 Meta、SpaceX 甚至软银（宣布成立 SB Cloud 并规划 10GW 基础设施）纷纷下场卖算力，Neo Cloud 的商业根基——客户集中度过高——被无情动摇。

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[17:20](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=1040s) 纯模型实验室的生死劫：Anthropic 与 OpenAI 的高台防守

#### 第三个受害者，也是最深层的受害者：所有靠卖模型 API 吃饭的纯 AI 实验室（如 Anthropic 和 OpenAI）马斯克对 Anthropic 的那声“赞美”，在商业逻辑上更像是一封写给最大客户的“安抚信”。毕竟，Anthropic 目前每个月还要向 SpaceX 支付 12.5 亿美元的算力租金，而 Grok 4.5 赖以训练的 GPU，在物理上就和 Anthropic 租用的 GPU 放在同一个数据中心。房东一边收着你的巨额租金，一边在隔壁用同样的算力练出更便宜的模型来砸你的饭碗。

就在马斯克发帖的前一天，Semi Analysis 披露了 Anthropic 的第三季度利润预测——超过 10 亿美元。这本来是给投资人的一剂强心针，但紧接着同一周，两个财大气粗的巨头就把同档次模型的价格打到了你的四分之一甚至是十几分之一。纯模型实验室依靠高溢价支撑的 IPO 故事，瞬间变得难以自圆其说。

为了防守，Anthropic 甚至在运营上显得有些手忙脚乱： * 其最强模型 Fable 5 在 6 月 9 日上线后，因美国商务部管制在 6 月 12 日被下架锁死，直至 7 月 1 日才解封。 * 为了防止用户流失，Anthropic 将原定于 7 月 7 日结束的免费窗口延长至 7 月 12 日。 * 更有趣的是，Anthropic 宣布延期免费是在 ChatGPT 5.6 准备广泛发布的同一天；而他们选择重置所有客户周额度的那天，正好是 Muse Spark 1.1 和 Grok 4.5 占满新闻头条的同一天。

这种密集的操作表明，面对巨头们成本结构层面的“掀桌子”降价，纯模型实验室唯一的防守手段就是“咬牙吐血送福利”，否则用户当天就会扭头跑向更便宜的替代方案。

这场 AI 大战就像 2023 年中国电动车市场的价格战：比亚迪带头降价，特斯拉迅速跟进，两年之内淘汰了一大批没有电池供应链、没有品牌溢价、没有其他资金兜底的造车新势力。 AI 行业的价格战才刚刚开始。在这场长期的消耗战中，**谁有自己的数据管道，谁有自己的算力来源，谁有其他成熟的业务支撑（如 Meta 的广告、SpaceX 的航天与租金），谁才能最终活下来**。

## Notable quotes > [00:00](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=0s) Winning was never in the set of possible outcome for Anthropic — 埃隆·马斯克

> [00:00](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=0s) I was clearly wrong about Anthropic. They are obviously currently the leader in AI. — 埃隆·马斯克

> [03:00](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=180s) It is an Opus class model, but faster, more token efficient, and lower cost. — 埃隆·马斯克

> [06:50](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=410s) AI 实验室的利润率太高了，Meta 的目标就是用有竞争力的定价把这个利润率打下来。 — 马克·扎克伯格

> [06:50](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=410s) 性能不追求绝对第一、够用就好，价格打到对手的几分之一 — Alan Chen

> [03:00](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=180s) 从两年前“谁能做出最强模型”，变成了现在的“谁能做出够用又便宜的模型” — Alan Chen

> [13:10](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=790s) 客满的餐厅 — 谷歌 CEO

> [17:20](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk&t=1040s) 房东一边收着你的巨额租金，一边在隔壁用同样的算力练出更便宜的模型来砸你的饭碗。 — Alan Chen

## Mentioned 马斯克, 小扎, Alan Chen, Anthropic, xAI, Cursor, SpaceX, Grok 4.5, 马克·扎克伯格, Meta, Muse Spark 1.1, Michael, Artificial Analysis, Fable 5, GPT 5.6 Soul, Opus 4.8, OpenAI, Gemini, SWE-bench Pro, Ramp, OpenRouter, Vercel, Cloudflare, Snowflake, Databricks, Llama, Alexander Wang, Scale AI, Semi Analysis, 博通, 台积电, Iris, 英伟达, AMD, 谷歌, CoreWeave, 软银, SB Cloud

[Source](https://www.youtube.com/watch?v=ZrnnQmTl6jk)

中文简报

马斯克与扎克伯格打响AI价格战巨头低价逼压纯模型实验室 SpaceX与Meta凭借自带的数据管道和自建算力控制成本，通过将模型价格削减至数分之一，正将缺乏原生供应链的纯AI实验室逼入长期消耗战的生死劫。视频深入解析了马斯克与扎克伯格在 AI 领域掀起的价格战及其背后的深层商业逻辑。马斯克的 SpaceX AI 收购 Cursor 实际上是为了获取极其稀缺且成本极低的真实开发者交互数据管道，并联合训练出超高性价比的 Grok 4.5；而 Meta 则通过追踪内部员工工作流数据自建“数据工厂”，结合自研芯片与庞大算力集群推出极具价格杀伤力的 Muse Spark 1.1。这场由两大巨头主导的“掀桌式”降价，直接让掉队的谷歌、新型算力云 Neo Cloud 以及缺乏自身造血能力的纯模型实验室（如 Anthropic 和 OpenAI）陷入了严峻的生存危机。 SpaceX AI 联合近期收购的 Cursor 发布首个通用模型 Grok 4.5，马斯克借此将真实开发者的代码交互轨迹转化为低成本训练数据管道。 (0:00) Grok 4.5 在第三方测评中排名第四，API 定价仅为每百万输入 2 美元、输出 6 美元，价格比顶级竞品便宜 5 至 6 倍且单任务 Token 消耗量大幅降低。 (3:00) Meta 罕见推出收费 API 模型 Muse Spark 1.1 主打极致性价比，并被曝通过秘密追踪 8 万名内部员工的屏幕及键鼠操作构建零成本 RL 训练数据工厂。 (6:50) Meta 拟于 2026 年 9 月量产自研推理芯片 Iris 并规划部署高达 14GW 的自建算力集群，从数据、芯片到基础设施实现全链路低成本闭环。 (11:15) 马斯克与扎克伯格发起的价格战直接压缩了行业利润空间，迫使依赖高昂外租算力与溢价 API 的 Anthropic 和 OpenAI 陷入被动防守。 (17:20)

Reading summary

主讲人 Alan Chen 指出，马斯克旗下的 SpaceX AI 与扎克伯格的 Meta 分别推出超低定价的 Grok 4.5 与 Muse Spark 1.1，标志着前沿 AI 竞赛正从追求绝对参数的第一梯队军备竞赛，转向依托自建算力与内生数据管道的残酷价格消耗战。零成本数据管道：收购Cursor与内部行为采集 (0:00) 针对高质量代码训练数据极度匮乏且昂贵的痛点（据 SemiAnalysis 披露，顶级真实交互轨迹单条采购成本超 5000 美元），科技巨头开始转向自建数据管道。SpaceX 以 600 亿美元全股票收购代码编辑器 Cursor，核心在于将数百万程序员日常排查 Bug、交互重构的轨迹转化为近乎零边际成本的绝佳训练素材，进而联合训练出 Grok 4.5。 Meta 则采取了更激进的内部化方式。据 SemiAnalysis 爆料，在 Meta 以 140 亿美元挖来 Alexander Wang 之后，动用了 3000 多名工程师搭建强化学习采集环境，在内部秘密记录 8 万名员工的日常键鼠交互与屏幕工作流。这种自产自销的数据工厂模式，彻底避开了外部天价数据标注市场，成为巨头大幅砍价的底层底气。极限性价比策略：以白菜价重构模型格局 (3:00) Grok 4.5 在第三方 Artificial Analysis 排名第四，其 API 定价为每百万输入 Token 2 美元、输出 6 美元，比 Anthropic 和 OpenAI 的旗舰模型便宜 5 至 6 倍；在 SWE-bench Pro 测试中，其完成同类任务的 Token 消耗仅约为 Opus 4.8 的四分之一，综合任务执行成本拉开十倍以上差距。紧接着发布的 Meta Muse Spark 1.1 更将百万 Token 输入/输出价格压低至 1.25 美元与 4.25 美元，扎克伯格公开表示其目标就是击穿 AI 实验室过高的利润率。主讲人指出，两款模型虽在绝对硬核编程能力上与顶级梯队（如 Fable 5）仍存在差距，且 Grok 4.5 可能因早期混入 Cursor 代码数据而在测试集上占有“主场优势”，但在商业落地层面，“性能足够可用且价格打到对手数分之一”的组合，已对企业客户和 CTO 形成致命吸引力。全栈基础设施自给：自研芯片与算力转售 (11:15) 低价倾销背后是底层成本控制的代差。路透社披露 Meta 将于 2026 年 9 月量产与博通联合设计、台积电代工的 Iris 推理芯片，以此摆脱对英伟达的依赖。此外，SemiAnalysis 测算 Meta 正在全美建设 5 个超大数据中心，规划算力在 2026 年达 7GW，2027 年翻倍至 14GW，且算力无需向外部分流，自用效率极高。与此同时，SpaceX AI 孟菲斯超算中心部署了数万张 GB300，不仅支撑自身模型研发，还将多余算力以每月 12.5 亿美元和 9.2 亿美元的高价转租给 Anthropic 与 Google，单靠租金年入 261 亿美元。这种拥有自主能源、自研芯片或算力基础设施的巨头，与每一分算力都需向微软或亚马逊采购的纯模型实验室拉开了悬殊的生存底线。外溢冲击：纯模型实验室、算力云与谷歌承压 (13:10) 巨头的降价浪潮引发了行业连锁反应。以 Anthropic 和 OpenAI 为代表的纯模型实验室首当其冲：Anthropic 虽三季度利润预测超 10 亿美元，但面临巨头同档模型以四分之一甚至十几分之一的价格围攻，叠加“房东”SpaceX 的直接竞争，只能通过密集延期免费额度来应对用户流失危机。新型算力云（Neo Cloud）板块与谷歌亦受波及。CoreWeave 入选纳指百强后，因大客户 Meta 拟自建云业务并外租算力，股价自高点暴跌至 27%，行业过度集中大客户的商业模式遭受质疑。而谷歌则因前期算力供需失衡拒接订单，反促使 Meta 自研超越 Gemini 3.1 Pro 的模型，在前沿模型与生态话语权的争夺中逐步掉队。主讲人认为，当前 AI 行业正在重演中国新能源车式的供应链与价格淘汰战，仅靠模型溢价讲故事的创业公司空间将被急剧压缩。但竞争仍存变数：企业支出平台 Ramp 的数据显示，收购后出于代码核心资产安全顾虑，Cursor 市场份额已从 41% 下滑至 26%，巨头能否在打赢价格战的同时守住企业合规信任，仍是下半年的关键悬念。

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[0:00] 埃隆·马斯克: Winning was never in the set of possible outcome for Anthropic [0:00] 埃隆·马斯克: I was clearly wrong about Anthropic. They are obviously currently the leader in AI. [3:00] 埃隆·马斯克: It is an Opus class model, but faster, more token efficient, and lower cost. [6:50] 马克·扎克伯格: AI 实验室的利润率太高了，Meta 的目标就是用有竞争力的定价把这个利润率打下来。 [6:50] Alan Chen: 性能不追求绝对第一、够用就好，价格打到对手的几分之一 [3:00] Alan Chen: 从两年前“谁能做出最强模型”，变成了现在的“谁能做出够用又便宜的模型” [13:10] 谷歌 CEO: 客满的餐厅 [17:20] Alan Chen: 房东一边收着你的巨额租金，一边在隔壁用同样的算力练出更便宜的模型来砸你的饭碗。

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[0:00] AI大魔境之争越演越烈2025年9月23号马斯克发推原话是Winning was never in the set of possible outcome for Anthropic翻译成中文就是赢从来不在 Anthropic的结局里2026年7月9号昨天啊同一个人同一个平台2000多人官方他说I was clearly wrong about AnthropicThey are obviously current the leader in AI显然我错了他们确实是现在的AI领头羊9个多月180度大转弯世界首富的口风改来改去可是真的快今天不是来聊他怎么改口的咱们聊的是另外一件事马斯克认错这条贴子前一天7月8号他自己公司SpaceX刚刚发布了Groke 4.5的模型同一周扎克伯格的Meta也发布了Muse Spark 1.1两个被全行业写死的差声同一周交卷把这两张卷子一起看你会看到一个所有媒体都没有报道出来的东西大家做完复好先在后看好运不断咱们先说SpaceX AI今年2月份X AI正式病入SpaceX马斯克把火箭公司和AI公司捏成了一家对外统称SpaceX AI很多人当时觉得这就是马斯克的老套路先炒一波概念再讲一个更大的故事然后6月16号来了一笔真金白银的交易SpaceX宣布用600亿美元全股票收购了Cursor就是程序员圈子用的最多的那个AI代码编辑器15倍营收的估值消息一出来呢网上骂声一片600亿买一个套壳的编辑器Cursor不就是在前面包了个好看的界面后面掉一个cloud和gbt干活吗说它是最贵的中间商的帖子到处都是我当时看到这个价格也觉得有点离谱太贵了这估值但是这一桌Groke 4.5出来之后我开始理解马斯克到底买的是什么了它不是一个编辑器是一个数据管道这里展开说一下现在整个AI行业最稀缺的资源不是算力不是人才是高质量的训练数据尤其是一种叫真实开发者与AI交互轨迹的数据什么意思呢就是一个真实的程序员在真实的项目里遇到了一个真实的bug然后AEI来来回回讨论试了三种解法走了两次弯路最后找到正确答案这整个过程的完整记录这种数据在外面的市场上是非常值钱的Simon Analysis那天最新的万字报告里写了一个让我吃惊的数字前一年AEI实验室愿意为单独一条高质量的coding训练任务付超过5000美元给数据标注公司干活的顶级承包商平均实行超过100美元最顶级的那批人年入七位数一个人标数据一年赚超过100万美元你再想一下cursor每天几百万程序员在上面写代码调bug跟AI对话每一次这段逻辑有问题AI帮我重构的交互每一次测试跑不过AI帮我看看哪里写错的来回全部都是训练数据而且是最真实的带完整上下文的带对错反馈的训练数据在外面要花5000块买一条Cursor上面每天自动生成几百万条近乎零成本600亿美元买的不是编辑器的页面就是这条数据的流水线Groak 4.5就是在这条管道上联合训练出来的SpaceX AI和Cursor官方都确认了这是两家核讯的第一个模型用了几万张英伟达GP300的GPU在SpaceX AI位于Monfess数据中心里跑的Cursor的创始人Michael说了一句话这是我们做过的最强模型也是我们第一次做不局限于软件工程的模型结果怎么样呢上个月全网还在骂Groke是玩具Cursor是600亿美元的套科编辑器这周两个合在一起出了Groke 4.5独立测评机构Artificial Analysis给了排名满分量表上Groke 4.5得54分在168个被评测的模型里排第四排在它前面大家听好了是Anthorpec的Fable 5就是最新的那个还有OpenAI的GPT 5.6Soul和Anthorpec的Opius 4.8排在它后面有Google整个Gamina协业和所有的开源模型有上一代的所有金品这个排名已经很惊艳了但不是重点价格才是Grope 4.5的API定价是每百万输入Token两美元输出呢6美元做个对比你就明白了刚才那两个数字Enthorpe Opus 4.8是5美元和25美元Fable 5是10美元和50美元ChairGPT呢是5美元和30美元Grope 4.5比最贵的便宜了五六倍更致命的是下一个数字在SWE Bench Pro这个软件工程测试里完成同一组任务Groke 4.5平均消耗大约16000个输出tokenOpius 4.8消耗6万7000个同一件事Groke只用Opius 1 4分之1的token量就能完成价格便宜5倍用量还少4倍算下来完成同一个任务的总化 [5:00] 是差了十几倍啊马斯克在AXON原话说It is an opius class modelBut faster, more token efficient and lower cost它是 opius级别的能力更快更省更便宜不过这里我自己的看法呢是这个排名呢咱们只信一半原因是Grope 4.5呢是在Cursor的真实用户数据上训练的Cursor自己也承认早期训练是混入了一些Cursor代码库的快招数据在Cursor自己的测试级上Grope可能有不公平的优势这个测试后来也被排除了这个Groke 4.5官方的Benchmark图表等独立第三方复测全部出来之后排名大概率要往下调那么一点点但是即使掉到第六名D70以它现在这个价格企业客户会不动心吗你想想看我是一个企业的CTO团队每个月在AIAP上上花十几万甚至几十万美元突然有一个模型跟你说我们能力差不了多少价格便宜十倍你会不动心吗还有一个数据值得说了一下宣布收购之后呢根据企业支出平台的RAM数据Cursor市场份额从大约41%下滑到了26%同期Antropic市场份额涨到接近50%很多企业用户不放心自己家代码跑在一家SpaceX的子公司管道里代码是公司的核心资产你让马斯克的公司经手呢不是每个人都愿意的市场份额在流失但模型能力在追上来这两条线之间的张力可能是接下来下半年最值得盯的一个变量而且你再往选一点想就是Groke 4.5现在能有的渠道有多少Cursor全平台Groke BuildSpaceX AI的API控制台还有Open BrowderVersalClawfareSnowflakeDatabricks对于写代码的开发者来说几乎不需要切换工具链就能适用这不是一个只在实验室里好看的模型它是已经铺到开发者日常用的每一个平台上还有个有趣的事就是Groke 4.5发布的同一天有一个X上很有名的AI博主说明天会是竞争对手很忙的一天因为有Fable 5GBT Soul还有Groke 4.5我们真的被宠坏了底下好几条回复都在说同一件事所有人都是冲着Anthorvik来的这种感觉和两年前完全不一样两年前大家追的是谁能做出最强模型现在变成了谁能做出够用又便宜的模型比赛的性质在悄悄的转变好了Grog我们讲完了接下来我们要聊聊这周的明星男人小扎扎克伯格7月9号Meta发布了Muse Spark 1.1Meta隔三差五就发新模型这件事本身不稀奇但是这次稀奇是几个细节第一个这是Meta历史上第一个收费模型以前Meta在AI上的标签一直是开源起手Lamda家族每一代都是免费开源谁都能下载谁都能改小扎以前反复说开源对Meta最有利因为Meta靠广告赚钱不靠卖模型现在Millspark 1.1走了付费的APIDeveloper Preview先给20美元的免费额度用完之后按量收费跟OpenAI的GPT跟Enthorpey的Cloud一样的收费模式开源起手币源改了这个转弯还是不小的第二个定价每百万输出token1.25美元输出4.25美元对比一下你就知道了Enthorpey的Sonic 4.6大约是3美元和15美元Millspark 1.1的价格大约是Enthropic中档模型的1 3顶级模型的4-1 1OpenAI旗舰模型的1 1跟Gorg有的一拼小扎在接受Bloomberg采访的时候原话是他说AI实验室的利润率太高了Meta的目标就是用有竞争力的定价把这个利润率打下来你把这句话翻译成商业语言就是我不跟你比谁最强我就跟你比谁先撑不住还有一个有趣的点就是小扎在三年累好像是在X平台上第一次发声就是来宣布他们最新的这个模型足以表达出他对这个模型的重要都到竞争对手的片段上来拉广告了Meta股价这周很争气是大涨市场很看好小扎的这么一个转型第三个就是让市场最兴奋的是BenchmarkMuleSpark 1.1在好几个编码和代理任务的测评上超过了Google Gemini 3.1 Pro小扎在接受采访时说这是一个有意义的里程碑他们团队的大男Alexander Wang也说了这是Meta在编程和代理任务上最强的模型但他也讲了实话就是跟Enthorby和最新的Methos 5和Fable无比包括OpenAI的GPD 5.6Spar 1.1在一些硬核编码测试上还是有差距的它虽然不是最强的但是比Google要强而且还便宜好几倍这个配方大家眼不眼熟性能不追求绝对第一够用就好价格达到对手的几分之一咱们不比谁最强比谁先饿死我看到Chimba Frank在推特上写了一句话他的大意是小扎在模型上的思路就是微软推MAI的打法不追求超越Enthorpey和OpenAI的最新一代追求的是性能能够用上价格极具共进性吃气 [10:00] 这周的Semi Analysis发了一篇大概两万字的深度分析标题叫Meta超智能的未来一周年进展里面有段话看完了让我很震惊大概也是这样的所有前沿AI实验室现在都在分享一种叫RL环境数据的东西简单说就是高质量有对策反馈的真实工作场景训练数据一条优质的coding任务在外面市场价超过5000美元Meta可能是世界上少数几家可以完全绕过这个外部数据市场的公司原因是Meta已经开始追踪自己员工的屏幕操作键盘输入和鼠标轨迹别的公司花几千美元买一条训练数据Meta录自己8万员工的工作日常你每天在内部系统里插邮件写文档改表格审代码开视频会议你的每一次点击每一次拖转每一次复制粘贴都在变成下一代Muse Spark的训练素材是不是跟Grook的Cursor有点像呢以前所有的数据公司都在拼命的去投行律所广告公司探合作想录他们员工的工作流当训练数据但是Meta是极少数自身员工基数就足够大工作类型足够多样的公司可以自己内部搞定Alexander Wang就是干这个出身的他之前创爆的Scale AI是全球最大的AI数据标注公司专门帮OpenAI和Entervik采购和加工训练数据小扎花了140亿美元把它挖过来然后呢他在Meta做的第一件事就是在内部建立一个数据工厂他调用了3000多个工程师去搭内部的RL环境不用在外面去买自己从员工身上采集大家可以对比一下GrokeCursor的数据管道是他的底牌这里面Meta呢是员工的工作轨迹两家的底牌是不同的但是底牌的性质是一样的就是别人要花钱买的东西我近乎零成本自动生成这就是Meta敢定价四分之一价格的根本原因训练数据成本趋近于零还有一个第二个原因就是算力成本也在往下压根据Roters看到的一份内部备忘录Meta计划9月份开始量产一款叫Iris的自研AI芯片这个芯片是跟Blockom联合设计的台积电代工供应链协议设计三星Sandex和驻有电工如果顺利投产Meta在推理端对英伟达和AMB的依赖就会大幅降低CimeAnalysis也是分析说Meta现在在全美同时建设5个超大规模的AI数据中心集群2026年目标部署7GW的算力2027年翻倍到14GW路易斯安娜那个集群光第一期就规划了1.5GW以上建成以后可能是全球最大的单体数据中心园区和OpenAI和Enthorpec比Meta有一个结构性的优势OpenAI和Enthorpec是纯模型公司每一分的算力都是外面租的或者买的Meta是超级规模公司跟谷歌一样有自己的数据中心但是跟谷歌不同的是Meta没有一个需要把算力租给外部客户的这个云服务它的全部算力可以优先给自己用训练数据几乎零成本推理芯片可以自己造算力自己建你的竞争对手这三样东西每一样都要去外面高价采购你三样都是资产打价格战的时候最核心的不是你敢不敢亏是你的成本结构容不容许你打长期的消耗战Meta的成本结构天然就适合打这种持久战接下来我们分析一下行业的格局这场价格战打到了谁的头上第一个受害者最直接的是Google今年3月份有条消息没有太多人注意Google因为自己的AI产能不够用拒绝了Meta的一笔Gemini模型采购订单Meta想买Google的AI能力来做内部的内容审核之类的工具Google说对不起我自己都不够用Meta内部随后发了通知让员工更谨慎的使用AI工具来节省能量Google满到连Meta这种体验的客户送上门的钱都不要Google当时CEO是怎么说呢他说Google现在最大的问题不是没客户是见数据中心的速度跟不上需求满桌的餐厅是他用来的比喻然后不到四个月Meta自研的Mewspar 1.1就来了Benchmark压过了Gemini分析师也称Meta大约在六个月内就可以超过GoogleGoogle在前沿模型的竞争中已经大幅掉队客户来你店里吃饭你说满了不接客户生气回去自己开了家馆子菜比你的好还便宜这种故事在商业史上可是太多了不过我自己判断Simon S说的六个月抄Google有点乐观Musebar 1.1现在抄的是Gemini 3.1 Pro不是Google发布的最新的Gemini Omni和3.5拿Meta的新模型去跟Google的上一代比是赢了但是不能说超越了Google但这个已经不完全是重点了重点是meta终于让市场相信它有能力做出一线水平的模型股价也说明了一切如果年底前meta的下一代模型在独立测评里真压过了google gem的最新一代我们再回来纠正一下现在的这么一个看法第2个受害者就是corvy和整个年代的模型 [15:00] NEO Cloud的板块这个故事就太讽刺了6月22号CORV被宣布着纳斯达克100指数收盘价是120多110多美元华尔街当时说的是这是NEO Cloud进入主流的标志7月1号Burnberg报道META准备建设云业务出足多余的算力CORV当天跌了14%NBIS跌了17%进入纳斯达克之后两周CORV股价跌到了27%同一天微软和亚马逊是涨的跌的只有那些专门做AI算力出租的公司为什么Korvi受伤最重呢其中第一就是Meta是Korvi最大的客户之一两家之间合约总额大概是350亿美元其中一笔2032年的长单就有210亿第二个就是Meta如果自己出租算力Korvi就从他的客户变成了竞争对手而这个新来的竞争对手上有什么呢最高1450亿的年度资本开支预算自研芯片跟台积电合作9月份推产全美同时在建的5个超级数据中心集群30亿越活客户分发平台第三个就是COVID的财务本身就不轻松他们虽然营收不错但是净亏损而且利息长期债务也是不断的长生这是一个高杠杆高增长高烧钱的模式在没有竞争压力的时候这个模式是可以跑通的一旦自己最大的客户都下场了这个模式的脆弱性就暴露出来了更关键的是比Meta更早SpaceX就已经在干这件事了SpaceX已经开始把自己多余的算力租给外面了Entermic每个月12.5亿美元Google每个月9.2亿美元这两笔单子加在一起SpaceX AI一年光租金就收261Meta看到SpaceX这么赚钱跟马兹克又是死对头想明白了我也有多余的算力我干嘛不租出去呢把那些快淘汰的显卡赶紧用了吧同一周7月2号软银也宣布在美国成立一家叫SB Neo的Neo卡公司规划10G瓦的AI基础设施软银的CEO孙正义亲自出来站台大家看到这个格局的变化了吗半年之内SpaceX在卖算力Meta要卖算力软银也要准备卖算力以前Neo Cloud是一门好生意因为大公司懒得自己建数据中心现在大公司发现原来卖算力比卖模型还赚钱而且我本来就在这间数据中心那我顺手租出去不就行了吗当你最大的客户一个一个变成你的竞争对手你的护城河就已经不是护城河了这里再回顾一下我上次做Neo Cloud那期视频当时讲过的观点Neo Cloud最大的风险不是技术是客户的集中度一旦核心客户自己下场整个商业模式的根基就动摇了当时我只是推演现在被最大的客户亲手验证了第三个受害者就是最深层次的就是这一期的重点所有靠卖模型API吃饭的纯AI实验室这里我们就不得不回到马斯克那条认错题7月8号SpaceX AI发布了Groke 4.5直接对标Anthorby的Opius系列第二天7月9号马斯克发帖说Anthorby是AI领域的领头羊我之前看错了评论区已经有人看穿了Alex说了一件话他说情商高因为还用得上Anthorby等Groke使用量高了不卖算力给Anthorby以后你看他还说不说好话这句话为什么扎心呢刚才我们提过了Anthorpec现在每个月付给SpaceX大约12.5亿美元的算力租金而Grog 4.5训练那批GPU和Anthorpec租用那批GPU在物理上是坐落在同一个数据中心里的房东收着租金在同一栋楼里训练自己的模型然后发布出来跟最大客户的租客竞争发布的第二天公开发帖说我之前错看你了你确实很厉害这到底是真诚的反思还是一封写给最大客户的安抚信呢心灵鸡汤呢我个人觉得可能是后者这是我的推测不是事实但是这个推测结果并不重要重要的是下面这条新闻就在马斯克发认错帖的前一天Samuel Nasus发了另外一篇文章标题是Anthorpec第三季度利润超过10亿美元IPO的财务预览你试着站着Anthorpec投资人的角度想一秒钟你刚看完那篇季度利润十几亿美元的报告觉得心里很踏实然后同一周你看到两个竞争对手同时把价格打到你的四分之一利润率的故事还讲得动吗小扎从正面压价格马斯克在另外一方当房东收月租一面从侧面出低价模型抢你的客户两个方向瞄准的都是你纯模型实验室的利润率我们退一步看这一周表面是两场产品的发布会但是放在一起看就是AI大战的主题切换了两年前我们比的是谁的模型最强每隔几个月出一张benchmark的排行榜名字重新洗一遍媒体写一轮某某公司冲回第一从这周开始我们不跟你这么比了不是比谁最强是谁最便宜谁能被持续的使用Brock 4.5 [20:00] 但是同档价位是最便宜的Meta的Muse Spark 1.1不是最强但是也比Google强价格是Android的四分之一两家公司同一周干了同一件事这个模型能力大家说已经够用了接下来比的就是谁先把价格打穿而且价格战一旦开始受伤最重的从来都不是打得起的那几家Meta有30亿用户的分发渠道有广告收入兜底有近乎零成本的内部训练数据SpaceX AI有Cursor的开发者用户有260亿美元的年算力租金收入有Momphets的GPU集群做后盾但纯模型实验室有什么呢最强的模型有最高的利润率有即将到来的IPO但是利润率高这件事在和平时期叫互成和在价格战时期叫做靶心以前投算力的目的很单纯就是为了训练模型现在投算力多了一种边线方式我可以卖模型的API也可以直接把它当做算力当时由来卖前者回报周期够长后者回报低但是立刻能见现金这就是马斯克和小扎在同时做的事这时候还有个细节Andorbeck最强的模型Faybo56月9号上线原计划免费给付费用户用到6月22号不限量结果12号就被美国商务部给管制了直接下架了一锁就是19天7月1号解封回来窗口被压缩到7月7号结束就是告诉大家让你们试试谁而且加了限制每周使用量上限50%结果7月7号截止当天最后几个小时他们宣布延期到7月12号又多给了5天在7月9号Meta发布了Muse Spark 1.1的同一天Antaric还重置了所有客户的周使用额度你单看这件事你觉得哎呀他们挺大方的了5天还加量但是你一把时间线拼在一起就明白了延期公告是ChatGPT5.6准备广泛发布的同一天重置额度是MuteSpar1.1和Groke4.5占满新闻头条的同一天竞争对手都在那一周密集发布而且价格是Fable的1.8到1.12这个时候如果按原计划把最小模型收回去改成暗量付费那用户当天就扭头跑了呀延期加量不是慷慨是防守刚才讲了虽然Google影响了但是我不认为它是最大的数价Google也有广告的兜底也有十几年的基础设施也有30亿的用户Google可能会掉队一阵子但是它绝对不会出局最大的数价是那些还没有自己分发渠道没有自己算力来源全靠利润率活着的公司因为它们面对的不是一个对手降价是两个巨头同时从不同的方向在比亚我们拿熟悉的电动车领域来对比吧2023年比亚迪带头降价特斯拉跟进两年之内淘汰了一半以上的新势力品牌活下来的是有自己电池供应链的有自己品牌溢价的有别的收入兜底的纯靠卖车没有成本优势那一批几乎全群抚摸AI行业的价格战才刚刚开始谁有自己的数据管道谁有自己的算力来源谁有别的收入兜底谁才能活得下来所谓都说差声写不出同舟交卷震江湖四分之一成本低价格占起血满图别人去告诉我你觉得AI大战的下一个阶段最大的输家和赢家分别是谁我是Alan看完赞赞要尝反观我们下期视频再见

马斯克与扎克伯格打响AI价格战 巨头低价倾销逼入纯模型实验室