全文都是个人梳理，仅代表个人学习，有很多不成熟不全面不深刻的地方。
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从技术奇观到生产力工具，是大模型过去半年力最深刻的变化。
去年十月，实际上大模型是遭遇过一波质疑的，表现为以甲骨文为代表的OPENAI链相关巨头股价延绵下跌。
当时市场情绪和逻辑的切换，大致沿着这样的脉络：1、在芯片、模型、云的大交易循环中，逐渐走向极度乐观；2、面对巨大的资本开支计划，市场开始质疑AI未来的回报，特别是当GEMINI新版本惊艳亮世后，OPENAI就开始被系统性看衰；3、AI泡沫论主导叙事，巨头们的自由现金流终于被侵蚀到严重的水平，大模型公司收入增长不足以覆盖巨大的资本开支。
自chatgpt横空出世以来，从产业到资本，全球陷入了一场宗教式的狂欢。
对普通人而言，大模型似乎一夜之间跨过了图灵测试，能搜索、能对话，还能在很多工作领域交出颇有竞争力的答卷，新的技术革命一夜之间呼啸而至。
对巨头而言，更强烈的驱动力是错失下一个时代，芯片、模型、云与数据中心，被迅速编织成一条彼此抬升估值的闭环。
去年十月份开始的这场估值复核，算是第一次系统性的给AI浇了冷水。
当市场追问天量资本开支到底值不值当时，过分乐观的情绪如梦初醒。甲骨文一度暴跌30%，微软、Meta等巨头也纷纷高位回调。
但裂缝并没有演绎成坍塌，兜住AI叙事的是货币环境和谷歌链的坚韧。美联储接连降息，缓解了市场的焦灼。而谷歌推出强力模型GEMINI的同时，云收入的增长也水涨船高，市场因此意识到，AI发展并非只有“烧钱”这一种范式，它也可以构建在稳健经营的基本盘上。
站在2025年年底的节点上，如果把这一轮大模型热潮放回《技术革命与金融资本》的框架里看，眼前这一切其实并不新鲜。
几乎每一次重大的技术革命，都是先以奇观的形式闯入世界，再以基础设施过热甚至泡沫的形式重塑世界。
铁路如此，电力如此，互联网也是如此。新技术刚出现时，市场先看到的是远景，是神迹，是无穷无尽的想象空间；资本随之蜂拥而至，在最短时间里，把新世界的轨道铺出去。资本最擅长的就是把一项真实的技术突破，迅速推演成一场全社会的财富叙事。
这一阶段，最前沿最性感的技术得到最充沛的资源，不论它的技术路径是否清晰，不论它的商业模式是否成立，甚至不论它最终会以何种产品形态落地。因为在奇观阶段，资本争夺的从来不是当期利润，而是未来秩序中的席位。谁离范式中心最近，谁就更容易获得资金、人才、算力、政策关注与市场溢价。
新范式诞生之初，社会并不知道最终的需求会落在哪一层，也不知道真正的利润池会在哪里形成。于是，最稳妥的做法，就是先围绕最核心的技术制高点过度配置资源。然而当泡沫膨胀到一定阶段，就像是皇帝的新衣，经不起小孩的直白，一旦有开始算账，脆弱随之而来。
技术革命之所以能够真正将人类推向下一个世代，核心在于，其能够带来真实的生产力革命。
进入2026年，叙事转折了。
大模型正在逐渐跳出“聊天机器人”的展示柜，转而以更有生命力的生产力工具形态示人。国内被称作“小龙虾”的 OpenClaw 一度爆火，本质上就是这种变化的体现，人们追捧的已不再只是一个会说话的机器，而是一个能够独立代为执行任务的数字代理。
用户的重心，开始从能不能准确回答问题转向能不能干活。
以vibecoding起家的Anthropic在今年4月披露，年化收入运行率已从2025年底的约90亿美元跃升至超过300亿美元；年化支出超过100万美元的企业客户，已从2月披露的500多家，迅速翻倍到1000家以上。
Anthropic Economic Index（其官方结合用户数据发布的使用报告）直言，截至3月，编程持续从面向人的对话界面，迁移到更自动化的 API 工作流之中。增长最明显的两类 API 用法，是销售与外联自动化和自动化交易。
在模型能力的不断迭代之下，其已经成为一种真实的生产力工具。代码、创作、文档、表格、客服、销售线索、研究备忘录、交易辅助，这些存在于数码世界的工作中，人类渐渐被大模型替代，人类只需要退出到工作流管理中就好了。
这种切换迅速的反应在了资本市场上。
在奇观阶段，市场最关心的是谁的模型更强，谁更接近范式中心；但在生产力阶段，市场最关心的就不再是智力的上限，而是供给的下限。
因为一个能创造收入的模型，首先必须是一个能被大规模稳定调用的模型。它要有足够低的边际成本，足够高的吞吐能力，足够可控的延迟，以及足够可靠的电力、网络与存储支撑。说到底，生产力工具不追求最先进，更追求更稳定更划算。
这正是为什么，2026年以来，资本市场迅速从追逐“模型本身”，切换到追逐“大模型的现实约束”。
一边是需求被重新确认。Anthropic 收入的陡升、企业客户的迅速扩张都在说明大模型进入了新的阶段。另一边则是约束愈发清晰：路透援引公开信息称，仅美国几家科技巨头2026年的 AI 相关资本开支计划就已超过6000亿美元；大型 AI 数据中心单体功率已超过1吉瓦，电网扩容、燃气轮机短缺、审批迟滞，正共同构成新的瓶颈。
于是，市场的目光自然开始外移。模型仍然重要，但比模型更稀缺的，是能把模型变成稳定现金流的那一整套基础条件。光模块、存储成为2026年资本市场最靓的仔，可以相见的是，未来相当长一段时间里，电气设备、液冷、施工与交付能力，甚至于说有电力供应的工业园区，都将是AI叙事中，至关重要的组成部分。
最初，金融资本追逐的是远景，是下个时代的入场券；而当真实需求开始浮现，系统就会迅速转向现实约束的那一面：基础设施与物理瓶颈。
从技术奇观到生产力工具，并不是大模型故事的结束，恰恰相反，它只是这场技术革命第一次真正进入算账阶段。
当下围绕基础设施的狂热固然吸引人，但也许更需要研判，同时也确实是可以推演的，其实是这种叙事跃迁的下一步，会如何演绎，会带来怎样的产业格局。
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26年春节，腾讯阿里搞了一波抽象的红包大战，企图在AI时代复刻互联网玩法，但是大人，时代变了。这场大战的赢家有且只有一个，那就是豆包，最近更是有数据爆出，豆包大模型日均 Token 使用量突破 120 万亿，已经杀入全球前三。
为什么红包开路的战术没用了？核心在于，过去互联网产品的体验没有质的差异，用红包完成用户习惯的培养后，用户会自动留存。
但大模型最终进入了工具时代，免费工具，人们只会用体验最好的；而付费工具，人们会根据需求来选择适合自己的。千问和元宝的用户体验不如豆包，自然就是要被抛弃的。
进一步来说，当下大模型的发展俨然也已经分化出两种路径。
一条是豆包型。这类模式的目标，从一开始就不是立刻挣钱，而是先拿下C端心智。因为在消费端，用户对大模型的直接付费意愿天然偏低，单纯靠订阅很难撑起健康的商业模式。
所以企业愿意在前期承担相当一部分模型成本，用低价甚至免费的助手，去换取生态层面的化学反应。搜索、内容分发、电商、本地生活、广告投放，这些原本割裂的流量入口，在一个语音界面、一个日常助手、一个高频调用的超级入口中被重新串联。谁先占住这个入口，谁就更有机会把后续的交易、广告、服务与分发权，一并收入囊中。
另一条则是 Anthropic 型。它追求把大模型做成强力的生产力的工具。写代码、改代码、阅读文档、生成研究材料、处理客服和销售线索、驱动自动化交易……这些场景不热闹，却都直接连着收入、成本和效率。
需要注意的是，工具绝不是越贵越强就越好，企业客户最终一定会回到经济性比较：同样的任务，谁更稳定，谁更便宜，谁才更值得长期采购。到那一步，Anthropic 类公司如果只是卖一个“更聪明的模型”，就很容易被压回到模型供应商的位置，沦为企业系统中调用可能性的一部分，拿不到最有价值的闭环。
所以，这类公司后面势必要围绕工作成果的闭环，构建一整个配套：container、research、agent mode、memory、secure execution。说得更直白一点，它必须从能够完成一些高价值工作的模型，变成承接工作的系统。只有这样，它才能真正绑定企业的工作流程，进入预算最深、黏性最高、替代成本也最高的那一层。
这两条路线服务的是不同的价值层。豆包型吃的是入口、分发和生态；Anthropic 型吃的是生产力、专业预算和工作流价值。
由此再往前推一步，我们会对大模型公司的收费模式做出一些假设。
包月制的大模型一定是一个过渡阶段的产物。
对用户而言，每个月付一笔固定费用，就可以不限于聊天、搜索、写作、翻译和轻度办公，这是非常自然的互联网消费习惯。但问题在于，大模型已经是生产力工具了，不同用户之间的成本差异巨大。
有人只是偶尔问几个问题，有人却在用它跑代码、调接口、做交、甚至做多模态工作。前者几乎不耗资源，后者则可能消耗极高的算力、电力。继续用一个统一的月费去覆盖如此悬殊的使用强度，是不可持续的。
包月制大概率未来会推出历史舞台，要不然直接像豆包那样彻底免费，要不然向生产力工具进化。
再往后，甚至连 Token 计费本身，也会分层。
在早期阶段，按 Token 收费是最直接的。模型能力稀缺，算力昂贵，调用一次结算一次，像卖电。对模型公司而言，这套口径清晰、便于管理；对企业用户而言，这也是最容易接受的。
但伴随着Token 的边际成本会持续下探，以及agent模式的深入，根据吉文斯悖论（某种资源的使用效率越高，其总消耗量反而可能因为应用场景的指数级扩张而激增），Token消耗量在某些场景下，甚至会出现失控式狂飙。
对于企业而言，没有人会愿意为没有结果的电力付费，大家最终会付费的，还是结果。企业不在乎用了多少Token，企业在乎的是，花了钱之后，结果是不是满意。如果有模型公司，或者是智能体，能够用更少的Token交付结果，企业也一定愿意按照结果付费。
而大模型绝对是有能力对结果的价格做评估的，因此，未来分段式付费的模式一定会应运而生，卖一段代码的交付，卖一条销售线索的筛选，卖一份合同的审阅，卖一次客服工单的闭环，卖一个研究流程的完成。
到那时，模型只是一个零部件，真正有定价权的，是那个能把模型、数据、规则、记忆、审计、权限和执行动作封装成工作能力的人。
这也意味着，价值捕获的重心，将从“拥有算力的人”，逐步漂移到“控制高价值工作流闭环的人”。
这里面有两个东西是很重要的：Memory和Liability。
所谓Memory，是企业在长期运转中沉淀下来的决策路径、审批逻辑、客户上下文、异常处理、权限边界与合规要求。
一旦这些东西被模型层、执行层和工作流层持续读取，它们就不再只是后台资料，而开始变成生产要素。企业每多使用一次系统，这套记忆就多积累一分；每多完成一轮任务，系统对组织的理解就更深一层。时间越久，迁移成本越高，替代难度越大，复利也越明显。
这就是为什么，未来最强的模型，未必是能力最强的，而更可能是掌握私域记忆最深的公司。因为它拿到的不是一次调用，而是一段长期关系；不是一个问题的答案，而是一家组织不断重复自身运作方式的钥匙。
Liability解决的是决策问题。
一旦模型开始进入审批、签约、交易、客服、投放、风控这些真实流程，一件更现实的事就出现了：它出错了，谁负责。
谁敢把系统接进真实工作流程，谁就必须对结果承担一部分后果；而谁愿意承担这部分后果，谁才更有资格拿走最厚的利润。
未来可能出现的是一类新的垂直整合者：上面握着模型与算力，下面连着数据、规则、记忆、审计、权限和执行，中间再用合同与责任把收费权锁住。
这类公司不是大模型能力强，而是它同时控制了两件最稀缺的东西：一是企业的隐性认知，二是最终责任。前者决定重复博弈中的复利，后者决定交易完成后的分钱方式。
这一点，恰恰构成了眼下市场预期差最大的地方之一：专业软件。
这些软件当然面临挑战。表面上看，大模型似乎在侵蚀它们的壁垒。过去依赖复杂界面、功能模块和操作门槛建立起来的软件护城河，如今被自然语言接口削弱了。一个模型看起来能替代过去软件界面的不少功能，这让市场很容易先得出一个简单粗暴的结论：专业软件要被颠覆了。
但如果往深处看，事情恰恰可能相反。
真正的专业软件，长期积累的价值，是它对行业工作流的理解。权限如何设置，历史数据如何调用，责任如何追踪，外部系统如何对接，什么环节可以自动化，什么环节必须保留人为确认……这些东西，才是行业真正的长期高维认知。通用模型很难get行业里那些繁复、沉默、琐碎却极其关键的流程规则。
从这个意义上说，大模型未必最终毁掉专业软件，反而更可能使专业软件迎来一轮新的价值重估。因为它们手里握有最稀缺的东西：组织如何运转的隐性知识。
而再往后看，真正决定这轮价值归属的，未必只是模型能力本身，而是谁能把模型嵌进一套不可轻易替代的组织结构和工作流程中。专业软件过去积累的那些行业knowhow，可能恰恰是模型最难替代的地方。
技术奇观终会褪色，现金流不会。大模型产业接下来的胜负手，不在于谁还能讲出更宏大的智能故事，而在于谁能把模型嵌进工作流程中，把调用变成结果。
对我们每个普通人而言，学习如何在工作中，理解大模型带来的变化，可能是比投资大模型趋势更重要的事。
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