加州: 硅谷頻繁"限流"AI工具背後:"燒錢游戲"不再持續

2026-03-28 | 來源: 科創板日報 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

在大洋彼岸的硅谷，對AI工具訪問進行限制變得愈發常見。

近日，Anthropic調整了Claude免費版、Pro版和Max版用戶的流量限制，使用戶在高峰時段（每日上午5點至11點）使用Claude時，會更快地達到流量上限。

“我們已經推行了許多效率提升舉措來應對這一點，但仍有7%的用戶會遭遇此前不存在的限制，尤其是專業版用戶。”參與Claude開發的 Thariq Shihipar表示：“如果需要運行大量詞元（Token）密集型後台作業，將它們轉移到非高峰時段將是更好的選擇。”

無獨有偶，據BusinessInsider報道，日前谷歌內部推出一款名為Agent Smith的AI工具，因使用量激增、人氣爆棚，已被限制訪問權限。據悉，該工具可自動執行編程任務，通過谷歌內部聊天平台，員工可以直接用手機向其下達指令，隨時隨地指揮AI工作。

頗為矛盾的是，公司們一邊限制訪問AI工具，一邊積極推行AI常態化。根據過往報道，從初創公司到谷歌、Meta、亞馬遜等科技巨頭，AI使用情況正不斷被納入員工的績效管理體系。Meta一份內部文件顯示，2026年上半年，65%的工程師需要使用人工智能編寫超過75%的已提交代碼。

從AI“限流”到AI焦慮，巨頭們一系列動作的真正指向，或許仍是算力收益的最大化。

▌效率為王

在本周早些時候，OpenAI宣布放棄運營Sora視頻平台應用程序，並終止其所有服務，以釋放算力資源全力推進下一代旗艦模型“Spud”。摩根士丹利分析師評價道，這反映了算力不足和存儲不足的問題。

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面對相似窘境，Shihipar聲稱，目前Anthropic正在進一步投資，以提高擴展效率（scaling efficiency）。

所謂擴展效率，是指模型性能隨計算資源增加而提升的速率，用每單位FLOPs投入所實現的損失下降幅度來衡量。換言之，同樣增加一份算力，擴展效率越高，則模型損失下降越快、性能提升越顯著。

早在去年11月，OpenAI前首席科學家Ilya Sutskever就宣布，那個只要“堆算力”就能贏的時代，已經結束了。

在2026 GTC大會上，黃仁勳也表達了類似的觀點，即AI競賽不再是比拼原始算力，而是效率與商業化。

隨著“燒錢”敘事愈發冷卻，OpenAI已經率先“站隊”。據知情人士透露，該公司於今年2月將2030年算力支出目標，調整至約6000億美元，較此前高調宣布的“1.4萬億美元基礎設施投資承諾”出現了顯著下調。

與此同時，在OpenAI的ChatGPT廣告業務試點推出後，於六周內已經達到了年化收入1億美元的裡程碑。盡管有分析師指出，這一舉措可能會惹惱一些客戶，並損害對該產品的信任度。

華創證券表示，當前AI產業正處於從“技術驗證”向“商業落地”的關鍵轉折點，AI-Native（人工智能原生）應用以不可阻擋之勢重塑全球科技版圖。海外市場，AI商業模式從“燒錢換增長”進入“價值兌現”階段，護城河正在向“場景深度”與“數據閉環”遷移——工業領域的預測性維護、金融領域的智能風控、醫療領域的輔助診斷、法律領域的合同審查，這些垂直場景憑借專有數據積累與行業Know-how，構築起難以逾越的競爭壁壘。