2026年4月，Nvidia公司的高级副总裁布莱恩·卡塔纳佐罗说了一句话，这句话不应该引起争议，但确实引起了争议：对于他的团队来说，计算成本远远超过员工成本。

这句话应该结束了人工智能替代人类工作者的讨论。但并没有。相反，像Meta、微软和优步这样的公司加码了，裁员数千人以削减成本，然后花费多倍于削减成本的金额购买人工智能基础设施。据报道，优步在4个月内耗尽了整个年份的AI预算。我们正在看着一个价值1万亿美元的行业，赌注在一个技术上，它在大多数用例中成本远远高于它要替代的东西。然而，没有人真正讨论市场何时会意识到这一点。

数字告诉一个绝望的故事

OpenAI据报道在最近的一个财务周期中花费了超过50亿美元的计算成本，而收入仅为49.9亿美元。他们在基础设施上几乎打平账目，除非考虑到工资、租金或研发成本。 Anthropic的估值接近1万亿美元。没有公司是盈利的。

定价上限是真实的。如果你提高API成本或订阅费太高，就会触发工资上限，仅仅因为雇佣人类成本更经济。这个上限不是理论上的，而是每个人工智能公司的收入模型的结构限制，根据角色和地理位置有所不同。一个在旧金山的初级开发者，一个在马尼拉的支持代表，一个在奥斯丁的内容创作者。每个人都代表了人工智能供应商在该功能上无法超过的不同价格上限。

上限实际上在哪里

2024年的一项MIT研究分析了人工智能自动化在不同工作类别中的经济效益，发现了一个令人惊讶的结果：人工智能自动化在研究的23%的角色中是经济可行的。在剩余的77%中，实施、维护和计算的总成本远远超过人类工资。

自己运行一下数学。一个在旧金山的初级开发者每年成本约为10万美元到15万美元，包括所有费用。重型代理API负载的工作量，考虑到提示工程、防护栏、错误纠正和重做，成本可以达到每月15万美元到20万美元的水平。每年约为180万美元到240万美元。您已经超过了人类工资的上限，并且没有雇佣任何人。

这正在显示在现实的预算中。IT部门报告称，人工智能支出超过了使用它的团队的工资。削减人数以资助人工智能采用而裁员的公司，发现替代成本超过了之前的工资。

定价的 shell 游戏。

看看这些工具自从推出以来定价的走向。早期的免费等级变为20美元/月的订阅。API定价在模型世代之间多次重构。从纸面上看，某些每个令牌的定价降低了。Claude Opus从每一百万输入令牌的15美元降到了5美元。

但headline价格降低是误导性的。新的令牌化器可以用同样的文本使用令牌数量增加到35%。基于使用的定价、特性级别收费和缓存定价增加了层次，使真实的成本比较几乎不可能。单位工作的有效成本并没有像贴纸价格表明的那样下降。

模式是清晰的：这些公司正在实验定价架构，因为他们找到了一个有效的模型。他们无法提高价格以实现盈利。他们无法降低价格以逃避简单地雇佣人的比较。

“摩尔定律会解决它”

有些人会争辩说降低计算成本会救救模型。芯片成本降低，边际压缩，规模效应弥补差距。从技术上讲是正确的，但完全忽略了资本问题。

基础设施成本不会降到零。超级计算机厂商在2025年花费超过4000亿美元在数据中心建设上，2026年的预测将推向6000亿美元。这些是前期资本支出，需要通过保留利润、银行贷款或股票发行来融资。

问题是：为什么银行会融资，投资者会购买股票，如果他们知道资产会在2到4年内过时或深度贬值？如果您最新的GPU集群在2028年就过时了，债务服务不消失。您不能简单地停止升级。您必须继续购买更快的硬件以保持竞争力。因此，您会发行更多的股票，承担更多的债务，并重复。它是一个周期，重复地向投资者和贷款人回报资金，以资助设备，速度远远高于它的收益。

摩尔定律并不会解决这个问题。它保证了这个问题。

估值数学无法闭合

投资者会遇到这里的问题。行业分析表明，如果当前成本和定价保持不变，人工智能公司在2029年将需要接近2000亿美元的年收入才能证明已经投入的数据中心的资本。作为参考，Google、微软和亚马逊的年收入总和仅为此数字的三分之一。

这个市场还不存在。即使存在这个市场，价格上升的能力也不会实现，因为人类工资上限会先踩上限。每增加一个美元的价格都会将更多的客户推回雇佣人类。

您可以自己验证支出方面的数据。Google在SEC文件和财报电话中披露了其资本支出。微软、Nvidia和其他公开基础设施玩家都报告了数据中心建设的数字。花费是记录的。能够承载它的收入是预测的。

所以要么这些公司找到一种大幅降低基础设施成本的方法，要么接受比他们估值的利润要低得多的利润，要么市场重新调整。这些结果中没有一个支持在当前业务模型下价值1000亿美元的估值。

所以我在问

您的工作上限在哪里？如果Claude或GPT定价翻倍，会不会您的公司继续支付，还是开始面试？

投资者何时停止接受增长叙述，开始要求盈利？

是否有人认真认为公司可以持续价值1000亿美元的估值，销售一个价格不断上升的产品，竞争力却不断下降？

我很好奇这个社区的想法，特别是那些在API上运行真实工作负载的那些人。您的使用账单是这个问题的关键数据点。