【ghht计算机】模型更新潮遇上降价潮-AI周思考0928晨 AI竞争正经历三重切换：从"参数规模"转向"单任务经济学"；JEV证明AI推理可以极度便宜化，算力
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【ghht计算机】模型更新潮遇上降价潮-AI周思考0928晨
AI竞争正经历三重切换：从"参数规模"转向"单任务经济学"；JEV证明AI推理可以极度便宜化，算力架构从GPU中心化走向异构计算；RSI飞轮启动后模型迭代从"季度"压缩到"周度"。
＃降价潮：竞争加剧+中国模型压力 OpenAI Sol输入2/百万token（Astra的1/5），Luna仅0.1/百万token（Astra的1/100），Anthropic Opus 5.5典型任务成本降40%、缓存降60%。降价因竞争白热化+中国模型倒逼，但模型能力增强后单次任务Token消耗量大幅增长（图片分析从1000→3000 token），账单未必更低，＃Token总量继续增长利好算力基础设施。
＃JEV"System-1"：瓶颈从"算"转向"搬" JEV极简API实现10ms响应，1万次决策成本约120美元（顶级大模型需3.5万美元）。社区三天调用1亿次，印证"杰文斯悖论"——成本下降推高总需求。推理成本趋近于零， 瓶颈从"算"转向"搬"（高速互联+内存带宽）、光/连接/HBM的重要性将超越纯算力。
＃RSI加速：海外进入"日常工程"、国内仍在追赶 OpenAI智能体工作量达人类3.1倍，Anthropic生产代码超80%由Claude编写，任务时长每4个月翻一倍。海外RSI已从"论文概念"进入"日常工程"，国内尚未形成"模型写代码→代码训练模型"的闭环，静待后续观察。
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总体总结
主题正文
- 【ghht计算机】模型更新潮遇上降价潮-AI周思考0928晨
- OpenAI Sol输入2/百万token（Astra的1/5），Luna仅0.1/百万token（Astra的1/100），Anthropic Opus 5.5典型任务成本降40%、缓存降60%。
- 降价因竞争白热化+中国模型倒逼，但模型能力增强后单次任务Token消耗量大幅增长（图片分析从1000→3000 token），账单未必更低，＃Token总量继续增长利好算力基础设施。
- JEV极简API实现10ms响应，1万次决策成本约120美元（顶级大模型需3.5万美元）。
- 社区三天调用1亿次，印证"杰文斯悖论"——成本下降推高总需求。
- 推理成本趋近于零， 瓶颈从"算"转向"搬"（高速互联+内存带宽）、光/连接/HBM的重要性将超越纯算力。
- OpenAI智能体工作量达人类3.1倍，Anthropic生产代码超80%由Claude编写，任务时长每4个月翻一倍。
- 海外RSI已从"论文概念"进入"日常工程"，国内尚未形成"模型写代码→代码训练模型"的闭环，静待后续观察。