@楚团长聊聊天：当 AI 在编程、音乐、影视等领域真正跨入“可交付”的生产力阶段时，它的定价逻辑会发生什么变化？
历史上，每一次重大通用技术的演进，都经历过类似的转折。在《技术革命与金融资本》中，卡洛塔·佩雷斯提出了一个非常经典的框架：任何一次技术革命，都会从“引入期”走向“展开期”。
在引入期，技术刚刚出现，潜力巨大，但应用路径并不清晰。资本先行，金融叙事主导，大家买的是“可能性”。估值的核心不是效率，而是想象力，本质上是一种期权定价。
而一旦进入展开期，技术开始真正嵌入生产体系，成为基础设施，逻辑就会发生根本变化。产业资本接棒，算账成为中心，成本、效率和交付能力开始压倒故事和愿景。
把这个框架放到今天的 AI 上，会得出一个大概率的结论：AI 的技术进步仍在继续，但作投资的定价方式，正在发生转向。
过去，大家讨论的是模型能不能做到、效果惊不惊艳；而当下和未来，问题会慢慢开始变成：一条视频要消耗多少算力？单位算力能换来多少收入？成本曲线能否被工程优化压下来，还是会被需求膨胀重新顶上去？（推荐南方基金袁立的四季报）
技术还无法落地的时候，高估值反而并不可怕，因为故事可以无限延展。真正危险的阶段，恰恰是技术开始落地、但账还没算清楚的时候。
大模型能力越强，单位使用成本往往也越“硬”：电力、算力、设备折旧，都是真实存在的约束。一旦进入规模化使用，成本就会变得异常敏感，而资本市场也会随之变得更冷静、更刻薄。
接下来真正需要面对的，其实就是两个更冷静、也更残酷的问题：第一，当 AI 一边继续进步，一边开始算账之后，产业定价会发生什么变化；第二，在这个切换过程中，究竟有哪些东西是不变的。
我自己也并没有完全想清楚，目前自己有两个判断。
1、竞争逻辑会从能力差距转向成本曲线
未来真正拉开差距的，拼的是谁能在规模化使用中，把单位成本压下来，把交付稳定性拉上去。工程能力、调度能力、软硬协同能力，会逐渐压过算法本身，成为决定性因素。
2、一些更底层的约束，反而会变得更有确定性
比如电力需求，无论模型和硬件技术路线如何演进，电力消耗只会线性增加。模型能力越强、调用频率越高，对稳定电力供给的依赖就越强。再比如有场景的数据，嵌入真实业务流程、真实行为反馈中的数据。无论模型如何迭代，脱离场景的数据价值都会递减，而能持续产生反馈、能反哺模型和产品的数据，反而会在展开期变得更稀缺。
最后的最后，我还想讲一句，伴随着AI的超级发展，和对我们生活介入的越来越深，新技术的伦理和法律边界可能也越来越近了，AI对就业的影响，对诈骗的应用，可能很快都会被主流舆论所关注到。