对话 a16z 合伙人：大模型没有网络效应，最后只能像运营商赚个“通道费”

BiRun 消息，编译：Yanlin Hang，Z Finance 2026年6月，硅谷。Anthropic的年化营收在过去12个月里翻了五倍多，达到470亿美元。四大科技巨头今年的AI资本开支指引合计超过7000亿美元，接近全球电信行业总投入的两倍。 当整个行业用“投资不足的风险比过度投资更大”自我说服时，Benedict Evans在a16z的播客室里谈起了2008年的移动数据危机。 那是iPhone首发后的混乱年月。AT&T推出无限流量套餐，用户疯狂看YouTube，网络瞬间瘫痪，运营商花数千亿美元扩容。最终，所有酷炫的应用都是别人做的，运营商只赚到了“管道费”。 Evans每年发布一份名为《AI Eats the World》的演讲，被硅谷视为观察技术周期的重要坐标。和大多数乐观主义者不同，他习惯从历史里找坏消息。在他看来，今天20美元/月的ChatGPT订阅与背后上万美元Token成本之间的裂缝，和当年5000亿美元天价数据账单出自同一种幻觉。定价与成本严重脱节，而所有人都假装没看见。 “所有赌注都还是开放的。”他坦承自己无法预测终局。但当模型效率每年提升100到200倍，而全球有近万亿美元资本涌入这个赛道时，他认为至少有一件事是确定的：今天这种“按ROI定价”的奢侈不会持续太久。 以下是Evans对AI经济学核心矛盾的六个判断： 1. 基础模型不是产品，价值终将向上游转移。模型公司很可能沦为卖水人，重蹈芯片商、ISP和移动运营商的覆辙。它们建造了惊人的基础设施，却没能捕获最多的利润。 2. 编程是目前唯一真正找到PMF的领域。 Agentic Coding已从“有点用”跃迁为“改变一切”，但除此之外，大多数场景仍停留在“每周打开一次ChatGPT随便试试”的边缘。 3. 定价体系正在崩溃。当模型效率每年提升100-200倍，而CapEx以万亿规模涌入时，今天按ROI定价的奢侈不会持续。Token终将像移动数据一样，走向商品化价格战。 4. AI不会终结SaaS，但会重新定义软件的边界。概率性的LLM该放在技术栈的顶端还是底部？企业软件将迎来新一轮“Excel vs. 专用软件”的混沌博弈，更多的软件，更多的竞争，更不确定的利润率。 5. 历史只能解释，不能预测。移动互联网、云计算、PC时代的类比都有用，但没有一个能告诉你OpenAI会不会成为下一个Windows，还是下一个Netscape。 6. 真正的问题正在离开技术圈。AI对律所、投行、咨询公司和好莱坞意味着什么？这些答案不在旧金山，而在那些知道“初级员工到底在做什么”的行业内部人手里。 01 OpenAI 与 Anthropic 的策略分化 Erik Torenberg：Benedict，欢迎回到a16z播客。上次你来的时候，我们讨论了你那版演讲的第一版《AI Eats the World》。到现在你已经写完快一年半了。你总是从"哪些是大问题"开始演讲。但这次我想先问问：自你最初发表那次演讲以来，我们学到了什么？哪些预测成真了？我们来回顾一下。 Benedict Evans：先来谈谈过去一年发生了什么吧。我认为我们更清晰地看到了产品策略的分化，也看到了竞争张力——这种竞争已经不只是"把模型做得更大、更快、投入更多算力"那么简单了。 OpenAI的策略经历了好几次转向——从"昨天一次性押注所有方向"，到"也许我们应该加倍押注编程领域"。显然，Agentic Coding已经真正开始奏效了。因此科技界的所有焦点都高度集中在这个领域，它已经具备了绝对的产品市场契合度，客户旺盛的需求几乎让你应接不暇。当。