惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

D
DataBreaches.Net
N
Netflix TechBlog - Medium
P
Proofpoint News Feed
D
Docker
J
Java Code Geeks
L
LangChain Blog
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
I
InfoQ
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Engineering at Meta
Engineering at Meta
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
月光博客
月光博客
T
Tailwind CSS Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Google DeepMind News
Google DeepMind News
腾讯CDC
罗磊的独立博客
U
Unit 42
爱范儿
爱范儿
Vercel News
Vercel News
MyScale Blog
MyScale Blog

est の 输入 输出和出入

海南之行后记 The httpx 1.0 situation Mimocode/Opencode 的 Responses API 支持 git fetch 实现断点续传 继续搓英汉双解词典v3 邮箱生态调研2026 “畜牲” 飞书并入豆包,文档是否减少? 从菲尔兹奖谈「包养」 iosevka字体让中文 ASCII diagram 图表对齐 为什么 Github OAuth 故意拦截 CORS gitweets改版,复刻微信「朋友圈」 MiMoCode 干完活儿发通知 写作能力和 locate cost grep vs sqlite 谁更适合微信聊天记录? [AI] curl -NT. 导致100% CPU原因 或许「数羊」真是个有效的入睡法 唯物主义「天命」论 我的 Vibe Coding 最佳实践——ADR文档 MacOS 快速插入当前时间 locate cost 基于 git 的零拷贝静态web服务器 Sutton 论 discovery Elon Musk 五步工作法 Playlet:DLNA听歌神器 免安装app播放NAS里的歌 不修改nginx接收websocket AI 硬伤 理解LLM的范式——它就是个差分机? 路径依赖 AI 流式接口的pattern
AI和柜台费
est · 2026-06-05 · via est の 输入 输出和出入

现在这个时间点,观察到两件事:

  1. 华为的大模型哑火。国内的AI圈反而没那么多恶臭拉踩舆论
  2. 雷不斯天天给MIMO搞新闻。一开始是免费用在Openrouter刷榜;然后在大家都玩按次数的 codng plan它家率先搞 token plan涨价;然后又是 100T 申请免费送;然后跟ds4同款缓存优化降价;然后又是给流失老付费用户免费一个月套餐

MIMO是很用力的去刷榜。why?

马斯克几百亿买 cursor,一个vscode套壳,why?

这两个问题,我在过去几周一直琢磨,那就是 AI 行业和 软件 互联网 最大的差别,他是有边际成本的。他的玩法变了

雷不斯刷榜的 Openrouter 和马斯克买的 Cursor,还有遍地开花的 “中转站”,而且据说有大厂买中转站数据去训练和蒸馏。

边际成本不为0 ,中间商,这两件事在我脑海里酝酿出一个结论:

AI 属于传统行业

  • 它每次吐 token 是有不可忽视的制造成本的;
  • 中转站,Openrouter,Cursor,属于柜台费

对于这个说法,跟身边的人和网友交流,并不能服众。跟AI交流,它一通分析,边际成本 和 柜台费 渠道费 有一定关联,但是没有必然因果性。它举了很多例子,比如 Appstore, Steam,音乐平台也算渠道。Tesla 也算没渠道。

AI还买域名、租服务器,买Google Ads、做SEO等平台广告费,接入 Stripe、PayPal 或支付宝都算渠道费

我觉得有点不可信,掰扯了几句。金融和 基础设施 打广告 不太算渠道吧。无论谁哪个行业这些成本都有,也绕不开。大家都是同一起跑线。这个渠道也不存在特定歧视

我这里纠结的”柜台费“,特指 “保护费”,你不给渠道上供,人家就改卖你竞品,导致你不得不走额外负担和预算。

传统行业特别维护渠道商利益甚至搞排他

AI接下来一段回答突然点醒了我。

传统行业有“物理库存”的生死劫
造一辆车、酿一批酒、生产一批家电,边际成本极高,且会产生巨大的库存。厂商如果自己去卖,一旦卖不出去,资金链就断了。渠道商的核心价值是“蓄水池”和“压货”。
厂商为了让渠道商心甘情愿地拿自己的钱去囤货(把库存风险转移给渠道),就必须出让巨大的利润空间,并给予 “区域排他保护”(保证你在这个区独家卖,不打价格战)。本质:传统厂商给渠道商“上供/排他”,是为了买渠道商的“库存吞吐能力”和“资金垫付”。

其实核心不在 边际成本,而是库存压力,资金周转。

关键的来了:AI模型供应商同样有库存压力。

我把这句话扔给AI,AI说你说得对,然后分析了一通 GPU 折旧,HBM 价高,DC耗电,降温散热 等等成本问题

哈哈哈哈。AI果然还是太笨

AI库存费问题不在于GPU闲置,而在于没有真实用户使用数据,无法投入下一轮迭代,跟竞品相比会越来越落后。

公开语料就那么多,预训练大差不差,全靠后训练 指令遵循这些地方拉开差距了

token回笼,就是这个时代的现金流。你没有真实用户使用互动,你的模型就会被竞品淘汰。

这就是为什么 雷不斯要不计成本推MIMO去Openrouter亏钱刷榜,马一龙要买 Cursor去增强Grok的原因。

这就是中间商、柜台越来越重要的理由。

AI属于传统行业,重资产制造业。

(或许这就是华为只卖高利润硬件不做大模型的理由?)